AI-gestützte Predictive Maintenance: Maschinenausfälle vorhersagen bevor sie passieren. Sensordaten analysieren, Anomalien erkennen, Wartung intelligent planen.
Live-Demo ansehenKennen Sie diese Herausforderungen?
Maschinen werden erst repariert wenn sie ausfallen. Jeder ungeplante Stillstand kostet Produktionszeit, Qualität und Geld.
Ein einziger ungeplanter Ausfall kann Hunderttausende kosten. Produktionsketten werden unterbrochen, Liefertermine platzen.
Sensoren liefern Millionen Datenpunkte, aber niemand wertet sie systematisch aus. Wertvolle Frühwarnsignale gehen verloren.
Techniker laufen täglich die gleichen Routen. Zeitintensiv, fehleranfällig und deckt nur einen Bruchteil der möglichen Defekte auf.
Ohne Vorhersagen werden Ersatzteile auf Verdacht bestellt. Überbestände binden Kapital, Fehlbestände verlängern Stillstände.
Lückenhafte Wartungsprotokolle, fehlende Audit-Trails und manuelle Reports kosten Zeit und gefährden Zertifizierungen.
Verbinden Sie Ihre Sensordaten mit KI-gestützter Anomalie-Erkennung. Der Agent analysiert Vibrationen, Temperaturen, Drücke und Drehzahlen in Echtzeit und plant Wartungen bevor es zu Ausfällen kommt.
5 Schritte von Sensordaten zur Wartungsempfehlung
IoT-Sensoren liefern Vibrations-, Temperatur-, Druck- und Drehzahldaten in Echtzeit via MQTT/OPC-UA an den Agent.
Echtzeit
Time-Series-KI erkennt Abweichungen vom Normalverhalten. Statistische Modelle identifizieren subtile Muster die Menschen übersehen.
< 1 SekundeML-Modelle berechnen die Remaining Useful Life (RUL) jeder Komponente. Ausfallzeitfenster werden mit Konfidenz angegeben.
Minuten
Automatische Priorisierung und Terminierung. Ersatzteil-Bedarfe werden vorausgesagt, Techniker zugewiesen.
AutomatischAutomatische Wartungsberichte, Compliance-konforme Audit-Trails, KPI-Dashboards und Management-Summaries.
Automatisch
Messbare Ergebnisse ab dem ersten Monat
Machine-Learning-Modelle erkennen Degradationsmuster mit hoher Präzision und minimieren Fehlalarme.
Weniger Notfall-Reparaturen, optimierte Ersatzteil-Lager und effizienterer Techniker-Einsatz senken die Wartungskosten.
Ungeplante Stillstände werden um ~40% reduziert. Wartung findet in geplanten Fenstern statt, nicht im Notfall.
Frühwarnsysteme verhindern katastrophale Ausfälle und reduzieren Arbeitsunfälle durch defekte Maschinen.
Echtzeit-Dashboards und automatische Reports liefern die Grundlage für strategische Investitions- und Wartungsentscheidungen.
Lückenlose Wartungsprotokolle, automatische Audit-Trails und ISO-konforme Dokumentation auf Knopfdruck.
MQTT, OPC-UA, Modbus, REST. Anbindung an alle gängigen Industrieprotokolle und Sensorplattformen.
LSTM, Transformer und statistische Modelle für Zeitreihenanalyse mit automatischem Modell-Tuning.
Direkte Integration in SCADA, MES und Prozessleitsysteme. Bidirektionaler Datenaustausch.
Unsupervised Learning erkennt unbekannte Fehlertypen. Adaptive Schwellenwerte pro Maschinentyp.
SAP PM, Maximo, Fiix, eMaint. Automatische Work-Order-Erstellung und Ersatzteil-Bestellung.
Push-Benachrichtigungen, SMS und E-Mail bei kritischen Anomalien. Eskalationsregeln konfigurierbar.
Vollständige API für Custom Dashboards, Webhooks, ERP-Integration und automatisierte Workflows.
Deployment On-Premise, Private Cloud oder Swiss Cloud. DSGVO-konform, ISO 27001, Air-Gapped möglich.
So werden Ihre Maschinendaten zu präzisen Wartungsplänen
Das Ergebnis: Automatisch generierte Wartungsaufträge im CMMS
Live-Demo: Von Sensordaten zur intelligenten Wartungsplanung
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