Vorausschauende Wartung.

Predictive Maintenance.

Predictive Maintenance hilft Unternehmen dabei, Defekte und Wartungsbedarfe an Maschinen, Bauteilen und Komponenten im Voraus zu erkennen und Wartungen optimal zu planen.

Die zeitliche Planung von Wartung, Reparatur und Austausch von Maschinen ist eine zentrale Herausforderung für produzierende Unternehmen. Insbesondere plötzlich auftretende Defekte an Maschinen und Bauteilen können den Produktionsprozess gefährden und verursachen hohe Kosten für Instandsetzung und Austausch der Teile. Predictive Maintenance umfasst Methoden und Modelle aus Statistik und Machine Learning, die in der Lage sind, Defekte sowie Wartungs- und Inspektionsbedarfe im Voraus zu erkennen.

Durch die weiter voranschreitende Vernetzung von elektronischen Geräten und Maschinen ist das Thema Predictive Maintenance einer der zentralen IoT-Anwendungsfälle, der in vielen Unternehmen aktuell exploriert wird. Die historischen Datenpunkte einzelner Geräte und Maschinen, wie Betriebszeiten, Temperaturwerte, Prozessparameter usw. werden dabei mittels mathematischer Modelle mit den Ausfällen in der Vergangenheit in Verbindung gebracht. Anschließend können die künftig erwarteten Ausfälle mit den aktuell verfügbaren Parametern und Messwerten vorhergesagt und bewertet werden.

Unsere Data Scientists unterstützen Sie bei der Umsetzung und Nutzung von Predictive Maintenance zur Prognose von Maschinendefekten, Wartungsbedarfen oder weiterführenden Fragestellungen. Mittels Statistik und Machine Learning modellieren wir zielgenau erwartete Ausfälle, die Ihnen dabei helfen, Ihre Produktionsplanung zu optimieren und Kosten einzusparen.

Anfrage startenCase Studies
  • Prognose von Defekten

    Maschinenausfälle werden durch Prognosemodelle vermieden und der reibungslose Betrieb wird sichergestellt.

  • Prognose Ausfallzeitpunkt

    Vorhersagen von Ausfällen sorgen für verbesserte Betriebsabläufe, höhere Qualität und exzellente Leistung.

  • Wartungsoptimierung

    Permanente Überwachung der Maschinensensoren ermöglicht Ihnen rechtzeitiges Eingreifen und Handeln.

  • Prozessoptimierung

    Durch geringere Ausfallzeiten und effizientere Maschinenauslastung sparen Sie Kosten und wichtige Ressourcen.

  • Produktionsoptimierung

    Durch unsere Vorhersagen erkennen Sie Wartungsbedarfe frühzeitig und können Wartungsfenster optimal terminieren.

  • Ursachen-Analyse

    Mittels statistischer Analysen identifizieren wir Einflussfaktoren auf das Versagen von Maschinen und Bauteilen.

Data Science im Predictive Maintenance Umfeld.

Case Studies im Bereich Predictive Maintenance.

Nutzen Sie unsere Kompetenz zur Entwicklung von Modellen zur Prognose von Maschinenausfällen und Wartungen.

Die Anwendung von Predictive Maintenance kann aufgrund der Komplexität und der Größe von Daten aus dem Produktionsprozess eine Herausforderung darstellen. Unsere Data Scientists unterstützen Sie in diesem Prozess und stellen sicher, dass die entwickelten Modelle Ihren Anforderungen und Business Cases gerecht werden.

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