Predictive Maintenance

Wir entwickeln maßgeschneiderte, auf KI-basierte Predictive Maintenance Software für Organisationen. Dabei beraten und begleiten unsere Predictive Maintenance Consultants Sie von der ersten Idee bis zur Inbetriebnahme der Lösung.

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Your Experts for Predictive Maintenance Solutions

Wir entwickeln KI-basierte Predictive Maintenance Software für Unternehmen

Die zeitliche Planung von Wartung, Reparatur und Austausch von Maschinen und Fahrzeugen ist eine zentrale Herausforderung für viele Unternehmen. Insbesondere plötzlich auftretende Defekte können den Produktionsprozess stören, Lieferketten unterbrechen und hohe Reparaturkosten verursachen. Predictive Maintenance umfasst Methoden und Modelle aus Statistik und Machine Learning, die Defekte sowie Wartungsbedarfe von Geräten, Fahrzeugen, Maschinen und Anlagen frühzeitig erkennen. Entsprechend hilft Predictive Maintenance Software Unternehmen Ausfallzeiten zu minimieren, die Produktlebenszyklen zu verlängern und die Betriebskosten zu senken.

Durch die weiter voranschreitende Vernetzung von Fahrzeugen und Maschinen ist Predictive Maintenance zum zentralen IoT-Anwendungsfall für viele Unternehmen geworden. Es werden historische Betriebsdaten der jeweiligen Maschinen über Sensoren erfasst und mit vergangenen Ausfällen und Defekten in Verbindung gebracht. Über mathematische Modelle und Algorithmen werden Muster und Zusammenhänge zwischen Betriebsdaten und Ausfallzeitpunkten hergestellt. Anschließend können künftige Ausfälle mit den aktuell verfügbaren Daten und Messwerten vorhergesagt werden.

Unsere Machine Learning und AI Consultants beraten und unterstützen Sie bei der Entwicklung von Predictive Maintenance Lösungen. Wir entwickeln die erforderlichen Systeme und implementieren diese in Ihre IT-Umgebung. Nutzen Sie die Möglichkeiten, die KI-basierte Predictive Maintenance Systeme für Ihr Geschäft bieten.

Einsatzmöglichkeiten von Predictive Maintenance Software

Automobilindustrie

Automobilunternehmen können Predictive Maintenance Lösungen nutzen um Ausfälle von Fahrzeugen frühzeitig zu vermeiden.

Fertigungssektor

In der Fertigung können Produktionsmaschinen rechtzeitig gewartet und kostenintensive Ausfälle verhindert werden.

Energiesektor

Gaspipelines, Stromnetz, Kraftwerke oder Windanlagen - mit Predictive Maintenance Systemen kann der Betrieb sichergestellt werden.

Logistikbranche

Durch die Optimierung der Wartung von Flotten (LKWs, Züge, Flugzeuge) können Störungen und Kosten gesenkt werden.

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Unsere Stärke

statworx ist eines der führenden Beratungs- und Entwicklungs-unternehmen für Daten & KI im deutschsprachigen Raum.

Wir beschäftigen uns intensiv mit den Schnittstellen zwischen Menschen, Wirtschaft, Gesellschaft, Umwelt und KI-Technologie.

Sebastian Heinz
Gründer & CEO von statworx

Unsere Spotlight-Themen auf einen Blick:

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Implementierte Predictive Maintenance Systeme

  • Automotive
  • Predicitive Maintenance

Predictive Maintenance in Automotive

In diesem Projekt haben wir durch die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Modellen die erwarteten Ausfallzeitpunkte von Bauteilen und Motorkomponenten vorhergesagt.

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Predictive Maintenance in Automotive
Case study
  • Health & Pharma
  • Predictive Maintenance

Steigerung der Betriebsleistung durch Anomalieerkennung und Predictive Maintenance

Wir entwickelten ein Modell für unseren Kunden, um Ausfallzeiten von Maschinen zu minimieren und die Produktionseffizienz zu steigern. Die frühzeitige Anomalieerkennung führt zu vorausschauender Wartung, was Kosten spart und ungeplante Ausfallzeiten reduziert.

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Steigerung der Betriebsleistung durch Anomalieerkennung und Predictive Maintenance
Case study

Vorteile von Predictive Maintenance Software

Minimierung von Ausfallzeiten

Durch die frühzeitige Erkennung von Defekten oder Wartungsbedarfen können unerwartete Ausfallzeiten von Maschinen und Anlagen minimiert werden.

Geringere Reparaturkosten

Da Fahrzeuge, Maschinen und Anlagen regelmäßig gewartet werden, bevor sie ausfallen, können teure Reparaturen vermieden werden.

Längere Produktlebensdauer

Predictive Maintenance Systeme ermöglichen die Erhöhung der Lebensdauer von Maschinen, da Verschleißerscheinungen frühzeitig behoben werden können.

Ursachenanalyse

Mittels statistischer Analysen können Einflussfaktoren auf das Versagen von Maschinen und Bauteilen identifiziert werden.

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Marcel Plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing
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