Predictive Maintenance
Sensor- und Maschinendaten mit KI auswerten, sich anbahnende Ausfälle frühzeitig erkennen und Wartung planbar machen — damit aus ungeplanten Stillständen geplante Wartungsfenster werden.
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance, auf Deutsch vorausschauende Wartung, ist ein zustandsorientierter Instandhaltungsansatz, der Maschinen kontinuierlich anhand ihrer Betriebsdaten überwacht. Sensorik und IoT liefern Zeitreihen wie Schwingung, Temperatur und Strom, ergänzt um Signale aus SPS und Steuerungen sowie Auftragsdaten aus dem MES. Modelle lernen das Normalverhalten und erkennen Abweichungen, die auf Verschleiß oder eine sich anbahnende Störung hindeuten. So wird die Wartung zum richtigen Zeitpunkt geplant — statt nach festem Intervall oder erst nach einem Ausfall.
Ungeplante Stillstände sind teuer
In der Produktion verursacht jeder ungeplante Maschinenausfall Folgekosten — von Produktionsausfall über Eilbestellungen bis zu Terminverzug bei Kunden.
Reaktive Instandhaltung
Wird erst nach einem Ausfall gehandelt, entstehen Stillstand, Folgeschäden und hektische Reparaturen unter Zeitdruck.
Starre Wartungsintervalle
Feste Intervalle führen entweder zu unnötigem Aufwand an gesunden Anlagen oder kommen für verschleißende Komponenten zu spät.
Ungenutzte Daten
Steuerungen und Sensoren liefern laufend Daten — doch ohne Auswertung bleiben die Warnsignale vor einem Ausfall unbemerkt.
Vom Datensignal zur geplanten Wartung
Predictive Maintenance verbindet vorhandene Maschinendaten mit Mustererkennung — und macht aus Rohdaten konkrete Handlungsempfehlungen für die Instandhaltung.
Daten erfassen
Sensor- und Maschinendaten wie Schwingung, Temperatur, Druck oder Strom werden gesammelt — ergänzt um historische Wartungs- und Störungsdaten.
Muster erkennen
Modelle lernen das Normalverhalten der Anlage und erkennen Abweichungen, die auf Verschleiß oder eine sich anbahnende Störung hindeuten.
Frühzeitig warnen
Auffälligkeiten werden gemeldet, bevor sie zum Ausfall führen — mit Hinweis auf betroffene Komponente und Dringlichkeit.
Wartung planen
Die Instandhaltung wird in ein geplantes Fenster gelegt, Ersatzteile vorbereitet und der Eingriff vorbereitet — statt reaktiv zu reagieren.
Weniger Stillstand, planbare Instandhaltung
- Ungeplante Stillstände und teure Eilreparaturen werden reduziert
- Wartung wird in geplante Fenster gelegt statt reaktiv ausgelöst
- Folgeschäden durch zu spätes Eingreifen werden vermieden
- Ersatzteile und Personal lassen sich vorausschauend disponieren
- Anlagenverfügbarkeit und Produktionsplanung werden verlässlicher
- Wartungsaufwand richtet sich am tatsächlichen Zustand aus
- Vorhandene Maschinendaten werden endlich nutzbar gemacht
- Erfahrungswissen der Instandhaltung wird durch Daten gestützt
Verbunden mit Sensorik, SPS, MES und ERP
Predictive Maintenance beginnt auf der OT- und Steuerungsebene: Sensorik und IoT-Module liefern die Messwerte, SPS und Steuerungen — etwa Siemens TIA oder Beckhoff — geben Maschinen- und Zustandssignale aus, ein Historian sammelt die Zeitreihendaten und das MES liefert den Auftragskontext. Erst die Brücke von dieser Ebene bis ins ERP- und Instandhaltungssystem macht aus einer Warnung eine geplante Wartung samt Ersatzteildisposition. Bei der Vielfalt der Steuerungs- und ERP-Systeme am Markt — SAP, Microsoft Dynamics, proALPHA, Infor, abas und weitere — gibt es dafür keine Standardlösung von der Stange.
Deshalb integrieren wir für die Projektphase einen erfahrenen Interim-Manager direkt in Ihr Unternehmen, der die Anbindung von Sensorik, Steuerungen und Historian bis ins ERP sicher steuert und das Tempo hochhält.
So funktioniert die Integration- Anbindung an Sensorik, IoT und SPS/Steuerungen (z. B. Siemens TIA, Beckhoff)
- Erschließung von Historian- und Zeitreihendaten
- Verknüpfung mit MES und Instandhaltungsplanung
- Übergabe an Ersatzteil- und Stammdaten im ERP
- Start mit kritischen Anlagen, danach skalieren
Antworten zu Predictive Maintenance
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung, wertet Sensor- und Maschinendaten kontinuierlich aus, um Verschleiß und sich anbahnende Störungen frühzeitig zu erkennen. Statt nach festem Intervall oder erst nach einem Ausfall zu warten, wird die Instandhaltung zum richtigen Zeitpunkt geplant.
Welche Sensordaten werden benötigt?
Genutzt werden typischerweise Sensordaten wie Schwingung, Temperatur, Druck, Strom oder Drehzahl sowie Maschinen- und Steuerungssignale aus der SPS und historische Wartungs- und Störungsaufzeichnungen. Aussagekräftig wird die Auswertung vor allem über Zeitreihen, also den Verlauf dieser Werte. Welche Signale relevant sind, wird je Anlage gemeinsam mit der Instandhaltung bestimmt.
Lassen sich vorhandene SPS und Steuerungen anbinden?
In der Regel ja. Steuerungen wie Siemens TIA oder Beckhoff stellen bereits viele Zustands- und Prozesssignale bereit, die sich auslesen lassen. Häufig werden diese in einem Historian als Zeitreihen gesammelt und um MES-Daten ergänzt. Welche Schnittstellen und welcher Weg sinnvoll sind, hängt von Ihrer OT-Landschaft ab und wird im Projekt mit Instandhaltung und IT/OT abgestimmt.
Brauche ich dafür neue Sensorik?
Oft liefern vorhandene Steuerungen und Sensoren bereits brauchbare Daten. Wo Lücken bestehen, kann gezielt mit zusätzlicher Sensorik oder IoT-Modulen nachgerüstet werden. Sinnvoll ist ein Start mit ausgewählten kritischen Anlagen, bevor breiter ausgerollt wird.
Wie werden Historian- und Zeitreihendaten genutzt?
Predictive Maintenance lebt vom zeitlichen Verlauf der Messwerte. Ein Historian speichert die Signale aus Sensorik und Steuerungen als Zeitreihen. Modelle lernen daraus das Normalverhalten einer Anlage und erkennen Abweichungen, die auf Verschleiß oder eine anbahnende Störung hindeuten — oft lange bevor ein klassischer Grenzwert anschlägt.
Wie lassen sich Stillstände damit reduzieren?
Indem sich anbahnende Probleme erkannt werden, bevor sie zum Ausfall führen, kann die Wartung in geplante Fenster gelegt werden. Ungeplante Stillstände, Folgeschäden und Eilbestellungen von Ersatzteilen lassen sich so reduzieren.
Greift die Lösung aktiv in die Maschinensteuerung ein?
Nein. Predictive Maintenance ist auf das Erkennen und Warnen ausgelegt: Sie liest Daten aus und meldet Auffälligkeiten mit Hinweis auf betroffene Komponente und Dringlichkeit. Die Entscheidung über den Eingriff bleibt bei Instandhaltung und Produktion, die Wartung wird in ein geplantes Fenster gelegt.
Was kostet die Einführung?
Pauschale Preise lassen sich seriös nicht nennen, weil der Aufwand stark von Ihrer Anlagen- und OT-Landschaft abhängt — etwa Verfügbarkeit und Qualität der Sensordaten, Art der Steuerungen, vorhandenem Historian sowie der Anbindung an MES und ERP. Sinnvoll ist ein Start mit wenigen kritischen Anlagen. Im Erstgespräch grenzen wir diesen Startumfang ein und schätzen den Aufwand für eine erste Ausbaustufe.
Welche Anlagen lohnen den Anfang?
In einem unverbindlichen Erstgespräch identifizieren wir gemeinsam die kritischen Anlagen mit dem größten Hebel und prüfen, welche Daten bereits verfügbar sind. Erste Anhaltspunkte liefert auch unser ROI-Rechner.
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