Predictive Maintenance – vorausschauende Instandhaltung
Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) prognostiziert Wartungsbedarf an Maschinen und Anlagen anhand von Sensordaten und ML-Modellen. Statt zeitbasierter (preventive) oder reaktiver Wartung wird Wartung dann durchgeführt, wenn die Daten zeigen, dass sie tatsächlich nötig wird.
Bausteine einer Predictive-Maintenance-Lösung
- Sensorik: Schwingung, Temperatur, Druck, Strom, Akustik
- Edge-Computing für lokale Vorverarbeitung
- IoT-Plattform für Datenaggregation
- ML-Modelle für Anomalie- und Trend-Erkennung
- ERP-/CMMS-Integration für Wartungsauftrags-Erzeugung
ROI-Logik
Studien zeigen für Predictive Maintenance:
- Reduktion ungeplanter Stillstände um 30–50 Prozent
- Verlängerung der Maschinenlebenszeit um 20–40 Prozent
- Reduktion der Wartungskosten um 10–40 Prozent
- Reduktion des Ersatzteilbestands um 20–30 Prozent
Voraussetzung: konsistente Sensordaten über mindestens 6 bis 12 Monate, um robuste ML-Modelle zu trainieren.
Anbieter
Plattformen mit ERP-Integration: SAP Predictive Asset Insights, IBM Maximo, Microsoft Azure IoT mit Predictive Maintenance, PTC ThingWorx, Bosch IoT Suite, Siemens MindSphere, Cassantec.
Häufige Fragen
- Reicht ein einfaches Condition Monitoring?
Für viele Anwendungen ja. Condition Monitoring liefert Schwellenwert-Alarme. Predictive Maintenance ergänzt um ML-basierte Trendprognosen.
- Wie lange dauert ein Predictive-Maintenance-Pilot?
6 bis 12 Monate, davon mindestens 4 Monate für Datenerhebung und Modelltraining.