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Leistung · Stufe 2 · Industrie

Ihre Maschinen sagen Ihnen, wann sie ausfallen. Bisher hört niemand zu.

Predictive Maintenance für Unternehmen mit 5 bis 250 Mitarbeitern, über Ihre vorhandenen Anlagen gelegt, ohne neue Plattform: Signal erkennen, Wartungsauftrag im ERP anlegen, messen, ob der Stillstand vermieden wurde.

Anlagen für einen Piloten besprechen So gehen wir vor

Kostenlos und ohne Verpflichtung.

Server in Deutschland · KI berät, der Mensch entscheidet · Transparenz nach EU AI Act

Ihre Anlage Steuerung · Sensor Anomalie Restlaufzeit Wartungsauftrag im ERP · Priorität · Frist Odoo · Bitrix24 · SAP · Ihr System Instandhalter entscheidet Ausführung mit Rückmeldung Nachweis ✓ Ausfall vermieden Baseline vorher · Zahl nachher die letzte Meile, unsere Arbeit Ihre Anlage Steuerung · Sensor Anomalie Instandhalter entscheidet Wartungsauftrag im ERP · Priorität · Frist Ausführung mit Rückmeldung Nachweis ✓ Ausfall vermieden · gemessen
Abb. 01, Vom Signal zur erledigten Aufgabe. In die Steuerung greifen wir nicht ein.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

  • Ein ungeplanter Stillstand kostet Sie einen fünfstelligen Betrag pro Tag, in Produktion, Kühlung oder Fördertechnik. Die Wartung läuft trotzdem nach Kalender, nicht nach Zustand.
  • Ihre Anlagen haben Sensoren und eine Steuerung. Die Daten landen in einem Display an der Maschine oder in einer Cloud des Herstellers. In Ihrem ERP kommt nichts davon an.
  • Sie haben Angebote für Predictive-Maintenance-Plattformen gesehen: Lizenz pro Sensor, eigenes Dashboard, Data-Science-Team. Für 20 Anlagen ein Projekt wie für 2 000.
  • Ein Pilot hat gezeigt, dass der Algorithmus Anomalien erkennt. Nur hat nie jemand daraus einen Wartungsauftrag gemacht. Der Pilot ist vorbei, die Stillstände nicht.

Warum

Warum Predictive-Maintenance-Projekte scheitern und wo unsere Arbeit liegt

Nicht am Algorithmus. Eine Studie von BearingPoint (2021) mit 203 Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz zeigt: Nur 4 Prozent schöpfen das Potenzial von Predictive Maintenance bereits vollständig aus. Technische Hürden schätzen die Unternehmen inzwischen als geringer ein. Die Daten sind nicht zugänglich, niemand weiß, wie hoch die Ausfallzeit vorher war, der Alarm erreicht den Instandhalter nicht als Auftrag, und nach dem Piloten ist niemand zuständig.

Genau dort liegt unsere Arbeit. Wir bauen keine weitere Plattform; davon gibt es genug. Wir bauen die letzte Meile: von der Anomalie zum priorisierten Wartungsauftrag in Ihrem ERP, zur Ausführung, zum Nachweis. Das ist die Strecke, auf der der Nutzen entsteht. Auch hier: erst die Logik, dann die Technik. → So arbeiten wir

Vorgehen

So entsteht ein Predictive-Maintenance-Pilot: von der Ausgangslage zum Nachweis

  1. Ausgangslage messen (2 bis 4 Wochen).

    Welche Anlagen sind kritisch? Wie oft standen sie in den letzten zwölf Monaten, wie lange, was hat es gekostet? Ohne diese Zahl gibt es keinen Nachweis, und ohne Nachweis keinen Piloten bei uns.

  2. Daten erschließen.

    Steuerung (OPC UA, Modbus), Hersteller-Cloud, vorhandenes Condition-Monitoring oder die Nachrüstung einzelner Anlagen mit Sensoren. Wir kaufen kein Sensornetz, wenn drei Messpunkte genügen.

  3. Logik festlegen.

    Welches Signal löst was aus? Wer bekommt den Auftrag, mit welcher Priorität, in welchem Zeitfenster? Was passiert, wenn der Instandhalter widerspricht? Das ist Instandhaltungswissen, das Ihre Leute haben. Wir schreiben es auf, Sie zeichnen ab.

  4. Kreislauf schließen (Pilot, 5 bis 10 Anlagen, 3 bis 6 Monate).

    Von der Anomalie zum Wartungsauftrag im ERP, zur Ausführung mit Rückmeldung und zur Erfassung, ob der Ausfall vermieden wurde. Die KI schlägt vor und priorisiert. Die Entscheidung trifft Ihr Instandhalter. In die Steuerung greifen wir nicht ein.

  5. Beweisen und ausweiten.

    Nach dem Piloten: Stillstandsstunden vorher und nachher, vermiedene Ausfälle, Wartungskosten. Stimmt die Zahl, weiten wir aus. Stimmt sie nicht, wissen Sie es nach wenigen Monaten, mit einer Zahl statt einer Vermutung.

Ergebnis

Was am Ende bei Ihnen läuft: Baseline, Modelle und der geschlossene Kreislauf

  • Eine Ausgangsbasis in Zahlen (Baseline), die auch ohne uns Wert hat.
  • Anbindung Ihrer vorhandenen Anlagen und Systeme, keine Herstellerbindung, kein Plattformzwang.
  • KI-Modelle für Anomalieerkennung, bei ausreichender Ausfallhistorie auch für eine Restlaufzeit-Prognose, abgestimmt auf Ihre Anlagen.
  • Den geschlossenen Kreislauf in Ihrem ERP: Auftrag, Priorität, Ausführung, Nachweis.
  • Klare Grenze: Beratung und Vorschlag, kein Eingriff in Steuerung oder Sicherheitsfunktionen. Das ist vertraglich festgehalten.
  • Laufender Betrieb und Modellpflege, wenn Sie wünschen.

Beispielszenario

So sieht ein Pilot aus

Illustratives Szenario, kein Kundenprojekt, keine Kundendaten.

Ein produzierender Betrieb mit zwanzig Anlagen, drei davon kritisch: Fällt eine aus, steht die Linie. Die Steuerung liefert Temperatur und Strom, ein Vibrationssensor wird an einer Anlage nachgerüstet. Zwölf Monate Stillstandshistorie werden aus Schichtbüchern und ERP zusammengetragen. Das ist die Baseline.

Die Logik: Überschreitet die Abweichung den vereinbarten Schwellenwert an zwei Schichten in Folge, entsteht ein Wartungsauftrag mit Priorität und Frist im ERP. Der Instandhalter bestätigt, verschiebt oder verwirft, mit einem Klick, nicht mit einem Formular. Nach sechs Monaten liegen zwei Zahlen nebeneinander: Stillstandsstunden vorher, Stillstandsstunden nachher.

Werkzeuge

Womit wir arbeiten: Systeme, Anlagen und Schnittstellen

Für Anlagen: OPC UA, Modbus, MQTT, Hersteller-Clouds, Edge-Geräte, Retrofit-Sensorik. Für Aufträge und Wartung: Odoo, Bitrix24, SAP Business One, HubSpot oder eigene Entwicklungen. Was Ihre Aufgabe löst, setzen wir ein, an keinen Hersteller gebunden.

Für wen

Für wen sich ein Pilot rechnet

Unternehmen mit 5 bis 250 Mitarbeitern: produzierende Betriebe, Lebensmittelbetriebe mit Kühl- und Fördertechnik, Logistikbetriebe mit Förderanlagen. Typisch sind 5 bis 50 Anlagen, von denen einige kritisch sind: Steht eine, kostet das spürbar Geld. Ideal, wenn Sensoren oder eine Steuerung schon da sind und nur nichts aus den Daten wird.

Typische Branchen

Produktion & Maschinenbau · Lebensmittel & Logistik

Unsere Systeme beraten und priorisieren. Unser Teil greift weder in die Steuerung noch in Sicherheitsfunktionen ein und berührt damit die CE-Konformität Ihrer Maschine nicht. KI kennzeichnet sich als KI. → KI-Transparenz

Woher wir den Kreislauf kennen, ohne Kundennamen

  • Den Kreislauf «Signal, Auftrag im ERP, Ausführung, Nachweis» bauen wir gerade auf. Teile davon laufen heute, mit Waagen, Druckern und Scannern als Signalquellen. Predictive Maintenance ist derselbe Kreislauf mit anderen Sensoren. → KI-Integration & Prozessautomatisierung
  • Geräte per Protokoll angebunden, zum Beispiel Industriewaagen, deren Messwert direkt im System gebucht wird: dieselbe Art Anbindung, die eine Anlage für Predictive Maintenance braucht.
  • Ehrlich gesagt: Einen abgeschlossenen Predictive-Maintenance-Piloten in der Industrie haben wir noch nicht. Für den ersten suchen wir Pilotpartner. Die Bedingungen besprechen wir im Erstgespräch.

→ Warum wir keine Kundennamen nennen

Typische Ausgangslagen für Predictive Maintenance

Beispielszenarien, geordnet nach Art der Anlage. Die Branche ist jeweils nur ein Beispiel.

Produktion oder Wartung, zum Beispiel Maschinenbau. Die Steuerung zeigt Zustände an der Maschine, das ERP kennt Aufträge, der Meister trägt beides auf Papier zusammen. Wir verbinden beides und machen aus der Anomalie einen Auftrag. → Produktion & Maschinenbau

Kühlkette oder Fördertechnik, zum Beispiel Lebensmittelbetrieb. Kühlaggregate und Förderbänder, deren Ausfall Ware vernichtet. Signal aus der Anlage, Wartungsauftrag im System, bevor die Kühlung ausfällt. → Lebensmittel & Logistik

Logistik oder Förderanlagen, zum Beispiel Lagerbetrieb. Förderanlagen mit Steuerung, aber ohne Verbindung zum Auftragssystem. Drei Messpunkte, ein Auftrag, eine Zahl vorher und nachher.

Ihr Prozess ist anders? Genau damit fangen wir an. → Erstgespräch

Häufige Fragen zu Predictive Maintenance

Was messen Sie vor und nach dem Piloten, und warum ohne Baseline kein Start?

Wir messen Stillstandsstunden, die Zahl der ungeplanten Ausfälle und die Wartungskosten der letzten zwölf Monate. Ohne diese Zahl lässt sich nach dem Piloten nicht sagen, ob er gewirkt hat.

Brauchen wir neue Sensoren, oder reichen Steuerung und Hersteller-Cloud?

Meist reicht, was da ist: Steuerung, Hersteller-Cloud, vorhandenes Monitoring. Wo nichts da ist, werden einzelne Messpunkte nachgerüstet: Vibration, Temperatur, Strom.

Greifen Sie in die Maschinensteuerung ein?

Nein. Wir lesen Daten und schreiben Aufträge. Steuerung, Not-Aus und Sicherheitskreise bleiben beim Hersteller. Das steht im Vertrag.

Wie lange dauert ein Pilot auf 5 bis 10 Anlagen?

Drei bis sechs Monate nach der Baseline, denn Anlagen brauchen Zeit, um Ausfälle zu zeigen. Vorher liegen zwei bis vier Wochen für die Ausgangslage.

Lohnt sich das bei 20 Anlagen, oder erst bei 200?

Ein Pilot lohnt sich schon bei 20 Anlagen, wenn drei davon kritisch sind und ein Stillstandstag einen fünfstelligen Betrag kostet. Die Rechnung machen wir im Erstgespräch mit Ihren Zahlen.

Haben Sie so einen Piloten schon abgeschlossen?

In der Industrie noch nicht. Den Kreislauf dahinter bauen wir gerade auf; mit anderen Signalquellen laufen Teile davon schon. Für den ersten Industrie-Piloten suchen wir Pilotpartner.

Wovon der Preis eines Piloten abhängt: → Preise & Pilotmodelle

Pilotpartner werden (die Bedingungen besprechen wir im Erstgespräch): → Zukunftslabor

→ Alle Fragen

Nächster Schritt

Nennen Sie uns die drei Anlagen, deren Ausfall Sie am meisten kostet

Im Erstgespräch schätzen wir, ob sich ein Pilot lohnt und was er im Vergleich zu einem Stillstandstag bedeutet.

Erstgespräch zu Ihren Anlagen Pilotpartner werden Oder direkt anrufen: +49 3301 8673990

Die Bedingungen besprechen wir im Erstgespräch.

30 Minuten, ein Prozess aus Ihrem Alltag, keine Präsentation.

Ob wir Ihr vorhandenes Monitoring anbinden oder Sensorik nachrüsten, ob wir in Ihr ERP integrieren oder eine schlanke Anwendung bauen: Ihre Anlagen und Ihre Zahlen entscheiden, nicht ein Plattformvertrag.

Wenn bei Ihnen noch kein System Aufträge führt: → CRM & ERP mit KI

Wenn die Logik später auch über Maschinen und Robotern liegen soll: → KI für Maschinen & Robotik

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