Predictive Maintenance

Wartung neu gedacht: Datenbasiert mit Predictive Maintenance für Unternehmen

Technische Ausfälle sind teuer – vor allem, wenn sie überraschend kommen. Predictive Maintenance macht Schluss mit reaktiver Instandhaltung. Mit datengetriebenen Prognosemodellen lassen sich drohende Ausfälle frühzeitig erkennen, Wartungszyklen optimieren und Produktionsstillstände vermeiden. Das Ergebnis: höhere Verfügbarkeit, geringere Kosten und eine deutlich bessere Planbarkeit.
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Vorausschauende Instandhaltung statt Notfall-Reparaturen mit Predictive Maintenance

Durch die intelligente Analyse von Sensordaten, Maschinenprotokollen und historischen Ausfällen entstehen präzise Modelle, die bevorstehende Defekte erkennen – noch bevor erste Symptome auftreten. So kann Wartung gezielt und ressourcenschonend eingeplant werden. Statt reaktivem Handeln entsteht ein vorausschauendes System, das Instandhaltungsmaßnahmen optimal timt und Überwartung ebenso vermeidet wie teure Notfalleinsätze. Gleichzeitig verbessert sich die Auslastung technischer Anlagen spürbar – bei voller Transparenz über Risiken und Prioritäten.

Typische Fragestellungen:

  • Wann droht der nächste kritische Ausfall einer Komponente?

  • Welche Faktoren beeinflussen die Lebensdauer meiner Anlagen?

  • Wie lassen sich Wartungskosten bei gleichzeitig höherer Verfügbarkeit senken?

Unsere Kompetenzen in Predictive Maintenance

Projekte
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Unternehmen
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Jahre Erfahrung
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Mission
1
Ablauf

Unser Prozess bei Predictive Maintenance Projekten

Unverbindliches Erstgespräch

Im Erstgespräch klären wir, wie sich datenbasierte Instandhaltung konkret und wirtschaftlich in Ihrem Unternehmen umsetzen lässt.

Datenanalyse & Sensor-Check

Wir analysieren Maschinendaten, Sensorik und Wartungshistorie, um die technische Basis für Predictive Maintenance zu bewerten.

Modellierung & Prognoselogik

Unsere Data Scientists entwickeln ein datenbasiertes Modell, das Ausfallwahrscheinlichkeiten erkennt und planbare Wartung ermöglicht.

Integration & Echtzeitanalyse

Das Modell wird in Ihre Systeme integriert, liefert Echtzeit-Erkenntnisse und macht Ihre Instandhaltung strategisch steuerbar.

FAQ

Häufig gestellte Fragen rund um Predictive Maintenance

Sie haben weitere Fragen? Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir freuen uns auf Sie und Ihr Projekt.
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Dr. Lukas Müller

Senior Data Scientist

Predictive Maintenance ist eine vorausschauende Instandhaltungsstrategie, bei der Maschinen- und Sensordaten kontinuierlich analysiert werden, um potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen. Im Gegensatz zur klassischen, reaktiven Instandhaltung, bei der erst nach einem Defekt gehandelt wird, oder zur präventiven Wartung, die turnusmäßig durchgeführt wird, setzt Predictive Maintenance genau dann an, wenn es wirklich notwendig ist. Das senkt Kosten, verlängert Lebenszyklen von Anlagen und minimiert ungeplante Stillstände erheblich.

Grundlage sind Sensordaten wie Temperatur, Vibration, Druck oder Stromverbrauch. Darüber hinaus fließen historische Störungs- und Wartungsdaten, Maschinenprotokolle sowie – je nach Branche – auch externe Einflussgrößen wie Umgebungsbedingungen ein. Teilweise kommen auch Bild- oder Tonanalysen zum Einsatz. Entscheidend ist jedoch nicht nur die Menge der Daten, sondern vor allem ihre Qualität, Verfügbarkeit und der Kontext, in dem sie erhoben wurden. Erst dadurch lassen sich präzise Prognosen erstellen.

Der größte Vorteil ist die drastische Reduktion ungeplanter Stillstände, was nicht nur Kosten spart, sondern auch die Zuverlässigkeit und Produktivität Ihrer Anlagen erhöht. Zusätzlich können Wartungskosten gesenkt, Personal effizienter eingesetzt und Ersatzteile gezielter vorgehalten werden. Die Lebensdauer von Maschinen wird verlängert, Ressourcen besser ausgelastet und Produktionsprozesse insgesamt stabilisiert. Auch ökologische Ziele – etwa durch geringeren Verschleiß und Ressourceneinsatz – lassen sich besser erreichen.

Der Aufwand hängt stark davon ab, welche Daten bereits vorhanden sind und wie Ihre IT-Infrastruktur aufgestellt ist. In vielen Fällen ist ein Einstieg mit bestehenden Maschinen- und Sensordaten möglich. Der typische Ablauf umfasst eine Analysephase, die Entwicklung eines geeigneten Modells, Tests sowie die Integration in Ihre Systeme. Erste Ergebnisse lassen sich häufig schon nach wenigen Wochen erzielen. Wenn bereits IoT-Systeme oder Datenplattformen bestehen, kann der Einstieg deutlich beschleunigt werden.

Ja, denn moderne Lösungen sind modular aufgebaut, skalierbar und auch mit begrenztem Budget realisierbar. Durch den Einsatz von Cloudtechnologien, fertigen KI-Tools und offenen Schnittstellen können KMUs mit überschaubarem Aufwand starten. Pilotprojekte für einzelne Maschinen oder Anlagen ermöglichen schnelle Ergebnisse und helfen, intern Vertrauen aufzubauen. Wir begleiten Sie bei der Auswahl, Implementierung und Weiterentwicklung – angepasst an Ihre individuellen Anforderungen und Kapazitäten.

Bereit für Ihre vorausschauende Instandhaltungsstrategie? Wir sind es.

Wer die Zukunft gestalten will, darf nicht auf sie warten.
Lassen Sie uns gemeinsam neue Wege denken – datenbasiert, intelligent, wirkungsvoll.

Referenzen

Erfahren Sie mehr über unsere spannenden Projekte

Machine Learning

Prognosen von Aktienliquiditäten

Branche

Finanzmarkt

Projektdauer

2 Jahre

Location

Frankfurt am Main, DE

Jahr

2022

KI-gestützte Prognosen von Aktienliquiditäten ermöglichen präzisere Handelsentscheidungen, senken Risiken und steigern Transparenz – für datenbasierte Strategien im Portfoliomanagement.

Clustering

Kundenservice Optimierung mit Hilfe von Clustering

Branche

E-Commerce

Projektdauer

10 Tage

Location

Frankfurt am Main, DE

Jahr

2024

Clustering von Zielgruppendaten ermöglicht schnellen, personalisierten Kundenservice – effizient und skalierbar. So wird Customer Support zum echten Mehrwert für Kundenbindung.

Forecasting

Kostensenkung durch Intelligente Lageroptimierung

Branche

Logistik

Projektdauer

4 Wochen

Location

Hamburg, DE

Jahr

2024

Durch den gezielten Einsatz von KI-Technologie konnten Lagerbestände deutlich präziser geplant werden. Das Ergebnis: messbar geringere Lagerkosten bei gleichbleibender Lieferfähigkeit.

Machine Learning

Optimierung von Abschlussraten im Vertrieb durch Maschinelles Lernen

Branche

Mittelstand

Projektdauer

6 Wochen

Ort

Frankfurt am Main, DE

Jahr

2025

Maschinelles Lernen erkennt Erfolgsfaktoren im Vertrieb, prognostiziert Abschlüsse und liefert datenbasierte Empfehlungen – für mehr Effizienz, bessere Ansprache und höhere Conversion Rate.

Predictive Maintenance

Schutz der Gesundheit von Bienenpopulationen mit Künstlicher Intelligenz

Branche

Landwirtschaft

Projektdauer

6 Monate

Ort

Linz, AT

Jahr

2022

Mit KI-basierten Analysen wurden potenzielle Risikofaktoren für Bienenvölker frühzeitig erkannt. So konnten gezielt wirksame Maßnahmen zum Schutz ergriffen werden.

Forecasting

Zuverlässige Vorhersage von Kundenbedarf mit Deep Learning

Branche

Mittelstand

Projektdauer

14 Tage

Ort

Düsseldorf, DE

Jahr

2024

KI-gestützte Nachfrageprognose hilft, Kundenbedarfe frühzeitig zu erkennen, Lager und Vertrieb zu optimieren und Effizienz sowie Kundenzufriedenheit gezielt zu steigern.

Kontakt

Vermeiden Sie Ausfälle, bevor sie entstehen – mit intelligenter Instandhaltung

Lassen Sie uns in einem unverbindlichen Gespräch analysieren, wie Ihre Daten genutzt werden können, um Wartung planbar zu machen. Gemeinsam entwickeln wir eine skalierbare Predictive-Maintenance-Lösung für Ihre Anlagen. Kontaktieren Sie uns – wir freuen uns auf Ihre Anfrage.

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Hannah Zimmer

Marketing & Sales Manager

Email

info@ainovate.com

Telefon

Phone : +49 (0) 69 977 84 800

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