Predictive Maintenance – Reduziert Stillstandzeiten und Wartungskosten
Ausgangssituation
Das Unternehmen kämpfte mit häufigen, unerwarteten Maschinenausfällen, die hohe Kosten und Produktionsunterbrechungen verursachten. Die bisherige reaktive Wartungsstrategie war ineffizient und teuer, da Probleme oft erst nach Auftreten erkannt wurden.
Unerwartete Maschinenausfälle führten zu hohen Kosten und Produktionsausfällen.
Die reaktive Wartungsstrategie reagierte zu spät auf kritische Zustände.
Es bestand dringender Bedarf an einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie.
Unser detailliertes Vorgehen
Initiale Bestandsaufnahme & Strategieentwicklung
Analyse bestehender Wartungsdaten und technischer Spezifikationen als Basis für eine maßgeschneiderte Predictive Maintenance-Strategie.
Datenintegration & Aufbereitung
Strukturierte Sammlung und Aufbereitung von IoT-Sensordaten, inklusive relevanter Parameter wie Temperatur, Vibration und Betriebsdauer, um fundierte Analysen zu ermöglichen.
Entwicklung der KI-Prognosemodelle
Training von Machine-Learning-Modellen zur Erkennung von Anomalien und Mustern, die eine frühzeitige Prognose von Ausfällen und Wartungsbedarf ermöglichen.
Implementierung einer KI-Plattform
Bereitstellung der Modelle auf einer maßgeschneiderten Plattform mit Echtzeit-Dashboards und Alarmfunktionen, um sofortige Reaktionsmöglichkeiten zu gewährleisten.
Schulung und Einbindung der Mitarbeiter
Praxisnahe Schulungen des Wartungspersonals für den effektiven Umgang mit den KI-Prognosen.
Monitoring & kontinuierliche Verbesserung
Kontinuierliches Monitoring und regelmäßige Updates der Prognosemodelle sichern eine stetige Steigerung der Genauigkeit.
Unser detailliertes Vorgehen
Initiale Bestandsaufnahme & Strategieentwicklung
Analyse bestehender Wartungsdaten und technischer Spezifikationen als Basis für eine maßgeschneiderte Predictive Maintenance-Strategie.
Datenintegration & Aufbereitung
Strukturierte Sammlung und Aufbereitung von IoT-Sensordaten, inklusive relevanter Parameter wie Temperatur, Vibration und Betriebsdauer, um fundierte Analysen zu ermöglichen.
Entwicklung der KI-Prognosemodelle
Training von Machine-Learning-Modellen zur Erkennung von Anomalien und Mustern, die eine frühzeitige Prognose von Ausfällen und Wartungsbedarf ermöglichen.
Implementierung einer KI-Plattform
Bereitstellung der Modelle auf einer maßgeschneiderten Plattform mit Echtzeit-Dashboards und Alarmfunktionen, um sofortige Reaktionsmöglichkeiten zu gewährleisten.
Schulung und Einbindung der Mitarbeiter
Praxisnahe Schulungen des Wartungspersonals für den effektiven Umgang mit den KI-Prognosen.
Monitoring & kontinuierliche Verbesserung
Kontinuierliches Monitoring und regelmäßige Updates der Prognosemodelle sichern eine stetige Steigerung der Genauigkeit.
Optimierung des Kundenservices durch innovative KI-Lösungen
Durch den Einsatz unserer KI-gestützten Predictive Maintenance Lösungen konnte das Unternehmen ungeplante Stillstandzeiten um 48 % reduzieren und Wartungskosten um 33 % senken. Mit präzisen Vorhersagen und optimierter Maschinenverfügbarkeit steigert es die Produktionseffizienz erheblich und nutzt seine Ressourcen effektiver.
Wir freuen uns auf deine Anfrage und sind gespannt, was du vorhast. Bei uns triffst du auf offene Ohren, lass uns direkt mit deinem AI Projekt loslegen. Schreib uns einfach, was du brauchst!
