Prädiktive Wartung und Anomalieerkennung

Ungeplante Anlagenstillstände in der Fertigungsindustrie kosten weltweit etwa $50 billion pro Jahr. Die meisten Werke arbeiten noch mit zeitbasierten Wartungskalendern, die sowohl kostspielig als auch unzureichend sind — Komponenten werden nach Plan ausgetauscht, unabhängig davon, ob sie es benötigen, und neuartige Ausfallmuster bleiben völlig unerkannt. Sensorgestützte prädiktive Wartung ändert dieses Paradigma.

Unser Entwicklungsansatz

Wir implementieren Sensordatenpipelines, die Vibrations-, Temperatur-, Druck- und Strommessungen von Industrieanlagen über OPC-UA oder MQTT aufnehmen. LSTM- und spektrale Anomalieerkennungsmodelle identifizieren Degradationssignaturen, die für jede Maschine und jeden Ausfallmodus spezifisch sind. Wartungswarnungen integrieren sich in CMMS-Plattformen zur Erstellung von Arbeitsaufträgen mit Begründungsbelegen, und OEE-Dashboards verfolgen die Auswirkungen auf die Produktionsverfügbarkeit über die Zeit.