Operations
Predictive Maintenance mit KI für Maschinen & Anlagen
Sensor- und Telemetriedaten werden in Echtzeit ausgewertet, Anomalien gemeldet und Wartung wird vor dem Ausfall geplant.
8–14 Wochen Pilot
ab 30.000 €
Senior-Profile
Typische Probleme
- •Ungeplante Stillstände kosten 5- bis 6-stellige Beträge
- •Wartung erfolgt zeit- statt zustandsbasiert
- •Sensordaten liegen ungenutzt in Historian-Datenbanken
So lösen wir es
- Anomaly-Detection auf Zeitreihen (Vibration, Temperatur, Strom)
- Restlebensdauer-Prognosen je Bauteil
- Alerts ins ERP / Wartungsplanungssystem
Konkrete Ergebnisse
1.
20–40% weniger ungeplante Stillstände
2.
Wartungskosten messbar reduziert
Stack & Tools
Unsere Senior-Profile arbeiten produktionserprobt mit:
PythonPyTorchProphetInfluxDBGrafanaOPC UA
Häufige Fragen
Wir haben kaum gelabelte Ausfalldaten — geht das trotzdem?+
Ja. Wir starten mit Unsupervised Anomaly Detection und verfeinern, sobald gelabelte Vorfälle existieren.
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Beschreiben Sie kurz Ihren Use-Case — wir schlagen innerhalb von 48 Stunden passende Senior-Profile vor.
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