Predictive Maintenance

Entdecken Sie, wie andere Unternehmen aus unserem Netzwerk durch vorausschauende Wartung Probleme frühzeitig erkennen – bevor es zu einem Stillstand kommt. Könnte ein Anstieg der Spannung ein Frühindikator für eine Fehlfunktion sein?

IIoT-Erfolgsgeschichten aus der Praxis

Unternehmen aus unserem Netzwerk, die diesen Use Case bereits erfolgreich umgesetzt haben

Hüdig GmbH & Co. KGVGH VersicherungenRail Cargo GroupSociété Nationale des Chemins de Fer LuxembourgeoisAurubis AGSPALECK GmbH & Co. KGGlobalFoundriesNovofermifm-UnternehmensgruppeTetra PakKROHNE Messtechnik GmbHERA AdvancedWAGO GmbH & Co. KGZF Friedrichshafen AGZEISS MicroscopyTofaşBSHKAEFERGHD Georg Hartmann MaschinenbauJansen ToreMercedes-Benz Group AGWoodward Kempen GmbHDoepke Schaltgeräte GmbHEUROGATEBremboNowy Styl Sp. z o.o.BESI Marine Systems GmbHStadtwerke PyrmontHüdig GmbH & Co. KGVGH VersicherungenRail Cargo GroupSociété Nationale des Chemins de Fer LuxembourgeoisAurubis AGSPALECK GmbH & Co. KGGlobalFoundriesNovofermifm-UnternehmensgruppeTetra PakKROHNE Messtechnik GmbHERA AdvancedWAGO GmbH & Co. KGZF Friedrichshafen AGZEISS MicroscopyTofaşBSHKAEFERGHD Georg Hartmann MaschinenbauJansen ToreMercedes-Benz Group AGWoodward Kempen GmbHDoepke Schaltgeräte GmbHEUROGATEBremboNowy Styl Sp. z o.o.BESI Marine Systems GmbHStadtwerke Pyrmont

Die Herausforderungen der Industrie – Kommen Ihnen diese bekannt vor?

Typische Herausforderungen bei Predictive Maintenance

  • Wie erkenne ich den optimalen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen?
  • Wie verarbeite ich große Datenmengen effizient, um sinnvolle Prognosen zu erstellen?
  • Wie finde ich Technologien und Partner, die vorausschauende Wartung erfolgreich umgesetzt haben?

Unsere Plattform ist Ihre Abkürzung zur Lösung. Wir zeigen Ihnen, wie andere Unternehmen Predictive Maintenance nutzen, um Kosten zu senken und die Verfügbarkeit Ihrer Anlagen zu maximieren. Finden Sie geprüfte Technologien und Partner, die Ihre Projekte zum Erfolg führen – schnell und effizient.

Dein Use Case wurde bereits in der Praxis umgesetzt

Entdecke Lösungsbeispiele aus unserem Netzwerk

Bewährte Anwendungsfälle für Predictive Maintenance

Schraubenüberwachung in Predictive Maintenance

Früherkennung von Schäden in Predictive Maintenance

30 Lösungsbeispiele

Mit moderner Sensortechnologie und smarter Datenauswertung erkennen Sie Schäden, bevor sie eskalieren. Ob es sich um Lecks in Wasserleitungen, Überhitzungen in elektrischen Anlagen oder mechanische Abnutzung handelt – eine kontinuierliche Überwachung ermöglicht es, Probleme frühzeitig zu identifizieren und gezielt Maßnahmen zu ergreifen. Das spart nicht nur Kosten, sondern schützt Ihre Anlagen und Infrastruktur langfristig.

Leckage-Erkennung in Predictive Maintenance

4 Lösungsbeispiele

Leckage-Erkennung (Luft) Sensoren erfassen Luftleckagen in Druckluftsystemen und Maschinen. Die kontinuierliche Überwachung ermöglicht die Lokalisierung von Verlusten und die Einleitung gezielter Maßnahmen. Leckage-Erkennung (Gas) Sensoren erkennen Gasleckagen in Leitungen und Anlagen. Die permanente Überwachung unterstützt einen sicheren Betrieb und reduziert ungeplante Stillstände. Leckage-Erkennung (Wasser) Sensoren detektieren Wasseraustritte in Anlagen und Leitungen. Abweichungen im Wasserfluss werden frühzeitig erkannt, um Schäden und Ausfallzeiten zu vermeiden.

Akustiküberwachung in Predictive Maintenance

3 Lösungsbeispiele

Anomalien durch Geräuschmuster erkennen. Akustische Sensoren diagnostizieren Verschleiß und Fehlfunktionen an Maschinen anhand von Geräuschmustern. Diese präzise Methode reduziert ungeplante Stillstände und sorgt für eine effiziente Wartungsplanung.

Feuchtigkeitsmessung im Predictive Maintenance

4 Lösungsbeispiele

Die Feuchtigkeitsmessung erfasst Umgebungsbedingungen in Form von relativer Luftfeuchte und deren Veränderungen über definierte Zeiträume. Sie dient der Überwachung von Luftbedingungen auch an schwer zugänglichen oder nicht einsehbaren Stellen.

Filterüberwachung in Predictive Maintenance

3 Lösungsbeispiele

Effiziente Wartung von Filtersystemen. Durch die Überwachung von Pumpen- und Lüftersystemen lassen sich Wartungsfälle vorhersagen und optimieren. Sensoren erfassen den Status von Filtermatten oder Verschleißdaten und ermöglichen eine proaktive Planung von Serviceeinsätzen.

Leitungs- und Kettenüberwachung in Predictive Maintenance

10 Lösungsbeispiele

Die Leitungs- und Kettenüberwachung erkennt Brüche, Abrieb und strukturelle Veränderungen an Leitungen und Kettengliedern anhand von Bewegungsanomalien und physikalischen Messgrößen. Überwacht werden unter anderem Zug- und Schubkräfte, Biegeradien, Isolationswiderstand, Temperatur, Strom sowie Vibrationsereignisse.

Zug- / Schubkraftüberwachung in Predictive Maintenance

6 Lösungsbeispiele

Digitale Systeme zur Zug- und Schubkraftüberwachung detektieren frühzeitig mechanische Anomalien, um Stillstände und Schäden zu vermeiden. Sie sind in die Maschinensteuerung integriert und ermöglichen sofortige Reaktionen, wodurch Prozesse und Anlagen geschützt werden.

Temperaturmessung im Predictive Maintenance

9 Lösungsbeispiele

Grundwasserpegelmessung in Predictive Maintenance

Präzise Pegelmessung ohne Wartungsaufwand! Mit batteriebetriebenen Sensoren werden beispielsweise Grundwasserstände automatisiert erfasst – auch in schwer zugänglichen Bereichen. Die wartungsfreie Technologie ermöglicht eine effiziente und verlässliche Datenerfassung.

Vibrations- und Schwingungsüberwachung im Predictive Maintenance

11 Lösungsbeispiele

Präzise Diagnose durch Schwingungsanalysen. Die Überwachung von Lagern oder Wärmebehandlungsöfen liefert frühzeitig Warnsignale bei Temperaturabweichungen oder mechanischen Unregelmäßigkeiten. Dies sichert die Produktionsqualität und verhindert Schäden.

Brucherkennung in Predictive Maintenance

5 Lösungsbeispiele

Schäden erkennen, bevor sie teuer werden. Brüche oder Kabelstresss treten oft unerwartet auf – mit massiven Folgen für Produktion und Anlagenverfügbarkeit. Condition Monitoring Systeme für Brucherkennung überwachen kontinuierlich kritische Bewegungen und melden kleinste Abweichungen in Echtzeit. So lassen sich Folgeschäden vermeiden und Wartung gezielt planen.

Vorteile von Predictive Maintenance

Vorteile von Predictive Maintenance: Ausfälle verhindern, Effizienz steigern

Vorbeugung ungeplanter Ausfälle

Prädiktive Instandhaltung minimiert das Risiko ungeplanter Maschinenstillstände durch kontinuierliche Überwachung kritischer Komponenten. Sensoren und Datenanalysen identifizieren frühzeitig Anomalien, sodass potenzielle Ausfälle präventiv vermieden werden können.

Optimierte Planung und Ressourceneinsatz

Durch den Einsatz von Zustandsdaten können Wartungen präzise geplant werden. Ersatzteile, Personal und Produktionszeitfenster werden effizient koordiniert, was zu einer optimierten Ressourcennutzung und erheblichen Einsparungen führt.

Kosteneinsparungen durch präzise Wartung

Unnötige Wartungsarbeiten entfallen, da Eingriffe nur dann erfolgen, wenn es der tatsächliche Zustand der Maschine erfordert. Dies reduziert sowohl direkte Wartungskosten als auch die Ausfallzeiten signifikant.

Erhöhte Lebensdauer und Leistung der Maschinen

Prädiktive Instandhaltung sorgt für eine schonende Nutzung der Anlagen. Indem Verschleiß frühzeitig erkannt und behoben wird, verlängert sich die Lebensdauer der Maschinen, während gleichzeitig deren Effizienz aufrechterhalten wird.

Fundierte datenbasierte Entscheidungen

Die kontinuierliche Sammlung und Analyse von Maschinendaten bietet eine fundierte Basis für strategische Entscheidungen. Unternehmen können Trends erkennen, ihre Wartungsstrategie anpassen und Produktionsprozesse langfristig verbessern.

Nachhaltigkeit und Effizienzsteigerung

Durch den gezielten Einsatz von Ressourcen und die Reduktion von Stillstandzeiten trägt prädiktive Instandhaltung nicht nur zur Kostensenkung, sondern auch zu einer nachhaltigeren Nutzung von Materialien und Energie bei.

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