Predictive Maintenance

Ungeplante Maschinenstillstände kosteten bis zu 5.000 € pro Tag.

−60 %

Stillstandszeit

−40 %

Wartungskosten

98 %

Verfügbarkeit

Worum es ging

Ungeplante Stillstände kosten in der Serienfertigung nicht nur Reparatur, sondern vor allem Termine. Der Betrieb hatte Sensordaten, nutzte sie aber nur zur Störungsmeldung, also erst, wenn es bereits zu spät war.

So sind wir vorgegangen.

Bestandsaufnahme der vorhandenen Sensorik: Was wird gemessen, in welcher Auflösung, wie lange wird es aufbewahrt.
Historische Störungen mit den Messreihen davor zusammengeführt, um überhaupt Trainingsdaten zu haben.
Modelle je Maschinentyp statt eines Modells für alles, weil sich die Ausfallmuster deutlich unterscheiden.
Warnschwellen gemeinsam mit der Instandhaltung festgelegt, nicht am Schreibtisch.
Pilot an drei Maschinen, danach Ausrollen auf die Linie.

Die Bausteine

Anbindung der bestehenden IoT-Sensorik
ML-Modelle je Maschinentyp
Warnlogik mit Schwellenwerten aus der Instandhaltung
Übergabe der Wartungsaufträge ins Planungssystem

Branche: Produktion
Bis produktiv: 12 Wochen
Auftraggeber: Mittelständischer Maschinenbauer, 45 Mio. € Umsatz, NRW

Was dabei herausgekommen ist

Das Ergebnis.

Die Stillstandszeit ist um 60 Prozent gesunken, die Wartungskosten um 40 Prozent, und die Anlagenverfügbarkeit liegt stabil bei 98 Prozent. Gewartet wird jetzt vor dem Ausfall statt danach.

Anonymisiertes Projekt aus unserem Team und Netzwerk. Welche Ergebnisse in Ihrem Prozess realistisch sind, ordnen wir im Erstgespräch ehrlich ein. Auf Wunsch vermitteln wir Ihnen dazu ein Referenzgespräch mit einem unserer Kunden.

Die passende Lösung

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Weitere Praxisbeispiele

Das haben wir sonst noch gebaut.

Mittelstand

KI-Wissensassistent (CompanyGPT)

Ausgangslage: Mitarbeitende suchten täglich ein bis zwei Stunden nach Informationen in SharePoint, Wikis und Mail-Archiven.
Lösung: RAG-basierter Wissensassistent auf internen Dokumenten, mit Quellenangabe und Rechtekonzept.

−75 %

Suchzeit

+60 %

Antwortqualität

2× schneller

Onboarding

Finance & Controlling

Automatisiertes Management-Reporting

Ausgangslage: Die Geschäftsführung wartete bis zum 10. Werktag auf konsolidierte Monatszahlen aus ERP, CRM und Excel.
Lösung: Automatisierte Datenpipeline mit KI-gestützter Auswertung und tagesaktuellem Dashboard.

täglich

Reporting-Zyklus

−85 %

Manueller Aufwand

3×

Entscheidungstempo

Industrie & B2B

ERP- & CRM-Integration mit KI-Agenten

Ausgangslage: Daten wurden manuell zwischen ERP, CRM und Fachsystemen übertragen, mit Medienbrüchen und Fehlern.
Lösung: Autonome KI-Agenten orchestrieren die Datenflüsse über REST-API, MCP und EDI, inklusive Validierung.

−70 %

Durchlaufzeit

+90 %

Datenqualität

−65 %

Manuelle Tickets

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