inovex-Mitarbeiter sitzen an einem Konferenztisch und diskutieren

Predictive Maintenance

In der Industrie 4.0 ermöglichen wir mit Predictive Maintenance die vorausschauende Wartung von Maschinen und minimieren Ausfallzeiten.

Durch Methoden der Predictive Maintenance helfen wir Ihnen den zukünftigen Zustand Ihrer Maschinen und Anlagen vorherzusagen und helfen dabei, proaktiv zu handeln, um Ausfallzeiten zu minimieren, die Produktivität und Kundenzufriedenheit steigern und neue Serviceprodukte anzubieten.

Unser Leistungsportfolio für Predictive Maintenance

Mit unserer Expertise in den Bereichen Internet of Things (IoT), Engineering und Data Science sowie der mathematischen Modellierung entwickeln wir Predictive-Maintenance-Lösungen und integrieren sie in Ihre operativen Systeme – von der Edge bis zur Cloud und hybriden Lösungen. Wir begleiten Sie bei der datengetriebenen Transformation. Dabei entwickeln wir Lösungen, je nach Reifegrad:

  • Entwicklung von Monitoring- und Alerting-Lösungen
  • Entwicklung von Modellen für die Erkennung von Fehlfunktionen
  • Entwicklung von komplexen Systemen für die kostenoptimale Wartung von Maschinen (unter Berücksichtigung der Vorhersage der Restlaufzeiten)

Gemeinsam bauen wir datengetriebene und mathematische Modelle, die einen echten Mehrwert für das Unternehmen und seine Kunden bieten. Wir unterstützen Sie entlang des gesamten Entwicklungszyklus Ihrer Predictive-Maintenance-Lösungen!

Product Discovery

Sie wissen, wohin Sie sich entwickeln wollen, aber wissen noch nicht, wie? Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung neuer Produktideen.

Machbarkeit und Proof of Concept

In Machbarkeitsanalysen und mit einem Proof of Concept geben wir einen ersten Einblick, ob die Produktvision realisierbar ist und wie sie in der Praxis aussehen kann.

Modellierung und Entwicklung von Modellen

Wir trainieren Machine-Learning-Modelle für Sie, um Fehlfunktionen in Ihren Geräten sicher erkennen und vorhersagen zu können.

Integration der Lösung in Ihre Prozesse

Nach der Planungsphase integrieren wir die Predicitve-Maintenance-Lösung nahtlos in ihre Geschäftsprozesse – für ein Produkt nach Maß statt von der Stange.

Von Reactive Maintenance zu Predictive Maintenance: Wir unterstützen eine nachhaltige Transformation

Jedes Projekt und jedes Kundenbedürfnis sind sehr individuell. Out-of-the-Box-Lösungen fühlen sich häufig nach einem Kompromiss an und sind nur selten erfolgreich. Durch unsere langjährige Projekterfahrung sind wir in der Lage, uns schnell in spezifische Domänen einzuarbeiten und wichtige Anforderungen zu identifizieren. Unser Vorgehensmodell für die Entwicklung von Predictive-Maintenance Lösungen basiert dabei auf einer inkrementellen Entwicklung, die darauf abzielt schnell Mehrwerte zu generieren und aus den Daten und von den Benutzern zu lernen. Bereits erste Dashboards und erste Schwellenwerte basierte Alerting-Lösungen sind ein erster und wichtiger Schritt Richtung einer Predictive-Maintenance-Lösung.

Entwicklung von Reactive Maintenancezu Predictive Maintenance

Mit unserem Vorgehen können Sie auch bei einer geringen Datenbasis, bedingt durch wenig Ausfälle oder wenig Maschinen, schnell einen Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren.

Case Studies

Auszug aus bisherigen Projekten
Koch rührt Soße in einer professionellen Küche

Überwachung von Fehlerfunktionen bei Großküchen

Wir haben einen Großküchenhersteller dabei unterstützt, ein Reporting aufzusetzen, das durch kontinuierliches Monitoring der Maschinendaten, eine Auswertung des Betriebs erstellt und weitere Schritte in Richtung Prozessoptimierung ermöglicht.

Überwachung von Fehlerfunktionen bei Industriemaschinen

Bei einem Maschinenhersteller haben wir das kontinuierliche Monitoring der Maschinendaten und die Darstellung der Daten für Endanwender: innen ermöglicht. Zusätzlich haben wir die Erkennung von Anomalien, inklusive Alarmierung, im Betrieb der Maschinen möglich gemacht. Im Anschluss lassen sich die Einflussfaktoren ermitteln.

inovex Podcast zu Predictive Maintenance

Hören Sie die Folge zu Predictive Maintenance im Digital Future Podcast von inovex.

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Robert Pesch

Head of Data-driven AI Solutions