Ein Ausfall oder eine Störung von Hochregalanlagen, Maschinen und Fördermitteln kann die Produktion und die gesamte Supply Chain schnell zum Erliegen bringen. Daher ist das Thema Instandhaltung so wichtig, um Ausfallszeiten möglichst gering zu halten. Noch besser ist es natürlich, wenn man Störungen völlig verhindern kann: Die Lösung lautet Predictive Maintenance.

Mithilfe von Machine Learning und digitalen Zwillingen werden Ursachen von Verschleiß frühzeitig erkannt und ideale Instandhaltungsmaßnahmen und -zeiträume errechnet. Sie profitieren von der durchgängigen Funktionalität Ihrer Anlagen und reduzieren gleichzeitig Ihre Kosten für Instandhaltung, Inspektionen und Wartungen. Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung von passgenauen IT-Lösungen für Ihre Prozesse.

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance, also „vorausschauende Instandhaltung“, ist eine Instandhaltungsstrategie, die zum Ziel hat, Produktionsausfälle und ungeplante Standzeiten komplett zu vermeiden und die Funktionstüchtigkeit zu gewährleisten.

Die verschiedenen Strategien

zur Instandhaltung auf einen Blick

Schadensabhängige, korrektive oder reaktive Instandhaltung

Bei dieser Strategie werden Instandhaltungsmaßnahmen erst durchgeführt, wenn bereits ein Störfall eingetreten ist. Dabei kann es auch zu einem kompletten Ausfall einer Anlage kommen.

Präventive oder vorbeugende Instandhaltung

Bei dieser Strategie hält man sich für die Instandhaltungsmaßnahmen an festgelegte, regelmäßige Intervalle. So verringert sich das Ausfallrisiko, gleichzeitig sind die Instandhaltungsintervalle aber häufig kürzer als nötig.

Zustandsorientierte Instandhaltung

Wie der Name sagt, richtet sich die Durchführung von Instandhaltungsmaßnahmen nach dem Zustand der Anlage oder Maschine. Dazu benötigt man eine genaue sensorgestützte Überwachung.

Predictive Maintenance

Für eine vorausschauende Instandhaltung wird auf Basis historischer Zustandsdaten ein Modell trainiert beziehungsweise berechnet. Aus neu dazukommenden, also aktuellen, Daten kann dieses Modell die zukünftige Entwicklung vorhersagen. Für eine optimierte Instandhaltungsplanung lassen sich so Störfälle verhindern, bevor sie eintreten.

Die verschiedenen Strategien zur Instandhaltung auf einen Blick

Schadensabhängige, korrektive oder reaktive Instandhaltung

Bei dieser Strategie werden Instandhaltungsmaßnahmen erst durchgeführt, wenn bereits ein Störfall eingetreten ist. Dabei kann es auch zu einem kompletten Ausfall einer Anlage kommen.

Präventive oder vorbeugende Instandhaltung

Bei dieser Strategie hält man sich für die Instandhaltungsmaßnahmen an festgelegte, regelmäßige Intervalle. So verringert sich das Ausfallrisiko, gleichzeitig sind die Instandhaltungsintervalle aber häufig kürzer als nötig.

Zustandsorientierte Instandhaltung

Wie der Name sagt, richtet sich die Durchführung von Instandhaltungsmaßnahmen nach dem Zustand der Anlage oder Maschine. Dazu benötigt man eine genaue sensorgestützte Überwachung.

Predictive Maintenance

Für eine vorausschauende Instandhaltung wird auf Basis historischer Zustandsdaten ein Modell trainiert beziehungsweise berechnet. Aus neu dazukommenden, also aktuellen, Daten kann dieses Modell die zukünftige Entwicklung vorhersagen. Für eine optimierte Instandhaltungsplanung lassen sich so Störfälle verhindern, bevor sie eintreten.

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Vorteile von Predictive Maintenance

Traditionell bewegt sich die Instandhaltung zwischen zwei gegensätzlichen Zuständen. Entweder sparen Unternehmen Kosten für Betriebsmittel oder Arbeitszeit, indem sie Instandhaltungsmaßnahmen möglichst selten durchführen. Damit riskieren sie allerdings ungeplante Standzeiten und gravierende Störungen.

Oder sie minimieren dieses Risiko, müssen dann aber in wesentlich kürzeren Intervallen Instandhaltungsmaßnahmen durchführen, um sicherzustellen, dass sie rechtzeitig ausgeführt werden. Dies hat zur Folge, dass sie wesentlich mehr in Zeit und Betriebsmittel investieren müssen.

Predictive Maintenance hat zum Ziel, das Beste aus beiden Alternativen zu ermöglichen: Die Minimierung der Instandhaltungsmaßnahmen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Funktionstüchtigkeit von Maschinen und Anlagen.

So profitieren Sie von Predictive Maintenance

  • Es gibt weniger Ausfälle oder Störungen
  • Sie reduzieren die Kosten für Ersatzteile und Betriebsmittel auf ein Mindestmaß
  • Instandhaltungsmaßnahmen müssen seltener durchgeführt werden und beanspruchen daher nur sehr wenig Zeit
  • Wartungs- und Servicearbeiten können Sie so planen, dass sie den laufenden Betrieb möglichst wenig stören
  • Ihre Maschinen und Anlagen erbringen eine bessere Leistung
  • Mit Visualisierungen und Alarmierungsfunktionen erhalten Sie einen verlässlichen und schnellen Überblick über den Zustand Ihrer Anlagen
  • Sie optimieren Ihre Instandhaltung, indem Sie in Ihrer Planung auch andere Faktoren wie Schichtpläne, elektrische Lasten oder auch eingeplante Standzeiten berücksichtigen können

Wie funktioniert Predictive Maintenance?

Die Grundlage für alle Predictive Maintenance Projekte sind genaue Kenntnisse über den Zustand einer Maschine oder Anlage. Dazu werden Maschinen- und Prozessdaten gesammelt. Auf Basis dieser Daten lassen sich Vorhersagemodelle entwickeln. Da von der betroffenen Maschine oder Anlage ein möglichst genaues Abbild anhand von Daten erschaffen werden muss, werden Daten von möglichst vielen Quellen über einen möglichst langen Zeitraum gesammelt.

Anschließend werden die Daten ausgewertet. Mithilfe von Data Science werden Berechnungsmodelle ermittelt, die wahrscheinliche Störungen vorhersagen können. Durch Machine Learning wird ein Algorithmus trainiert, Muster im Datensatz zu erkennen und Korrelationen zu ermitteln.

Wann lohnt sich Predictive Maintenance?

Mit erfolgreicher vorausschauender Instandhaltung generieren Sie einen Mehrwert aus Ihren Daten, indem Sie Ihre Instandhaltungsplanung nachhaltig optimieren. Damit dies gelingt, muss die richtige Ausgangslage hergestellt werden.

Herausforderung Dateneinbindung

Für eine treffende Vorhersage von Störungen sollte der zugrundeliegende Datensatz möglichst vollständig sein. Das heißt, dass über alle relevanten Faktoren Daten gesammelt werden müssen.

Lösung Sensorik

Sind Anlagen noch nicht dafür ausgerüstet, müssen dementsprechend erst Sensoren nachgerüstet und Schnittstellen für die Datensammlung eingerichtet werden.

Herausforderung Prozesskenntnis

Da jeder Prozess unterschiedlich ist, darf man auch die Interpretation der Daten nicht unterschätzen. Je genauer man über Prozesse Bescheid weiß, desto eher kann man relevante Korrelationen zwischen Anlagendaten und Produktionsabläufen erkennen.

Lösung Expertenwissen

Eine enge Zusammenarbeit mit dem Fachbereich beziehungsweise den Domänenexperten ist hier wichtig, da ihre Erfahrung und detailliertes Wissen über die Maschinen und Produktionsprozesse unerlässlich ist und so Zusammenhänge besser erkannt werden können.

Herausforderung Aussagekraft

Die beste Qualität einer Vorhersage erhält man außerdem dann, wenn man verschiedene Störfälle analysieren kann. Wenn es aber in einer Anlage oder Maschine nur selten zu Störungen und Ausfällen kommt, ist es schwieriger, solche Ausnahmeereignisse in Zukunft vorherzusagen.

Lösung Erfahrung

Das Wissen der Fachbereiche ist hier besonders wichtig, denn deren Erfahrungsschatz ist eine wichtige Grundlage für Vorhersagen. Im besten Fall kann damit eine eher dünne Faktenlage ergänzt werden.


Um das Meiste aus Maschinen- und Prozessdaten herauszuholen, ist es häufig sinnvoll, Predictive Maintenance als Teil eines größeren Digitalisierungsprojektes anzugehen. Im Zuge von Automatisierungsbestrebungen und Prozessüberwachung werden mehr und mehr Anlagen mit Sensoren ausgestattet und digitale Zwillinge über ganze Prozesse hinweg erstellt. Dies bildet eine solide Grundlage, um gewonnene Daten auch zur Erstellung von Vorhersagemodellen zu verwenden. Im Rahmen von Industrie 4.0 und des Industrial Internet of Things (IIoT) profitieren Unternehmen so ganzheitlich und erreichen eine relevante Wertschöpfung.

IT-Lösungen für Predictive Maintenance

Mit Predictive Maintenance profitieren Sie von effektiveren Instandhaltungsmaßnahmen und geringeren Kosten. Wir unterstützen Sie dabei, die passende Lösung für Ihre Prozesse zu finden. Dank unserer langjährigen Erfahrung mit Produktionsprozessen verfügen wir über das nötige Prozesswissen, um passende Lösungen für die vorausschauende Wartung an Ihren Anlagen zu entwickeln.

Sie erhalten eine Lösung, die für Ihren Fachbereich dank übersichtlicher Visualisierungen und Alarmierungsfunktionen eine wertvolle Unterstützung bietet. So optimieren Sie effizient Ihre Instandhaltungsplanung, reduzieren Ihre Kosten für Instandsetzungen und Wartungen und profitieren von der durchgängigen Funktionalität Ihrer Anlagen.

Wir kümmern uns um den gesamten Prozess, von der Datenintegration auf dem Shopfloor über die Datenanalyse bis hin zum produktiven Deployment. Wir beraten Sie außerdem zur passenden Systemarchitektur. Damit Ihre Predictive Maintenance Lösung an Ihre Prozesse angepasst ist, beziehen wir den Fachbereich über das gesamte Projekt mit ein. So stellen wir sicher, dass Sie aus Ihren Daten einen echten Mehrwert generieren und ihre Prozesse verbessern.

Wir kümmern uns um Ihren Weg zur Digitalisierung.

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