🏭 Manufacturing

Predictive Maintenance

KI-gestützte Maschinenausfall-Vorhersage für Papiermaschinen und Sondermaschinen. Reduzieren Sie ungeplante Stillstände durch datengetriebene Wartungsplanung.

60%
Weniger Ausfälle
150k€
Ersparnis/Jahr
7 Tage
Vorhersage-Horizont
94%
Vorhersage-Genauigkeit

Das Problem

Ungeplante Maschinenausfälle in der Papierindustrie kosten durchschnittlich 20.000-50.000€ pro Stunde. Traditionelle zeitbasierte Wartung führt entweder zu zu frühem Komponentenaustausch (unnötige Kosten) oder zu spätem Eingreifen (Produktionsausfall).

Die Lösung

Unser Predictive Maintenance System analysiert Sensordaten in Echtzeit und erkennt Anomalien, bevor sie zu Ausfällen führen. Machine Learning Modelle, trainiert auf dem AI4I Predictive Maintenance Dataset, identifizieren Muster die auf bevorstehende Probleme hindeuten.

Das Ergebnis

Kunden reduzieren ungeplante Stillstände um bis zu 60%, optimieren Ersatzteilbestellungen und planen Wartungsfenster proaktiv. ROI typischerweise nach 4-6 Monaten erreicht.

Anwendungsfälle

🔧
Lagerverschleiß
Erkennung von Lagerdefekten durch Vibrations- und Temperaturanalyse
🌡️
Überhitzung
Früherkennung thermischer Anomalien in Antriebssystemen
⚙️
Tool Wear
Vorhersage des Werkzeugverschleißes für optimalen Austauschzeitpunkt
💧
Leckagen
Erkennung von Hydraulik- und Pneumatikleckagen

Business Impact

💵
150.000€/Jahr
Kosteneinsparung pro Produktionslinie
📉
-60% Ausfälle
Ungeplante Stillstände
+40% Effizienz
Optimierte Wartungseinsatzplanung
📈
4-6 Monate ROI
Break-Even je nach Anlagengröße

Technologie Stack

🐍 Python 📊 Scikit-learn 🔥 TensorFlow 🐳 Docker 📈 Grafana 💾 InfluxDB 🔌 MQTT ⚡ FastAPI

💡 Schnell-ROI-Rechner

600.000€
Potenzielle Ersparnis/Jahr (bei 60% Reduktion)

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