Bei Predictive Maintenance (vorausschauender Wartung) werden Daten aus Maschinen genutzt, um Wartungsbedarf vorherzusagen und Ausfallzeiten zu minimieren. Dies funktioniert folgendermaßen:

1. **Datensammlung**: Sensoren an Maschinen erfassen kontinuierlich Daten wie Temperatur, Vibrationen, Geräusche und Leistung.

2. **Datenanalyse**: Die gesammelten Daten werden mit Hilfe von Algorithmen des Machine Learning analysiert, um Muster und Anomalien zu erkennen.

3. **Vorhersage**: Durch die Analyse wird vorhergesagt, wann eine Maschine wahrscheinlich gewartet werden muss, bevor ein Defekt auftritt.

4. **Proaktive Wartung**: Auf Basis dieser Vorhersagen können Wartungsarbeiten geplant und durchgeführt werden, bevor teure Ausfälle oder Schäden entstehen.

**Mehrwerte**:

– **Reduzierte Ausfallzeiten**: Die Maschinen laufen zuverlässiger, da Wartungen rechtzeitig erfolgen.

– **Kosteneinsparungen**: Geringere Reparaturkosten und effizienterer Ressourceneinsatz.

– **Längere Lebensdauer der Maschinen**: Regelmäßige, bedarfsorientierte Wartung verlängert die Betriebsdauer.

– **Optimierte Betriebsabläufe**: Weniger unerwartete Störungen führen zu einer effizienteren Produktion.

Predictive Maintenance ermöglicht es Unternehmen somit, Wartungen effektiver zu planen und die Betriebszuverlässigkeit zu erhöhen.