Herausforderung
Der Tag hat so gut gestartet und dann das: urplötzlich fällt eine der Maschinen aus. Die gesamte Produktion kommt ins Stocken – oft mit weitreichenden Folgen, denn jeder Ausfall von Maschinen und Anlagen kann teure Ausfallzeiten und Reparaturen nach sich ziehen. Auch der unerwartete Ausfall von Fahrzeugen ist frustrierend und es muss schnell reagiert werden: Sie brauchen ein Ersatzfahrzeug oder müssen spontan die Tourenplanung ändern.
All das kann zu unvorhersehbaren Einschränkungen beim Kundenservice führen. Und zusätzlich können Ersatzteilbestellungen und Materialien nicht rechtzeitig eingeplant werden. Wäre es nicht schön, auf solche Vorfälle vorbereitet zu sein? Oder noch besser: sie verhindern zu können, bevor sie überhaupt passieren?
Setzen Sie auf fundierte Prognosen.
Die Lösung
Mit einer Software zur vorausschauenden Instandhaltung könnten Sie in Zukunft frühzeitig Muster erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle hindeuten. Sensoren und Algorithmen sammeln und analysieren kontinuierlich Daten für eine vorausschauende Instandhaltung.
Durch die Auswertung von historischen Daten kann der Zustand von Maschinen und Anlagen in Echtzeit überwacht werden. Bahnt sich ein Ausfall an, können sie schnell reagieren und so größere Schäden verhindern.
Das Geniale daran
Predictive Maintenance ist eine reaktive Wartungsstrategie, die ebenfalls eine vorausschauende Planung von Wartungsarbeiten und Ersatzteillieferungen ermöglicht. Durch die Vorhersage von Ausfällen können Instandhaltungsmaßnahmen geplant und rechtzeitig durchgeführt werden, bevor es zu einem unerwarteten Ausfall kommt. Das vermeidet teure Ausfallzeiten und reduziert die Kosten für Reparaturen und Ersatzteile.
Data Science ermöglicht intelligente Entscheidungen anhand von Bestandsdaten. Ihr Unternehmen hat ein intelligentes Frühwarnsystem, mit dem Sie die Instandhaltungskosten senken können.
Gewinnen Sie vielfältige Produkt-Einblicke
Integration in die bestehende IT-Landschaft
Frühwarnsystem
- Ausfälle lassen sich vorhersagen
- Instandhaltungsmaßnahmen und Reparaturen sind planbar
- Planbarer Einsatz von Ersatzfahrzeugen
Vorhersage von eintretenden Störungen
Datengetriebene Intelligenz
- Identifikation wichtiger Einflussgrößen
- Datengetriebenes Lernen
- Intelligente Entscheidungen in der Instandhaltung
Intelligente Entscheidungen anhand von Bestandsdaten
Wirtschaftlichkeit
- Kostengünstiger als eine reaktive odergeplante Instandhaltung
- Ein deutlich effizienteres Instandhaltungsmanagement ist möglich
- Optimale Maschinen- und Fahrzeugverfügbarkeit
Sinkende Instandhaltungskosten durch Data Science
Systemanforderungen
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