COSMO Predictive Maintenance | Predictive Maintenance Software

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Datengestützte vorausschauende Prognosen zur Vermeidung von Ausfallzeiten

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
Integration in die bestehende IT-Landschaft

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

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