Heutzutage kämpfen die Industrieunternehmen ständig darum, die Zuverlässigkeit ihrer Anlagen aufrechtzuerhalten, die Wartungskosten zu senken, die Sicherheit zu verbessern und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden. Herkömmliche Wartungsstrategien beruhen oft auf reaktiven Ansätzen. Dabei werden Probleme erst dann angegangen, wenn eine Maschine ausfällt. Da aber KI und maschinelles Lernen die Zukunft der Instandhaltung vorantreiben, wechseln Unternehmen zur vorausschauenden Wartung und zu vorbeugenden Instandhaltungsstrategien, um Ausfällen zuvorzukommen und einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.
Die Stärke der vorausschauenden und vorbeugenden Wartung
Jedes Unternehmen kennt die Auswirkungen unerwarteter Anlagenausfälle: Der Betrieb kommt zum Erliegen, Fristen werden nicht eingehalten, es kommt zu Sicherheitsvorfällen und die Kosten steigen in die Höhe. Für Branchen wie die Fertigungsindustrie, das Gesundheitswesen und die Energiewirtschaft bedeuten diese Ausfallzeiten nicht nur ein vorübergehendes Problem. Sie führen zu erheblichen finanziellen Verlusten, verringerter Produktivität und sogar zu Sicherheitsrisiken.
Predictive Maintenance – die vorausschauende Wartung – bietet eine Lösung. Sie nutzt KI-gestützte Analytics und Echtzeitdaten, um vorherzusagen, wann ein Geräteausfall wahrscheinlich ist. Durch die Analyse von Daten aus IoT-Sensoren, Leistungsprotokollen von Maschinen und anderen Systemen liefert Predictive Analytics Frühwarnungen über mögliche Geräteausfälle. So können Unternehmen Reparaturen planen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Dieser proaktive Ansatz minimiert Ausfallzeiten und hilft, Unterbrechungen zu vermeiden.
Doch mit der vorbeugenden Wartung, die über die Vorhersage von Ausfällen hinausgeht, funktioniert das Ganze noch besser. Prescriptive Analytics empfiehlt die beste Vorgehensweise, um das Problem zu beheben – sei es die Anpassung von Maschineneinstellungen, die Bestellung eines Ersatzteils oder die Beauftragung eines Technikers. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Eingriff rechtzeitig und effizient erfolgt, wodurch die Kosten gesenkt und die Maschinenbetriebszeit erhöht wird.
Warum Ausfallzeiten von Geräten ein Geschäftsrisiko darstellen
Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die Auswirkungen von Ausfallzeiten werfen. Jede Minute Ausfallzeit führt zu direkten Umsatz- und Produktivitätseinbußen, aber auch zu höheren Wartungskosten, beschädigten Geräten, Verletzungsgefahr und verspäteten Aufträgen. Für Branchen, die auf den Einsatz von Maschinen angewiesen sind – seien es Fabrikanlagen, Geräte für die Gesundheitsfürsorge oder Kraftwerke – sind Ausfallzeiten ein unmittelbarer Schaden für die Rentabilität.
Reaktive Wartung kommt oft zu spät. Wenn eine Maschine ausfällt, ist der Schaden bereits angerichtet. Mit vorausschauender Wartung können Unternehmen diese Ausfälle jedoch ganz verhindern. Durch den Einsatz von KI-gestützten Wartungsstrategien können Unternehmen nicht mehr nur auf Ausfälle reagieren, sondern diese vorhersehen und verhindern.
Eine Verringerung der Ausfallzeiten um 30-50 % ist nur der Anfang. Unternehmen, die maschinelles Lernen in der Wartung einsetzen, verlängern auch die Lebensdauer wichtiger Anlagen um 20-40 % und senken die Kosten um bis zu 40 % . Diese Einsparungen summieren sich schnell und verbessern die Rentabilität, während der Betrieb reibungslos läuft und eine 10-fache Kapitalrendite erzielt wird.
Die technische Herausforderung bei der Umsetzung von vorausschauender und vorbeugender Wartung
Die Vorteile der vorausschauenden Wartung liegen auf der Hand, doch ihre Umsetzung ist mit technischen Herausforderungen verbunden. Unternehmen erzeugen riesige Datenmengen aus IoT-Sensoren, Maschinenprotokollen und Echtzeit-Überwachungssystemen. Die größte Herausforderung besteht darin, diese Daten zu integrieren und sie schnell genug zu verarbeiten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Hier kommt die KI-gestützte Instandhaltung zum Einsatz. Mit Hilfe von Predictive Analytics und maschinellem Lernen können Unternehmen riesige Datenströme in Echtzeit analysieren. Die Herausforderung besteht jedoch darin, sicherzustellen, dass diese Modelle genau und anpassungsfähig bleiben, wenn sich die Anlagen im Laufe der Zeit verändern. Kontinuierliche Datenintegration, Echtzeitanalyse und genaues Modelltraining sind für den Erfolg von vorausschauenden und präskriptiven Wartungssystemen unerlässlich.
Darüber hinaus benötigen Unternehmen Skalierbarkeit, um die ständig wachsenden Daten aus ihren expandierenden Betrieben verarbeiten zu können. Ganz gleich, ob Sie es mit Tausenden von IoT-Sensoren in mehreren Fabriken oder mit medizinischen Geräten zu tun haben, die Millionen von Datenpunkten erzeugen, Ihr System muss skalierbar sein, ohne dass Sie Einbußen bei Geschwindigkeit oder Genauigkeit hinnehmen müssen. Schließlich müssen auch Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes berücksichtigt werden, insbesondere beim Umgang mit vertraulichen Betriebsdaten.
Wie OpenText Analytics Cloud das Problem löst
An diesem Punkt kommt OpenText Analytics Cloud als perfekte Lösung ins Spiel. OpenText Analytics Cloud bietet eine einheitliche Plattform für Echtzeit-Datenintegration und KI-gestützte prädiktive Analytics, die auf Skalierbarkeit abgestimmt ist. Egal, ob Ihr Unternehmen mit Millionen von Datenpunkten pro Sekunde arbeitet oder komplexe Machine-Learning-Modelle in Echtzeit analysieren muss, OpenText bietet eine Lösung, die funktioniert.
Dank der datenbankinternen maschinellen Lernfunktionen von OpenText Analytics Cloud können Unternehmen Vorhersagemodelle direkt auf der Plattform trainieren und aktualisieren, ohne dass Daten zwischen Systemen übertragen werden müssen. Dies beschleunigt die Verarbeitung um das bis zu 50-fache und sorgt für kontinuierliche, genaue Vorhersagen, damit Sie Ausfällen immer einen Schritt voraus sind.
Mit flexiblen Bereitstellungsoptionen – On-Premises, Cloud oder Hybrid – stellt OpenText Analytics Cloud sicher, dass Unternehmen die Lösung an ihre Infrastruktur anpassen können, um Kosten zu minimieren und die Leistung zu maximieren. OpenText Analytics Cloud ist mit zahlreichen Echtzeit-Analysefunktionen der ideale Lösungspartner für Unternehmen, die prädiktive und präskriptive Wartung in großem Umfang einsetzen möchten. Und mit Sicherheit auf Enterprise-Niveau sorgt OpenText dafür, dass Ihre Daten geschützt sind und den Branchenvorschriften entsprechen.
Erfolgsgeschichten aus der Praxis im Bereich Predictive Maintenance
Philips Healthcare
Philips Healthcare stand vor der Herausforderung, die Zuverlässigkeit medizinischer Geräte zu verbessern. Durch die Implementierung der OpenText Analytics Database (Vertica) konnte Philips die Ausfallzeiten seiner Geräte um 30 % reduzieren und die Rate der Erstreparaturen auf 84 % steigern. 20 % der Probleme wurden identifiziert, bevor die Kunden überhaupt davon betroffen waren. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass medizinische Fachkräfte sich auf kritische Geräte verlassen können, ohne das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten.
Knorr-Bremse
Knorr-Bremse, ein führender Hersteller von Bremssystemen für Schienen- und Nutzfahrzeuge, benötigte Echtzeit-Einblicke in die Leistung seiner Flotte. Mit OpenText Intelligence (Magellan BI & Reporting) konnten die Wartungskosten um 20 % gesenkt und die Lebensdauer der Anlagen verlängert werden. Dies ermöglichte Knorr-Bremse einen signifikanten ROI innerhalb von 2-4 Jahren, da Wartungsprobleme proaktiv angegangen werden konnten, bevor sie eskalierten.
Nimble Storage (Hewlett Packard Enterprise)
Als der Kundenstamm um 600 % wuchs, benötigte Nimble Storage eine skalierbare Lösung, um den Zustrom von Daten aus ihren Speichersystemen zu verwalten. Mit der Implementierung von OpenText reduzierte das Unternehmen die Abfragezeiten um 50-83 % und ermöglichte so Systemeinblicke in Echtzeit. Außerdem konnten die Supportfälle um 86 % reduziert werden und die Anzahl der jährlichen Supportanfragen um 19 % gesenkt werden, was wiederum die Kundenzufriedenheit deutlich verbesserte.
Unowhy
Unowhy unterstützt mehr als 500.000 Geräte in Klassenzimmern und stand vor der Herausforderung, einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Wartungskosten unter Kontrolle zu halten. Dank OpenText Analytics Cloud konnte das Unternehmen die Zuverlässigkeit der Geräte verbessern, die Supportkosten senken und zu einem proaktiven Wartungsmodell übergehen. Dadurch konnten sich die Lehrkräfte ohne technische Unterbrechungen auf den Unterricht konzentrieren.
Anritsu
Anritsu, ein führendes Unternehmen im Bereich Telekommunikation, musste die vorausschauende Wartung für seine Netzwerkkomponenten optimieren. Durch den Einsatz von Echtzeit-IoT-Daten und maschinellen Lernfunktionen von OpenText konnte Anritsu Netzwerkausfälle reduzieren, die Lebensdauer der Geräte verlängern und durch die Minimierung von Ausfallzeiten erhebliche Kosteneinsparungen erzielen.
Warum sollten Sie OpenText für Predictive und Prescriptive Maintenance wählen?
OpenText bietet eine umfassende, skalierbare und sichere Lösung für Unternehmen, die KI-gestützte Wartungsstrategien einführen möchten. Mit Predictive Analytics und maschinellem Lernen, die direkt in die Plattform integriert sind, liefert OpenText Echtzeit-Einsichten und präskriptive Empfehlungen, um Wartungsvorgänge zu optimieren, Kosten zu senken und Anlagenausfälle zu verhindern.
Für Unternehmen, die ihre Wartungsstrategien von reaktiv auf proaktiv umstellen wollen, ist OpenText Analytics Cloud der perfekte Partner. Mit Erfolgsgeschichten in verschiedenen Branchen hat OpenText bewiesen, dass es in der Lage ist, operative Exzellenz voranzutreiben und sicherzustellen, dass Unternehmen Anlagenausfälle vermeiden können und eine optimale Leistung erhalten.
Die Zukunft der Instandhaltung ist vorausschauend und vorhersagend
In einer zunehmend datengesteuerten Welt sind prädiktive und präskriptive Wartung nicht mehr nur Optionen – sie sind für jedes Unternehmen unerlässlich, das die betriebliche Effizienz verbessern, Anlagenausfälle verhindern und Wartungskosten senken möchte. Mit KI-gestützter Wartung und Analytics in Echtzeit können Unternehmen Ausfälle verhindern, die Lebensdauer von Anlagen verlängern und ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer sich schnell entwickelnden Landschaft erhalten.
Wenn Sie sich für OpenText als Partner für Predictive Maintenance entscheiden, erhalten Sie die Technologie, Skalierbarkeit und Sicherheit, die Sie brauchen, um Ihren Betrieb zu transformieren und langfristigen Erfolg zu erzielen. Warten Sie nicht auf den nächsten Ausfall – fangen Sie noch heute an, diesen vorherzusagen und zu verhindern.
