Sie kennen das: Alles läuft reibungslos … bis es plötzlich nicht mehr läuft. Eine Anlage fällt aus heiterem Himmel aus, die Produktion kommt zum Stillstand, und Sie müssen sich beeilen, um den Schaden zu begrenzen.
Herkömmliche Wartungsstrategien bieten nur begrenzten Schutz. Darauf zu warten, dass etwas schiefläuft, ist natürlich riskant. Aber selbst routinemäßige Austauschmaßnahmen nach einem festen Zeitplan können zu unnötigen Kosten und Verschwendung von Komponenten führen.
Wie aber können Sie diesen Kreislauf durchbrechen?
Vorausschauende Wartung: vom reaktiven zum prädiktiven Ansatz
Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance, PdM) nutzt Echtzeitdaten und maschinelles Lernen, um subtile Anzeichen von Verschleiß oder Fehlfunktionen zu erkennen, bevor sie kritisch werden. Mit der Überwachung von Faktoren wie Vibration, Temperatur, Ölqualität und Druck können Teams zum richtigen Zeitpunkt eingreifen – nicht zu früh und nicht zu spät.
Predictive Analytics ersetzt veraltete Zeitpläne durch zielgerichtete, zustandsabhängige Empfehlungen. So können Teams ihre Ressourcen effektiver einsetzen und Probleme verhindern, bevor sie eskalieren.
Diese Umstellung hilft Unternehmen bei Folgendem:
- Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um bis zu 50 %1
- Senkung der Wartungskosten um 8–12 % im Vergleich zu präventiven Methoden2
- Verringerung der Wartungskosten um 30–40 % im Vergleich zu reaktiver Wartung3
- Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit der Anlagen
- Verlängerung der Lebensdauer kritischer Anlagen
Konkrete Ergebnisse mit OpenText bei vorausschauender Wartung
Philips Healthcare
Durch Integration von OpenText Analytics Database konnte Philips Healthcare die Ausfallzeiten seiner Anlagen um 30 % reduzieren, die Quote der Fehlerbehebung beim ersten Versuch auf 84 % verbessern und sogar über 20 % der Probleme melden, bevor sie sich auf die Kunden auswirkten.
Knorr-Bremse
Mit zustandsbezogener Wartung auf Basis von OpenText können die Kunden nach Angaben von Knorr‑Bremse ihre Wartungskosten um 20 % senken. Mithilfe der iCOM-Plattform und prädiktiver Analytics erkennen sie Probleme (z. B. überhitzte Bremsen) erkennen, bevor sie sich verschlimmern.
Nimble Storage (Hewlett Packard Enterprise)
Angesichts eines 600-prozentigen Anstiegs der Kundenbasis benötigte Nimble Storage eine schnellere Möglichkeit, eingehende Daten auszuwerten. Mit dem Einsatz von OpenText Analytics-Lösungen konnten sie die Abfragezeiten um bis zu 83 % reduzieren, Probleme schneller lösen und die Supportfälle um 86 % senken. Dies führte zu weniger Anrufen und einer höheren Kundenzufriedenheit.
Wie vorausschauende Wartung funktioniert (auf hohem Niveau)
Im Wesentlichen schafft vorausschauende Wartung eine Rückkopplungsschleife zwischen Ihren Anlagen und Ihrer Analytics-Plattform:
- Sensoren überwachen die Maschinenleistung in Echtzeit.
- Die Daten fließen über die IoT-Infrastruktur zu den zentralisierten Analytics-Systemen.
- KI-Modelle vergleichen das aktuelle Verhalten mit historischen Trends und identifizieren Muster, die auf mögliche Ausfälle hinweisen.
- Die Wartungsteams erhalten Warnmeldungen mit klaren Handlungsempfehlungen.
Dieses System erkennt nicht nur, wenn etwas nicht in Ordnung ist, es lernt aus historischen und Echtzeit-Mustern, um vorherzusagen, wann etwas tatsächlich aus dem Ruder laufen wird.
Vorausschauende Wartung mit OpenText
OpenText-Lösungen kombinieren die Infrastruktur, fortschrittliche Analytics und Intelligenz, die für eine vorausschauende Wartung erforderlich sind. Und dies in großem Maßstab und in Echtzeit.
- OpenText™ Analytics Database (Vertica) verarbeitet Sensordaten im Petabyte-Bereich mit hoher Erfassungsgeschwindigkeit und integriertem maschinellen Lernen in Zeitreihen.
- OpenText™ Intelligence (Magellan) wandelt diese Daten in visuelle Erkenntnisse um, die eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglichen.
- OpenText™ Aviator IoT verbindet wichtige Anlagen mit der Analytics-Ebene und ermöglicht so die Zustandsüberwachung Ihres gesamten Betriebs.
Kombiniert bieten diese Tools Ihrem Team die Erkenntnisse für frühzeitiges Handeln, die Daten zur Begründung von Entscheidungen und das erforderliche Vertrauen, um von einem reaktiven zu einem vorausschauenden Ansatz überzugehen. So erzielen Sie messbare Ergebnisse.
Starten Sie jetzt mit der Einführung von Predictive Maintenance, ohne alles grundlegend ändern zu müssen
Sie müssen nicht Ihr gesamtes Unternehmen auf einmal umrüsten. Versuchen Sie es mit diesem schrittweisen Ansatz:
- Wählen Sie eine Anlage oder Produktionslinie mit hohem Einfluss.
- Installieren Sie Sensoren und beginnen Sie mit dem Daten-Streaming.
- Führen Sie Vorhersagemodelle aus und validieren Sie die Ergebnisse.
- Skalieren Sie schrittweise auf andere Anlagen, sobald Sie einen ROI sehen.
OpenText kann Sie dabei unterstützen und Ihnen bei der Integration, der Feinabstimmung von Modellen und der intelligenten Skalierung helfen.
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Erfahren Sie, wie Sie die betriebliche Effizienz steigern, Kosten senken und Gerätedaten in konkrete Maßnahmen umsetzen können.
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- [1] Fortune Business Insights,Predictive Maintenance Market Size & Share Report, September 2025
- [2] Ibid
- [3] Ibid
