In der schnelllebigen Welt der modernen Fertigung sind Ausfallzeiten der heimliche Produktivitätskiller. Unerwartete Geräteausfälle stören Produktionspläne, verursachen hohe Reparaturkosten und schädigen das Vertrauen der Kunden. Dank KI hat sich die vorausschauende Wartung zu einem entscheidenden Faktor bei der Minderung dieser Risiken entwickelt und die Wartung von einer reaktiven Notwendigkeit zu einer proaktiven Strategie gemacht.

Hersteller definieren das Asset Management und die Betriebssicherheit neu, indem sie Microsoft-Lösungen wie Azure AI, Microsoft Dynamics 365 Field Service und IoT nutzen. So sorgt KI mit vorausschauender Wartung für einen reibungslosen Produktionsablauf.

Was ist vorausschauende Wartung?

Vorausschauende Wartung (PdM) nutzt fortschrittliche Algorithmen und Sensordaten, um Ausfälle von Anlagen vorherzusagen, bevor sie auftreten. Im Gegensatz zur herkömmlichen vorbeugenden Wartung, die nach einem festen Zeitplan erfolgt, greift die vorausschauende Wartung nur ein, wenn Daten ein echtes Ausfallrisiko anzeigen.

Dieser Ansatz bietet Herstellern folgende Vorteile:

• Lebensdauer der Maschinen verlängern
• Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten
• Wartungsressourcen optimieren
• Betriebskosten senken

So funktioniert das Backbone der KI

Der Prozess der vorausschauenden Wartung umfasst:

• Datenerfassung: Sensoren überwachen Maschinenzustände wie Vibrationen, Temperatur und Druck.
• Datenverarbeitung: Die Sensordaten werden zur zentralen Analyse an Plattformen wie Azure Data Lake übertragen.
• KI-Analyse: Mithilfe von Azure Machine Learning erkennen KI-Modelle Muster und Anomalien, die auf zukünftige Probleme hinweisen.
• Automatisierte Reaktion: Durch die Integration mit Dynamics 365 Field Service wird sichergestellt, dass Probleme automatisch Warnmeldungen, Wartungsaufträge oder Technikerentsendungen auslösen.

Dieser nahtlose Kreislauf gewährleistet eine proaktive Problemlösung mit minimalem menschlichem Eingriff.

Die praktischen Auswirkungen der vorausschauenden Wartung bei ThyssenKrupp

ThyssenKrupp Elevator nutzt Azure IoT und Azure Machine Learning, um weltweit über 130.000 Aufzüge zu überwachen. Dank Echtzeitdiagnosen und automatisierter Servicekoordination können Fehler frühzeitig erkannt und Ausfallzeiten um bis zu 50 % reduziert werden.

Microsoft Tools unterstützen die vorausschauende Wartung

Tool	Rolle
Azure AI + Azure Machine Learning	Erkennen und Vorhersagen von Ausfällen anhand von Sensordaten.
Azure IoT Hub	Verbindet und überträgt Gerätedaten in Echtzeit.
Dynamics 365 Field Service	Automatisiert die Serviceplanung und die Disposition von Technikern.
Copilot in Field Service	Bietet Technikern vor Ort KI-gestützte Unterstützung und Diagnosen.

Die wichtigsten Vorteile der vorausschauenden Wartung mit KI

Vorteil	Auswirkungen auf das Geschäft
Reduzierte Ausfallzeiten	Prognostiziert Probleme, bevor sie zu Produktionsausfällen führen.
Kosteneffizienz	Reduziert Notfallreparaturen und Arbeitsaufwand.
Längere Lebensdauer	Optimiert die Maschinennutzung und vorbeugende Massnahmen.
Fundierte Entscheidungen	Unterstützt die Planung von Investitions- und Betriebskosten.
Kompetente Techniker	Echtzeit-Einblicke ermöglichen schnellere und intelligentere Fehlerbehebungen.

Implementierungs-Roadmap

• Bereitstellung prüfen: Bewerten Sie vorhandene Sensordaten, Plattformen und Teamfähigkeiten.
• Pilotprojekt starten: Beginnen Sie mit einer kritischen Asset-Gruppe und definieren Sie KPIs wie Reduzierung der Ausfallzeiten oder Reaktionszeit bei Problemen.
• Systeme integrieren: Verbinden Sie Azure AI, IoT und Microsoft Dynamics 365 für einen nahtlosen Datenfluss und Automatisierung.
• Optimieren und skalieren: Nutzen Sie Power BI für mehr Transparenz und führen Sie Copilot ein, um Teams in Echtzeit zu unterstützen.

Tipp: AlfaPeople bietet eine schnelle Einrichtung mit Start&Go Copilots, um die Pilotimplementierung zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Nächster Schritt

Vorausschauende Wartung ist nicht nur eine technische Aufrüstung, sondern ein strategischer Vorteil. Mit den Microsoft KI Tools und vernetzten Diensten können Hersteller Probleme vorhersehen, Kosten senken und einen reibungslosen Produktionsablauf gewährleisten.

Alles beginnt mit der richtigen Grundlage. Beginnen Sie mit einem massgeschneiderten Assessment von Microsoft AI, um die besten Anwendungsfälle, technischen Anforderungen und ROI-Möglichkeiten für Ihre Umgebung zu ermitteln – egal, ob es sich um Copilot in Dynamics 365, Azure AI oder benutzerdefinierte IoT-Integrationen handelt.

Mit KI, die den Betrieb aufrechterhält, bleiben Ihre Abläufe proaktiv, produktiv und zukunftssicher. Sprechen Sie mit uns!