Vorausschauende Instandhaltung mit IoT: Von der korrektiven zur zustandsorientierten Instandhaltung

Die vorausschauende Instandhaltung mittels IoT ermöglicht den Übergang von einer reaktiven Instandhaltung zu einer Instandhaltung, die sich am tatsächlichen Zustand der Anlagen orientiert. Anstatt auf einen Ausfall zu warten oder Teile nach einem festen Zeitplan auszutauschen, erkennen Sensoren für Schwingungen, Temperatur, Strom, Druck und Prozessvariablen schleichende Abweichungen. Eziwan erfasst diese Felddaten, ordnet sie in einen Kontext ein, benachrichtigt die Wartungsteams und speist die Instandhaltungsmanagement-Software (GMAO) ein, um die richtigen Maßnahmen zum richtigen Zeitpunkt auszulösen.

Das Problem

Die Industrie befindet sich oft im Spannungsfeld zweier unvollkommener Ansätze. Bei der korrektiven Instandhaltung wird erst nach Auftreten eines Ausfalls gehandelt. Dies kann zu ungeplanten Stillständen, Notfalleinsätzen, Produktionsausfällen, Eilbestellungen von Ersatzteilen und einer starken Belastung der Teams vor Ort führen. Die systematische vorbeugende Instandhaltung verbessert die Situation, basiert jedoch auf festen Intervallen, die nicht immer den tatsächlichen Zustand der Maschine widerspiegeln.

Die zustandsorientierte Instandhaltung, die auf den gemessenen Zuständen der Anlagen basiert, bietet einen robusteren Kompromiss. Sie erfordert jedoch zuverlässige Daten, die regelmäßig erfasst, korrekt ausgewertet und mit den bestehenden Instandhaltungsprozessen verknüpft werden.

Die Schwierigkeiten sind konkret.

• Ungeplante Stillstände sind kostspielig, doch ihre Auswirkungen hängen stark von der Branche, der Art der Produktionslinie, der Auslastung, den Materialkosten und der Dauer des Ausfalls ab.

• Eine systematische vorbeugende Wartung kann dazu führen, dass noch funktionsfähige Komponenten ausgetauscht werden oder – umgekehrt – dass bei einer Anlage, deren Zustand sich rasch verschlechtert hat, zu spät eingegriffen wird.

• Den Teams fehlt zwischen zwei Rundgängen oder zwei geplanten Besichtigungen der Überblick über den tatsächlichen Zustand der Maschinen.

• Schwache Signale wie übermäßige Vibrationen, Überhitzung, Stromungleichgewicht, Kavitation oder Druckabweichungen lassen sich ohne geeignete Messgeräte nicht immer erkennen.

• Die Techniker werden im Notfall zu Störungen gerufen, bei denen sich manchmal bereits seit mehreren Tagen oder Wochen erste Anzeichen gezeigt haben.

• Das Instandhaltungsmanagementsystem wird oft erst nach dem Einsatz aktualisiert, obwohl es auch Daten aus dem Außendienst erhalten sollte, um Prioritäten zu setzen und die Planung vorzunehmen.

• Die Ersatzteilbestände werden vorsichtig bemessen, da kein klarer Überblick über den tatsächlichen Zustand der kritischen Anlagen besteht.

• Prozessdaten wie Belastung, Durchfluss, Druck oder Umgebungstemperatur werden selten mit Anzeichen einer Verschlechterung in Zusammenhang gebracht.

• Einfache Überwachungssysteme generieren manchmal zu viele Warnmeldungen, was dazu führt, dass die Bediener diese ignorieren.

• Das Fachwissen im Bereich Schwingungsanalyse ist zwar wertvoll, lässt sich jedoch ohne Entscheidungshilfen und interne Wissenssicherung nur schwer auf den gesamten Maschinenpark übertragen.

Es geht also nicht nur darum, Sensoren zu installieren. Es muss eine komplette Kette geschaffen werden: Messung, Vernetzung, Analyse, Alarmierung, Validierung, Arbeitsauftrag, Erfahrungsauswertung und kontinuierliche Verbesserung.

Korrektiv, präventiv, bedingt und prädiktiv

Diese Begriffe werden oft verwechselt. Um einen Instandhaltungsansatz zu strukturieren, muss man zwischen den Reifegraden unterscheiden.

Wartungsart	Auslöser	Vorteil	Einschränkung
Korrektiv	Festgestellter Ausfall	Einfach zu verstehen	Unvorhergesehener Stillstand, Notfall, hohe Kosten
Systematische vorbeugende Wartung	Zeitplan oder Betriebsstunden	Planbar	Kann zu früh oder zu spät erfolgen
Zustandsabhängige Wartung	Gemessener Zustand der Anlage	Gezieltere Maßnahmen	Erfordert zuverlässige Sensoren und Schwellenwerte
Vorausschauend	Abweichungsmodell und wahrscheinlicher Ausfallzeitpunkt	Präzisere Vorhersage	Historische Daten, Datenqualität und Validierung
Prädiktiv	Optimierte Handlungsempfehlung	Erweiterte Entscheidungshilfe	Erfordert Prozessreife und CMMS-Integration

In vielen Fabriken ist ein komplexes Vorhersagemodell nicht der beste Ausgangspunkt. Vielmehr ist es eine robuste zustandsorientierte Instandhaltung mit zuverlässigen Messwerten, nachvollziehbaren Trends und umsetzbaren Warnmeldungen.

Unser Ansatz

Eziwan unterstützt den Aufbau einer IoT-basierten Kette für die zustandsorientierte Instandhaltung, indem es kritische Anlagen mit einer Überwachungs- und Analyseplattform verbindet. Die Sensoren können je nach Maschine Schwingungen, Temperatur, Strom, Druck oder andere relevante Größen messen. Die Daten werden von einem industriellen Gateway erfasst, sicher übertragen, im Zeitverlauf analysiert und in verwertbare Warnmeldungen oder Berichte umgewandelt.

Zu den typischerweise betroffenen Anlagen gehören:

• Elektromotoren.

• Kreiselpumpen.

• Kompressoren.

• Industrieventilatoren.

• Getriebe.

• Förderbänder.

• Zerkleinerer.

• Kühlaggregate.

• Kritische rotierende Maschinen.

• Abgelegene oder schwer zugängliche Anlagen.

Ziel ist es, die Anlagen nach ihrem Risikograd zu klassifizieren, Abweichungen zu erkennen, Warnmeldungen zu erläutern und das Instandhaltungsmanagementsystem mit operativen Empfehlungen zu versorgen.

Architektur einer zustandsorientierten IoT-Wartung

Eine effiziente Architektur vereint Sensoren, lokale Datenerfassung, Konnektivität, eine Analyseplattform, Warnmeldungen und die Integration in ein CMMS. Jedes Glied in dieser Kette muss zuverlässig sein, da das gesamte System sonst nur schwer zu betreiben ist.

Der lokale Puffer ist an Standorten wichtig, an denen die Verbindung instabil sein kann. Er verhindert, dass wichtige Daten bei einem vorübergehenden Verbindungsausfall verloren gehen.

Je nach Ausrüstung zu erfassende Daten

Nicht alle Maschinen benötigen dieselben Sensoren. Eine gute Strategie beginnt mit den wahrscheinlichen Ausfallarten.

Ausrüstung	Nützliche Messungen	Erkennbare Fehler
Elektromotor	Strom, Temperatur, Schwingung	Unwucht, Überlastung, Lagerdefekt
Kreiselpumpe	Schwingung, Druck, Durchfluss, Temperatur	Kavitation, Fluchtungsfehler, Lager, Verstopfung
Ventilator	Schwingung, Strom, Drehzahl	Unwucht, Verschmutzung, Fluchtungsfehler
Getriebe	Schwingung, Gehäusetemperatur, Öl	Zahnradverschleiß, Schmierung, Lager
Kompressor	Schwingung, Temperatur, Druck, Strom	Leckage, Überhitzung, mechanischer Defekt
Förderband	Strom, Schwingung, Drehzahl	Reibung, Überlastung, Fluchtungsfehler

Die Aussagekraft ergibt sich aus der Kombination. Eine zunehmende Schwingung kann normal sein, wenn die Prozesslast gestiegen ist. Sie wird jedoch verdächtig, wenn sie bei konstanter Last zunimmt, während die Lagertemperatur steigt und der Motorstrom schwankt.

3-Achsen-Schwingungsüberwachung

Schwingungen gehören zu den nützlichsten Signalen bei rotierenden Maschinen. Ein 3-Achsen-Beschleunigungssensor misst Schwingungen in mehreren Richtungen, wodurch sich Unwuchten, Fluchtungsfehler, mechanisches Spiel, Lagerfehler oder Befestigungsprobleme besser unterscheiden lassen.

Zu den gängigen Indikatoren gehören:

• RMS-Schwingungspegel.

• Schwingungsspitze.

• Spitzenfaktor.

• Entwicklung nach Achsen.

• Vergleich mit der Drehzahl.

• Entwicklung über mehrere Tage oder Wochen.

• Überschreitung des Schwellenwerts je nach Kritikalität der Maschine.

Die Schwingungsüberwachung muss im jeweiligen Kontext betrachtet werden. Ein allgemeingültiger Schwellenwert ist nicht immer zuverlässig: Eine kleine Pumpe, ein großer Ventilator und ein Zerkleinerer weisen unterschiedliche mechanische Eigenschaften auf.

FFT-Spektralanalyse

Die FFT (Fast Fourier-Transformation) ermöglicht den Übergang vom Zeitsignal zum Frequenzspektrum. Sie hilft dabei, die für einen Fehler charakteristischen Frequenzen zu identifizieren.

Beispiele für analysierte Indizes:

• Drehzahl.

• Oberschwingungen aufgrund von Fehlausrichtung.

• Fehlerfrequenzen von Wälzlagern, wie z. B. BPFI, BPFO, BSF oder FTF, wenn die Geometrie des Wälzlagers bekannt ist.

• Unausgewogene Signaturen.

• Breitbandrauschen.

• Auftreten von seitlichen Streifen.

Die FFT ist leistungsstark, erfordert jedoch Daten von guter Qualität: eine geeignete Abtastrate, einen korrekt angebrachten Sensor, eine bekannte Drehzahl und einen ausreichenden Datenverlauf.

Die Spektralanalyse muss mit einer fachlichen Überprüfung einhergehen. Eine Warnmeldung ist keine automatische Schlussfolgerung: Sie weist auf eine Fehlerwahrscheinlichkeit hin, die je nach Kontext noch bestätigt werden muss.

Analyse der Motorstromsignatur

Die Motorstromsignaturanalyse, oft auch als MCSA bezeichnet, nutzt den elektrischen Strom, um bestimmte mechanische oder elektrische Fehler zu erkennen. Sie kann nützlich sein, wenn der Einbau von Schwingungssensoren schwierig ist oder wenn die Diagnose ergänzt werden soll.

Sie kann dabei helfen, Folgendes zu erkennen:

• Unausgewogene Ernährung.

• Überlastung.

• Ungewöhnliche Lastschwankung.

• Rotorfehler, je nach Fall.

• Sichtbare mechanische Störung, die sich im Verbrauch bemerkbar macht.

• Leistungsabfall oder erhöhte Reibung.

Der Vorteil besteht darin, dass man sich auf einen elektrischen Messwert stützt, dessen Installation mitunter einfacher ist. Der Nachteil ist, dass die Auswertung stark vom Motortyp, der Last, dem Umrichter und der Betriebsdrehzahl abhängt.

Temperatur, Druck und Prozessbedingungen

Die Temperatur allein reicht nicht immer aus, um einen Ausfall vorherzusagen, ist jedoch in Verbindung mit anderen Signalen sehr hilfreich. Ein Temperaturanstieg an den Lagern, am Getriebegehäuse oder an der Motorwicklung kann auf einen Schmierfehler, eine Überlastung, Reibung oder eine unzureichende Belüftung hindeuten.

Mit Prozessvariablen lassen sich Fehlalarme reduzieren.

Signal	Grobe Interpretation	Kontext zu überprüfen
Zunehmende Vibration	Möglicher mechanischer Defekt	Last, Drehzahl, Durchfluss
Steigende Lagertemperatur	Reibung oder Schmierung	Umgebungstemperatur, Betriebsdauer
Hoher Motorstrom	Mögliche Überlastung	Sollwert, Produkt, Druck
Instabiler Druck	Mögliches hydraulisches Problem	Ventil, Durchfluss, Filter, Kavitation
Reduzierter Durchfluss	Mögliche Verstopfung oder Verschleiß	Prozess-Sollwert, Leitungszustand

Die Korrelation mehrerer Sensoren ist entscheidend, um eine tatsächliche Verschlechterung von einer normalen, durch die Betriebsbedingungen bedingten Schwankung zu unterscheiden.

Gesundheitsbewertung der Anlagen

Ein Zustandswert erleichtert die Priorisierung. Er ersetzt zwar nicht das Fachwissen der Instandhaltungsfachkräfte, hilft aber dabei, die Anlagen nach ihrem Risikograd einzustufen.

Ein Wert kann mehrere Dimensionen kombinieren:

• Schwingungsabweichung.

• Ungewöhnliche Temperatur.

• Stromschwankungen.

• Alarmverlauf.

• Kritikalität der Ausrüstung.

• Zeit seit dem letzten Eingriff.

• Betriebsbedingungen.

• Bestätigung durch mehrere Sensoren.

Beispiel für eine Scoring-Logik:

score_sante:
  base: 100
  penalites:
    vibration_hausse_7j: 15
    temperature_roulement_haute: 20
    courant_instable: 10
    alerte_recurrente: 15
    equipement_critique: 10
  niveaux:
    vert: "80-100"
    jaune: "60-79"
    orange: "40-59"
    rouge: "0-39"

Die Schwellenwerte müssen an das Werk angepasst und mit den Teams abgestimmt werden. Ein falsch kalibrierter Wert führt zu Misstrauen; ein erläutertes Ergebnis wird zu einem Planungsinstrument.

Bidirektionale CMMS-Integration

Der operative Nutzen zeigt sich darin, dass IoT-Warnmeldungen einen Wartungsprozess auslösen und nicht nur eine Benachrichtigung. Die CMMS-Integration verknüpft die Erkennung vor Ort mit dem Arbeitsauftrag.

Eine sinnvolle Integration kann Folgendes umfassen:

• Automatische Erstellung eines Serviceauftrags.

• Verknüpfung der Warnmeldung mit der CMMS-Software.

• Priorisierung nach Schweregrad und Gesundheitswert.

• Die Trendkurven sind im Anhang beigefügt.

• Zuordnung zu einem Team oder einem Auftrag.

• Erfahrungsbericht nach Abschluss.

• Ergänzung des Modells um die tatsächliche Diagnose.

Die Auswertung der Betriebsdaten wird oft vernachlässigt. Dabei lässt sich dadurch feststellen, ob eine Warnmeldung tatsächlich auf einen Lagerdefekt, eine Fehlausrichtung, eine Überlastung im Prozess oder ein Fehlalarm zurückzuführen war.

Automatische Wartungsberichte

Die automatischen Berichte bieten einen regelmäßigen Überblick über den Zustand des Maschinenparks und erleichtern Planungssitzungen. Sie müssen für die Instandhaltung, die Produktion und die Betriebsleitung verständlich sein.

Ein nützlicher Bericht enthält:

• Einstufung der Ausrüstung nach Risikostufen.

• Entwicklung der Gesundheitswerte.

• Generierte und bearbeitete Warnmeldungen.

• Geplante oder durchgeführte Maßnahmen.

• Ausrüstung mit langsamer Drift.

• Standorte ohne Daten oder inaktive Sensoren.

• Empfehlungen für die Inspektion.

• Zusammenfassung der erzielten oder vermiedenen Kosten, sofern die Daten dies rechtfertigen.

Einsparungen, die ohne klare Grundlage geschätzt werden, sollten vermieden werden. Die Einsparungen müssen auf der Grundlage der tatsächlichen Daten berechnet werden: vermiedene Ausfälle, verkürzte Ausfallzeiten, gebündelte Wartungsarbeiten, weniger Notfälle oder eine höhere Verfügbarkeit.

Erkennung von Kavitation und hydraulischem Ungleichgewicht

Kreiselpumpen eignen sich besonders gut für die zustandsorientierte Instandhaltung. Kavitation, hydraulisches Ungleichgewicht, Verstopfung, Rückfluss oder Laufradverschleiß können sich durch Vibrationen, Geräusche, Druckschwankungen, Durchflussschwankungen und Überhitzung bemerkbar machen.

Die Erkennung muss mehrere Signale miteinander abgleichen.

• Hochfrequente Schwingung.

• Druckänderung.

• Schwankender Durchfluss.

• Schwankender Motorstrom.

• Temperatur des Lagers oder des Pumpengehäuses.

• Betriebsbedingungen außerhalb des Nennbereichs.

Eine Kavitationswarnung muss im Zusammenhang mit den Prozessdaten interpretiert werden. Eine Pumpe, die weit entfernt von ihrem optimalen Wirkungsgrad arbeitet, kann Symptome hervorrufen, die denen eines mechanischen Verschleißes ähneln.

Fehlalarme reduzieren

Ein System, das zu viele Warnmeldungen ausgibt, wird nutzlos. Die Mitarbeiter ignorieren die Benachrichtigungen schließlich, selbst wenn sich eine echte Störung anbahnt. Die Reduzierung von Fehlalarmen ist daher ein zentrales Ziel.

Bewährte Verfahren:

• Schwellenwerte nach Gerätetyp festlegen.

• Dynamische Schwellenwerte je nach Last oder Geschwindigkeit verwenden.

• Mehrere Sensoren miteinander abgleichen, bevor ein kritischer Alarm ausgelöst wird.

• Unterscheiden Sie zwischen einer informativen Warnung, einer Warnung, die weiter beobachtet werden muss, und einer dringenden Warnung.

• Eine Verzögerung einbauen, um vereinzelte Spitzenwerte zu vermeiden.

• Mit den bisherigen Werten der Maschine vergleichen, nicht nur mit einem allgemeinen Schwellenwert.

• Die Erfahrungen der Techniker einbeziehen.

• Die Schwellenwerte nach den ersten Betriebswochen überprüfen.

Eine Warnmeldung muss umsetzbar sein: Sie muss erklären, was von der Norm abweicht, seit wann dies der Fall ist, wie hoch das Risiko ist und welche Maßnahme empfohlen wird.

Schrittweise Einführung in einem Industriepark

Ein IoT-Projekt zur vorausschauenden Instandhaltung sollte zunächst bei den kritischen Anlagen ansetzen und nicht beim gesamten Maschinenpark. Durch die schrittweise Einführung lassen sich Sensoren, Konnektivität, Schwellenwerte und die Integration in das Instandhaltungsmanagementsystem überprüfen.

Schritt	Ziel	Erwartetes Ergebnis
Bestandsaufnahme	Kritische Anlagen identifizieren	Priorisierte Liste
Fehlermodusanalyse	Geeignete Maßnahmen auswählen	Passende Sensoren
Pilotprojekt	Einige Maschinen mit Sensoren ausstatten	Validierung in der Praxis
Anfängliche Schwellenwerte	Einfache Abweichungen erkennen	Verwertbare Warnmeldungen
CMMS-Integration	Warnmeldungen und Maßnahmen verknüpfen	Betriebsprozess
Erweiterung	Einsatz nach Anlagenfamilien	Überwachter Anlagenpark
Optimierung	Reduzierung von Fehlalarmen	Zuverlässigeres Modell

Dieser Ansatz verhindert, dass große Datenmengen ohne klaren Wartungszweck erzeugt werden.

Sicherheit und Konnektivität der Wartungsdaten

Wartungsdaten können sensible Informationen enthalten: Maschinenverfügbarkeit, Produktionsrhythmus, Rezepturen, Auslastung, wiederkehrende Störungen oder die Kritikalität der Anlagen. Ihre Erfassung muss daher sicher erfolgen.

Bewährte Verfahren:

• Verwenden Sie ein sicheres industrielles Gateway.

• Die Datenströme zwischen Standort und Plattform quantifizieren.

• Sensoren, Steuerungen und IT-Systeme in Segmente unterteilen.

• Die Zugriffsrechte auf die Daten einschränken.

• Zugriffe und Änderungen protokollieren.

• Für den Fall eines Netzwerkausfalls einen lokalen Betrieb sicherstellen.

• Die Überwachung in die OT-Cybersicherheitsrichtlinien integrieren.

Diese Sicherheit ist besonders wichtig, wenn bei der Wartung Dienstleister, OEMs oder vernetzte Serviceverträge zum Einsatz kommen.

Checkliste vor dem Start eines Projekts

Prüfung	Frage	Priorität
Kritikalität	Sind die Maschinen mit hoher Priorität identifiziert?	Hoch
Ausfallarten	Sind die zu erwartenden Fehler bekannt?	Hoch
Sensoren	Entsprechen die ausgewählten Messgrößen den Fehlern?	Hoch
Konnektivität	Können die Daten zuverlässig übertragen werden?	Hoch
Historie	Liegen Daten zu Ausfällen oder Eingriffen vor?	Mittel
CMMS	Sind die Anlagen korrekt erfasst?	Hoch
Warnmeldungen	Sind die Schwellenwerte umsetzbar?	Hoch
Rückmeldung aus dem Außendienst	Können die Techniker die Warnmeldungen bewerten?	Hoch
Sicherheit	Sind die Datenflüsse verschlüsselt und segmentiert?	Hoch
Steuerung	Ist ein Verantwortlicher für die Einführung benannt?	Hoch

Der Erfolg hängt ebenso sehr von der Wartungsorganisation wie von der Technologie ab.

Zu überwachende Leistungskennzahlen

Um die Wirksamkeit der zustandsorientierten Instandhaltung mittels IoT zu messen, müssen die Kennzahlen über einen längeren Zeitraum hinweg verfolgt werden.

Kennzahl	Ziel
Anzahl ungeplanter Ausfälle	Messung der Reduzierung der aufgetretenen Ausfälle
MTBF	Überwachung der mittleren Zeit zwischen Ausfällen
MTTR	Messung der durchschnittlichen Reparaturzeit
Falsch-Positiv-Rate	Verbesserung der Qualität der Warnmeldungen
Quote bestätigter Warnmeldungen	Überprüfung der Relevanz des Modells
Zeitaufwand zwischen Warnmeldung und Eingriff	Bewertung der Reaktionsfähigkeit
Anlagen im roten Bereich	Wartungsmaßnahmen priorisieren
Geplante Eingriffe aufgrund von Warnmeldungen	Die tatsächliche Nutzung messen
Maschinenverfügbarkeit	Wartung und Produktion verknüpfen
Wartungskosten pro Anlage	Die wirtschaftlichen Auswirkungen verfolgen

Die Gewinne müssen anhand dieser Kennzahlen berechnet werden und dürfen nicht ohne konkreten Bezug zum Standort angegeben werden.

Wie Eziwan beim Umstieg auf zustandsorientierte Instandhaltung hilft

Eziwan liefert die notwendigen Bausteine, um Industrieanlagen zu vernetzen, relevante Daten zu erfassen, Abweichungen zu erkennen und Warnmeldungen mit den Wartungsprozessen zu verknüpfen.

Bedarf	Antwort von Eziwan	Nutzen
Messwerte erfassen	Sensoren und industrielles Gateway	Zuverlässige Felddaten
Standorte vernetzen	Sichere Telemetrie	standortübergreifende Überwachung
Abweichungen erkennen	Trendanalyse	Warnmeldungen vor wahrscheinlichen Ausfällen
Priorisieren	Zustandsbewertung	Klarere Planung
Fehlalarme reduzieren	Multisensor-Korrelation	Relevantere Warnmeldungen
Handeln	CMMS-Integration	Umsetzbare Arbeitsaufträge
Überwachen	Automatische Berichte	Instandhaltungssteuerung
Sichern	Tunnel und Zugangskontrolle	OT-Datenschutz

Dieser Ansatz kann sich auf das Eziwan-Gateway, die Überwachung über die Eziwan-Cloud und Architekturen für die industrielle Konnektivität stützen.

Fazit

Die vorausschauende Instandhaltung über das IoT beginnt nicht mit einem Zauberalgorithmus. Sie beginnt mit einer zuverlässigen zustandsorientierten Instandhaltung: sorgfältig ausgewählte Sensoren, regelmäßige Datenerfassung, Prozesskontext, nachvollziehbare Schwellenwerte, umsetzbare Warnmeldungen, Integration in das Instandhaltungsmanagementsystem (CMMS) und Erfahrungswerte aus der Praxis. Erst diese gesamte Kette ermöglicht den schrittweisen Übergang von Notfallmaßnahmen zu geplanten Eingriffen.

Eziwan unterstützt diesen Wandel, indem es schwache Signale von kritischen Maschinen erfasst, Trends analysiert, Anlagen nach Risikostufen einstuft und die entsprechenden Maßnahmen in den Instandhaltungswerkzeugen auslöst. Für Industrieunternehmen ist die Herausforderung klar: unvorhergesehene Stillstände reduzieren, Wartungseinsätze besser planen und die Daten aus der Praxis nutzen, um die Zuverlässigkeit des Maschinenparks nachhaltig zu verbessern.

Weiterführende Informationen

• Vorausschauende Instandhaltung mit IIoT – Setzen Sie eine Strategie zur vorausschauenden Instandhaltung für Ihre Industrieanlagen um
• Industrielle Ferndiagnose – Führen Sie Ferndiagnosen Ihrer Anlagen durch, um Einsätze vor Ort zu reduzieren
• Überwachung industrieller Anlagen – Überwachen Sie kontinuierlich den Zustand Ihrer Maschinen
• Industrieller Cloud-Datenlogger – Erfassen und archivieren Sie Schwingungs-, Temperatur- und Stromdaten
• Überwachung und Fernunterstützung – Kombinieren Sie Fernüberwachung und technische Unterstützung in Echtzeit