Predictive Maintenance – wenn Maschinen voraussehen

Was steckt hinter Predictive Maintenance?

Während bei der klassischen Wartung Anlagen in festen Intervallen überprüft werden, ist Predictive Maintenance einen Schritt voraus. Die Daten aus der Maschine selbst, wie Temperatur, Vibration oder Stromaufnahme werden kontinuierlich erfasst und analysiert. Mithilfe von Algorithmen und KI-Modellen lassen sich hier Rückschlüsse ziehen, wann ein Bauteil voraussichtlich ausfallen wird. So können Wartungen genau dann durchgeführt werden, wenn sie wirklich nötig sind, also nicht zu früh und nicht zu spät.

Laut Industry of Things beschreibt Predictive Maintenance einen datenbasierten Wartungsansatz, bei dem Sensorwerte analysiert und auf dieser Basis Ausfallwahrscheinlichkeiten berechnet werden, um ungeplante Stillstände zu vermeiden.

Wie funktioniert das in der Praxis?

Das Grundprinzip ist simpel: Maschinen werden mit Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Daten liefern. Diese Daten werden entweder direkt in der Maschine oder über ein Edge-System gesammelt, aufbereitet und analysiert.

Der Ablauf sieht in der Regel folgendermaßen aus:

1. Datenerfassung: Sensoren messen Schwingungen, Temperaturen, Spannungen etc.
2. Datenübertragung: Die Informationen werden über sichere Netzwerke oder IoT-Gateways weitergegeben.
3. Analyse: KI-Modelle oder Machine Learning Algorithmen erkennen Muster, Anomalien oder Trends.
4. Prognose: Erkennt das System Abweichungen vom Normalzustand, wird ein Wartungsbedarf gemeldet, rechtzeitig, bevor es zum Ausfall kommt.

Damit diese Prozesse reibungslos funktionieren, braucht es zuverlässige Hardware am Edge. Denn nicht immer können oder sollen alle Daten in die Cloud geschickt werden – geringe Latenzzeiten, Datenschutz und Echtzeitanforderungen machen eine lokale Verarbeitung oft notwendig.

Hier kommen Mini-PCs, wie unser CORE 5 Ultra ins Spiel: Dank des  Intel® Core™ Ultra 5 125U Prozessors (mit 2 Performance Cores & 10 Efficiency Cores) und integrierter NPU mit 11 TOPS kann er KI-Modelle direkt am Ort des Geschehens ausführen. So werden Sensordaten in Echtzeit analysiert und mögliche Störungen lassen sich erkennen, bevor sie entstehen.

Vorteile für Industrie und Anwender

Die Vorteile von Predictive Maintenance liegen auf der Hand:

• Weniger Ausfallzeiten: Ungeplante Stillstände werden drastisch reduziert
• Geringere Wartungskosten: Komponenten werden nur dann gewartet oder ersetzt, wenn es nötig ist
• Längere Lebensdauer: Maschinen werden geschont, weil Verschleiß frühzeitig erkannt wird
• Effizientere Planung: Wartungseinsätze können gezielt und planbar durchgeführt werden
• Mehr Transparenz: Unternehmen erhalten wertvolle Einblicke in den Zustand ihrer Anlagen

Besonders in Branchen wie Produktion, Maschinenbau, Energie oder Transport kann Predictive Maintenance enorme Effizienzgewinne bringen. So wird sie zu einem zentralen Baustein moderner Industrie 4.0 Strategien.

Was braucht es für eine erfolgreiche Umsetzung?

Viele Unternehmen möchten Predictive Maintenance einführen, wissen aber nicht genau, wo sie anfangen sollen.

Das Fraunhofer IESE nennt dabei drei zentrale Erfolgsfaktoren: gute Daten, passende Modelle und eine durchdachte Integration in bestehende Prozesse.

1. Datenbasis: Ohne qualitativ hochwertige und ausreichend historische Daten kann kein zuverlässiges Modell entstehen.
2. Analysemodelle: KI- oder Machine Learning Algorithmen müssen kontinuierlich mit neuen Daten gefüttert und validiert werden.
3. Integration: Die Ergebnisse müssen verständlich visualisiert und in den Wartungsprozess eingebunden werden, idealerweise automatisiert über bestehende Systeme.

Damit Predictive Maintenance wirtschaftlich sinnvoll ist, sollten Unternehmen klein starten. Zum Beispiel mit einem Pilotprojekt an einer kritischen Maschine, klar definierten Zielen und einer skalierbaren Infrastruktur. Anschließend kann das System Schritt für Schritt auf weitere Anlagen übertragen werden.

Hardware am Edge - der Schlüssel zur Echtzeit

Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die richtige Hardwareplattform. Denn Predictive Maintenance Anwendungen erfordern stabile Systeme, die dauerhaft laufen, auch in rauen Industrieumgebungen.

Unsere spo-comm Industrie-PCs sind dafür genau richtig! Sie bieten hohe Rechenleistung auf kleinstem Raum, sind temperaturresistent und langlebig im Dauerbetrieb. Mit integrierten KI-Funktionen, etwa über NUPs oder optionale Beschleunigerkarten, können sie Sensordaten direkt verarbeiten, ohne Umweg über die Cloud.

Das spart Bandbreite, reduziert Latenz und macht die Lösung sicher und unabhängig – optimal für Edge AI Szenarien in der Industrie.

Herausforderungen und Grenzen

So groß die Vorteile sind, sie kommen nicht ohne Herausforderungen:

• Datenqualität: Sensorfehler oder unvollständige Daten erschweren exakte Prognosen.
• Komplexität: Unterschiedliche Maschinentypen und Betriebsbedingungen verlangen flexible Modelle.
• Know-How: Die Implementierung erfordert Erfahrung in Datenanalyse, KI und industrieller IT.
• Kosten: Der Aufbau einer passenden Infrastruktur kann anfangs aufwendig sein, automatisiert sich aber langfristig durch geringere Stillstände.

Unternehmen, die dieses Thema strategisch angehen und ihre Prozesse entsprechend anpassen, profitieren jedoch schnell von stabileren Abläufen und geringeren Wartungskosten.

Von der Reaktion zur Prävention

Predictive Maintenance ist mehr als nur ein Buzzword, es ist ein echter Gamechanger für die Industrie. Durch den Einsatz moderner Sensorik, KI und Edge-Computing wird aus reaktiver Wartung ein intelligenter, datengetriebener Prozess. Anlagen werden nicht nur überwacht, sondern verstehen zunehmend selbst, wann sie Unterstützung brauchen.

Mit robusten und leistungsfähigen Mini-PCs, wie dem  CORE 5 Ultra von spo-comm lassen sich solche Systeme zuverlässig umsetzen – direkt dort, wo Daten Entstehen.