Signale verbinden
Vibration, Temperatur, Laufzeit, Stromaufnahme, Alarme und Bedienereingriffe werden zusammen bewertet.
Industrial Edge AI · Predictive Maintenance
Wartung wird planbar, bevor die Anlage steht.
Predictive Maintenance am Edge verbindet Sensordaten, Maschinenzustände, Lastprofile und Betriebsereignisse. Die KI erkennt Muster lokal und priorisiert Wartungshinweise dort, wo Ausfälle teuer werden.
Normal Drift Muster Risiko Wartungsfenster empfohlen
Risiken priorisieren
Die KI unterscheidet zwischen harmloser Abweichung und Muster, das in der Vergangenheit zu Stillstand geführt hat.
Vor Ort handeln
Warnungen, Grenzwerte und lokale Regeln funktionieren auch bei instabiler Verbindung zur Zentrale.
Sensordaten Maschinenzustand Historische Muster Wahrscheinlichkeit Empfohlene Maßnahme
Umsetzung
Vom ersten Datenstrom zum Wartungsmodell.
Der erste Schritt ist nicht ein großes KI-Projekt, sondern ein sauberer Datenpfad. Wir definieren eine kritische Anlage, erfassen relevante Signale, normalisieren Zeitstempel und bauen daraus eine lokale Bewertungslogik.
- Geeignete Anlagen und Fehlerbilder auswählen
- Signalqualität, Sampling und Datenlücken prüfen
- Modell, Regeln und Schwellenwerte in den Betrieb überführen