21 Predictive Maintenance Start-ups und Spezialisten

Markteinblick 21 Predictive Maintenance Start-ups und Spezialisten

18.02.2018 Von Jakob Schreiner 2 min Lesedauer

Predictive Maintenance ist ein Herzstück der Industrie 4.0. In vielen Unternehmen ist die vorausschauende Wartung ein heiß diskutiertes Thema, viele Anbieter präsentieren sich auf dem Markt. Neben den Branchengrößen IBM und SAP tummeln sich auch kleinere, auf Predictive Maintenance spezialisierte Unternehmen und Start-ups – 21 davon stellen wir Ihnen vor.

Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung, ist ein Schlüsselthema für viele Unternehmen aus der Industrie, dem Verkehrs- oder Energiesektor. Ein Großteil erkennt den Nutzen der vorausschauenden Wartung und die Vorteile, die sich daraus ergeben. Maschinen, Geräte oder Fahrzeuge werden nicht mehr wenn, sondern bevor sie kaputt gehen, repariert. Dadurch lässt sich die Verfügbarkeit steigern, die Wartungskosten senken und neue Service- und Geschäftsmodelle etablieren.

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Das Ranking ist ein Indikator dafür, wie sich Unternehmen zu Predictivie Maintenance präsentieren. Ein hohes Ranking bedeutet nicht, dass ein Unternehmen eine gute Predictive Maintenance-Lösung hat, noch gibt es einen Hinweis darauf, wie viel Umsatz das Unternehmen damit erwirtschaftet.(Bild: IoT-Analytics)

Precognize ist eine ganzheitliche Predictive Maintenance-/Failure Prevention Lösung, die primär für die Prozessindustrie entwickelt wurde. Voraussetzung ist das Vorhandensein dauerhaft gespeicherter Sensordaten aller Anlagenbestandteile. Precognoze zeichnet sich durch folgende Features aus: Kombination von Datenanalyse (State-of-the-Art Machine Learning) mit kognitiver Intelligenz (Betreiberwissen um Struktur & Prozesse des spezifischen Assets); Überwachen der gesamten Anlage durch den ganzheitlichen System-Modellierungsansatz (nicht nur von von Teil-Anlagen oder wichtigen Komponenten), Implementierung in nur zwei Wochen (ca. 2000 bis 3000 Messpunkte, wertvolle Erkenntnisse und spezifische Vorhersagen nach Implementierungsphase ab dem ersten Tag des Piloten), Identifizierung aller Probleme der Anlage (Anlagen- und Ausrüstungsfehler, Bedienerfehler, fehlerhafte Sensoren, ggf. sogar Leckagen), Vermeidung von “Alarmmüdigkeit” (keine Ressourcenverschwendung aufgrund hoher Anzahl von Fehlalarmen). Die Lösung ist leicht ausrollbar auf weitere Assets und Überwachung in gemeinsamen Kontrollzentrum. Die Alarme und Arbeitsaufträge sind in ERP-Systeme (z.B. SAP) integrierbar. Procognoze ist ein Produkt der 2013 in Israel gegründeten Visual Process Ltd.(Bild: Precognize)

Dynamic Components ermöglicht Betreibern von Aufzügen und Fahrtreppen durch Nachrüsten von Hardware und Software die Erfassung verschleißrelevanter Parameter wie Stromverbrauch oder Vibration. Durch diese zusätzliche Datenerfassung ist es möglich, in den Daten Trends zu erkennen und Ausfälle vorherzusehen. Facility Management-Firmen erhalten so Transparenz über den Zustand ihrer Anlagen. Hersteller und Wartungsunternehmen können Kosten reduzieren, indem sie durch vorausschauende Wartung und eine Benachrichtigungsfunktion Wartungstechniker optimal disponieren, sobald ein Ausfall droht.(Bild: Dynamic Components)

Augury bringt mit einer Predictive Maintenance-Lösung eine künstliche Intelligenz in die Wartungswelt. Die Plattform listet die Geräusche von Industrieanlagen in Echtzeit auf und bietet durch die Daten eine genaue und umsetzbare Diagnose im eigenen Haus. Durch die Sensoren erhalten die Maschinen ein mechanisches „Nervensystem“ das in Verbindung mit der KI dafür sorgt, dass sie ihren „Gesundheitsstatus“ selbst überwachen und optimieren können. So lässt sich die menschliche Produktivität und Sicherheit erhöhen.(Bild: Augury)

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Mittels ausgefeilter Sensorik, leistungsfähigen Kommunikationsnetzwerken und Computing-Plattformen, etwa für die kontinuierliche Messung von Betriebsparametern und das Erfassen von Echtzeit-Infos über den Betriebszustand lassen sich die Daten sammeln. Mit der Verarbeitung von Massendaten und deren Abgleich mit Fehlerbildern über stochastische Algorithmen können Muster in den Betriebsparametern erkannt, simuliert und interpretiert werden. So lässt sich Predictive Maintenance und die dazugehörigen Anbieter auf diese drei Kernbereiche eingrenzen:

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