Die 5 besten Softwareplattformen für vorausschauende Instandhaltung (PdM) 2025

Eine echte PdM-Plattform ist mehr als nur ein Sensor. Es ist ein komplettes System, um Daten in Maßnahmen umzusetzen.

1. Flexible Datenintegration: Kann sie sich mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden, von speziellen Vibrations- und Wärmesensoren bis hin zu Ihren Produktionsdaten in Echtzeit?

2. KI-gestützte Anomalieerkennung: Nutzt sie maschinelles Lernen, um komplexe Muster zu erkennen und handlungsrelevante Warnungen anstelle von reinen Datenströmen zu liefern?

3. Integrierter „Lösungs“-Workflow: Kann eine vorausschauende Warnung automatisch einen geplanten Arbeitsauftrag im CMMS erstellen, um sicherzustellen, dass das Problem behoben wird?

4. Benutzerfreundlichkeit: Ist das System für einen Instandhaltungsleiter einfach genug zu bedienen, oder benötigt man ein Team von Datenwissenschaftlern, um die Ergebnisse zu interpretieren?

Hier ist unsere Übersicht über die Top-Plattformen, die die Zukunft der Instandhaltung anführen.

1. Fabrico: Gesamtsieger für integrierte OEE & PdM

Das Urteil: Fabrico ist unsere erste Wahl, weil es die Zukunft der praktischen, zugänglichen vorausschauenden Instandhaltung darstellt. Es ist die einzige Plattform, die von Grund auf darauf ausgelegt ist, Echtzeit-OEE-Daten als primären Input für ihre prädiktive Engine zu nutzen, und so ein ganzheitlicheres und leistungsfähigeres System schafft als Werkzeuge, die sich allein auf Sensordaten verlassen.

Warum es gewinnt (Das Alleinstellungsmerkmal): Während andere Plattformen hervorragend darin sind, einen Ausfall aufgrund eines Vibrationsalarms vorherzusagen, kann Fabrico einen Ausfall vorhersagen, weil sein OEE-Modul erkannt hat, dass sich die Zykluszeit einer Maschine langsam verschlechtert und die Rate der Mikro-Stillstände zunimmt. Diese Betriebsdaten sind ein starker und oft übersehener Frühindikator für einen Ausfall.

Durch die Kombination dieser operativen Echtzeit-Diagnose mit einer leistungsstarken CMMS-Lösung verwandelt Fabrico Ihre gesamte Produktionslinie in ein vorausschauendes Frühwarnsystem.

Wichtige PdM-Funktionen:

• Verbindung zu traditionellen zustandsüberwachenden Sensoren (Vibration, Temperatur usw.).

• Nutzung nativer Echtzeit-OEE-Daten (Zykluszeit, Durchsatz, Mikro-Stillstände) als zentralen prädiktiven Input.

• KI-gestützte Anomalieerkennung mit einfachen, handlungsrelevanten Warnungen.

• Automatische Erstellung von Arbeitsaufträgen aus vorausschauenden Warnungen, sodass Sie die Reparatur planen können, bevor der Ausfall eintritt.

Am besten geeignet für: Moderne Hersteller, die eine praktische, benutzerfreundliche Methode zur Implementierung einer wirklich datengesteuerten vorausschauenden Instandhaltungsstrategie suchen, die ihre reichhaltigen Betriebsdaten nutzt.

2. eMaint by Fluke: Am besten für sensorbasierte Zustandsüberwachung

Beschreibung: Als Teil der Fluke-Familie, einem weltweit führenden Anbieter von Messgeräten, ist eMaint ein Kraftpaket für sensorbasierte vorausschauende Instandhaltung. Seine Hauptstärke liegt in der tiefen, nahtlosen Integration mit der breiten Palette erstklassiger zustandsüberwachender Sensoren von Fluke, was es zu einer erstklassigen Wahl für Unternehmen macht, die stark in eine sensor-erste Zuverlässigkeitsstrategie investieren.

3. IBM Maximo: Am besten für das Asset-Lifecycle-Management in Unternehmen

Beschreibung: IBM Maximo ist eine riesige EAM-Plattform mit leistungsstarken prädiktiven Fähigkeiten. Es ist für große, anlagenintensive Unternehmen (wie in der Energie- oder Transportbranche) konzipiert, die prädiktive Analysen in eine breitere Unternehmensstrategie zur Verwaltung des gesamten finanziellen und operativen Lebenszyklus ihrer Anlagen integrieren müssen.

4. Fiix by Rockwell Automation: Am besten für die Integration industrieller Automatisierung

Beschreibung: Fiix ist ein robustes Cloud-CMMS mit einem wachsenden Satz an Funktionen für die vorausschauende Instandhaltung. Seine Stärke innerhalb des Rockwell-Automation-Ökosystems liegt in seiner Fähigkeit, sich mit einer Vielzahl von SPSen und Steuerungssystemen auf der Fertigungsebene zu verbinden und diese Betriebsdaten zur Information seiner prädiktiven Modelle zu nutzen.

5. Augury: Am besten für KI-gestützte Maschinengesundheit

Beschreibung: Augury ist eine spezialisiertere Plattform, die sich fast ausschließlich auf KI-gestützte Maschinengesundheit und vorausschauende Instandhaltung konzentriert. Es kombiniert seine eigenen proprietären Sensoren mit einer fortschrittlichen KI-Engine, um hochpräzise Ausfallvorhersagen und detaillierte diagnostische Einblicke zu liefern, oft unterstützt durch ein Team von menschlichen Experten.

Was ist der Unterschied zwischen vorbeugender und vorausschauender Instandhaltung?

Vorbeugende Instandhaltung (PM) wird nach einem festen Zeitplan (zeit- oder nutzungsbasiert) durchgeführt, um Ausfälle zu verhindern. Vorausschauende Instandhaltung (PdM) nutzt Echtzeitdaten und KI, um den genauen Zeitpunkt eines wahrscheinlichen Ausfalls vorherzusagen, sodass Sie die Instandhaltung nur dann durchführen, wenn sie wirklich notwendig ist.

Benötigen wir viele historische Daten, um mit PdM zu beginnen?

Ja, je mehr Daten, desto besser. Ein effektives KI-Modell benötigt in der Regel mehrere Monate sauberer Leistungsdaten und Instandhaltungsaufzeichnungen, um die einzigartigen Ausfallmuster Ihrer Anlagen zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen.

Können wir mit nur ein oder zwei kritischen Anlagen beginnen?

Absolut. Der beste Weg, ein PdM-Programm zu starten, ist ein Pilotprojekt an ein oder zwei Ihrer kritischsten und ausfallanfälligsten Anlagen. Dies ermöglicht es Ihnen, den ROI nachzuweisen und eine Geschäftsgrundlage zu schaffen, bevor Sie es auf das gesamte Werk ausweiten.

Die beste Software für vorausschauende Instandhaltung betrachtet nicht nur einen Datenstrom; sie betrachtet das Gesamtbild.

Sie kombiniert die tiefen Einblicke der Zustandsüberwachung mit der realen Realität Ihrer Produktionsleistung, um Ihnen einen echten, handlungsrelevanten Einblick in die Zukunft Ihrer Fabrik zu geben.

Sind Sie bereit zu sehen, wie eine moderne, integrierte Plattform Ihre OEE-Daten in ein leistungsstarkes prädiktives Werkzeug verwandeln kann?

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