Was muss eine Software für vorausschauende Wartung leisten, um in der Produktion echte Ergebnisse zu erzielen?
Software für Predictive Maintenance liefert nur dann Resultate, wenn sie Zugriff auf einen kontinuierlichen und maschinengebundenen Datensatz hat.
Dieser Datensatz muss reichhaltig genug sein, um normale Betriebsschwankungen von frühen Ausfallsignalen zu unterscheiden.
Fast jeder CMMS-Anbieter im Jahr 2026 hat vorausschauende Wartung auf seiner Feature-Liste stehen.
Nur sehr wenige verfügen jedoch über die Dateninfrastruktur, die dafür tatsächlich erforderlich ist.
Bevor ein KI-gesteuertes Modell zuverlässige Ausfallprognosen erstellen kann, benötigt eine Fabrik mindestens 12 Monate an sauberen Betriebsdaten.
Dabei müssen Maschinensignale, Instandhaltungsereignisse, Fehlercodes und der Produktionskontext gleichzeitig erfasst werden.
Echte Werte entstehen nicht durch die Komplexität der KI, sondern durch die Qualität der Infrastruktur.
Legacy-Systeme fungieren oft nur als starre Archive, während Fabrico als agiles "System of Action" die Daten direkt in Handlungen übersetzt.
Die 3 Stufen der Reife in der vorausschauenden Wartung
Stufe 1: Condition Monitoring
Dies umfasst die Echtzeit-Verfolgung von Maschinenparametern wie OEE, Zykluszeiten, Vibrationen oder Temperatur.
Schwellenwertalarme benachrichtigen das Team, wenn ein Parameter ein definiertes Limit überschreitet.
Stufe 2: Zustandsbasierte Instandhaltung (Condition-Based Maintenance)
Hier werden Wartungstrigger automatisch basierend auf dem tatsächlichen Maschinenzustand generiert.
Fabrico arbeitet nativ auf dieser Stufe und bereitet die Daten für den Übergang zu Stufe 3 vor.
Stufe 3: KI-gesteuerte Ausfallvorhersage
Maschinelle Lernmodelle werden mit historischen Daten trainiert, um Muster zu erkennen.
Dies erfordert eine Dateninfrastruktur, die für mindestens 12 Monate saubere Daten generiert hat.
Die 6 besten Software-Tools für vorausschauende Wartung
1. Fabrico
Bestens geeignet für: Hersteller, die heute die Dateninfrastruktur für echte vorausschauende Wartung aufbauen wollen.
Gleichzeitig generiert das System sofortigen ROI durch zustandsbasierte Instandhaltung und OEE-Verbesserung.
Fabrico kombiniert drei Datenquellen in einem einzigen strukturierten Datensatz.
Maschinensignale über direkte SPS-Verbindung, Bedienereingaben und Computer-Vision-Aufnahmen werden synchronisiert.
Während die KI-basierte Vorhersageschicht aufgebaut wird, liefert Fabrico sofortigen Mehrwert.
Arbeitsaufträge werden basierend auf realen Zykluszahlen und OEE-Daten generiert, nicht nach Kalenderannahmen.
Hinweis: KI-gesteuerte Module zur Analyse von Vibrationen und OEE-Mustern befinden sich derzeit in der Entwicklung und stehen auf der Roadmap.
Der Fabrico Agent und der Fabrico Assistant befinden sich ebenfalls in der Entwicklung und auf der Produkt-Roadmap.
2. TRACTIAN
Bestens geeignet für: Hersteller, die eine sensorbasierte Überwachung von Vibration und Temperatur für rotierende Anlagen suchen.
Die Hardware ist stark in der Erkennung von Anomalien an Motoren und Pumpen.
TRACTIAN trackt jedoch keine OEE und bietet kein umfassendes Management von Arbeitsaufträgen.
3. SKF Enlight / Axios
Bestens geeignet für: Anlagenintensive Hersteller mit großen Flotten rotierender Geräte.
Die Algorithmen sind auf spezifische Ausfallarten von Lagern spezialisiert.
Instandhaltungsplanung und OEE-Tracking außerhalb rotierender Anlagen gehören jedoch nicht zum Kernumfang.
4. IBM Maximo Application Suite (mit APM)
Bestens geeignet für: Große Konzerne, die bereits IBM-Infrastruktur nutzen.
Das APM-Modul bietet Enterprise-Analytik direkt im EAM-System.
Die Komplexität und die Kosten sind für den Mittelstand oft prohibitiv hoch.
5. MachineMetrics
Bestens geeignet für: CNC-Fertiger, die eine tiefe Maschinenanbindung benötigen.
Es ist eine starke Analyseplattform, aber kein vollständiges CMMS.
Die Instandhaltungsausführung muss meist in einem separaten System erfolgen.
6. AVEVA Asset Performance Management
Bestens geeignet für: Prozessindustrie und Versorgungsunternehmen.
Die Suite nutzt vorhandene SCADA-Daten für die Zuverlässigkeitsmodellierung.
Es handelt sich um ein Werkzeug für die Unternehmensebene, nicht primär für den Shopfloor der diskreten Fertigung.
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