"Predictive Maintenance" (PdM) ist seit einem Jahrzehnt das Schlagwort der Fertigungsindustrie. Jeder Softwareanbieter behauptet, eine "KI-Kristallkugel" zu besitzen, die Ihnen genau sagt, wann ein Lager ausfallen wird.
Dennoch betreiben die meisten Fabriken im Jahr 2026 immer noch Präventive Instandhaltung (PM) – Teile werden blind nach Kalender getauscht, egal ob die Maschine es braucht oder nicht.
Warum diese Diskrepanz? Weil Vorhersage Daten erfordert. Wenn Ihre Instandhaltungssoftware nicht mit dem Herzschlag Ihrer Maschine (OEE, Zyklen, Geschwindigkeit) verbunden ist, hat sie keine Daten, aus denen sie lernen kann.
Software für vorausschauende Instandhaltung ist keine Magie. Es ist die mathematische Anwendung von Maschinennutzungsdaten auf Wartungspläne. Hier erfahren Sie, wie Fabrico den "PdM"-Traum in die praktische Realität der Werkhalle umsetzt.
Die 3 Säulen der Fabrico-Präventionsstrategie
Die meisten Wettbewerber verlassen sich ausschließlich auf Vibrationssensoren. Fabrico verfolgt einen "triangulierten" Ansatz und kombiniert drei Datenquellen zur Gesundheitsvorhersage.
1. Vorhersage durch OEE (Leistungsabfall)
Eine Maschine fällt selten sofort aus. Sie "kränkelt" meist zuerst – sie läuft langsamer, hat öfter Mikrostopps oder produziert mehr Ausschuss.
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Der alte Weg: Sie bemerken es erst beim kompletten Stillstand.
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Der Fabrico-Weg: Unsere OEE-Engine überwacht Leistungsverluste. Wenn die Standardzykluszeit einer Maschine 3 Sekunden beträgt und über eine Woche auf 3,5 Sekunden abdriftet, markiert Fabrico diese Abweichung.
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Die Vorhersage: Das System löst eine Inspektionsaufgabe aus: "Antriebsriemenspannung prüfen – Leistungsabweichung erkannt." Sie beheben das Problem, bevor der Riemen reißt.
2. Vorhersage durch Computer Vision (Visuelle Anomalie)
Vibrationssensoren sind großartig für Motoren, aber sie können keinen Produktstau oder ein loses Geländer sehen.
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Die Fähigkeit: Fabricos Computer Vision Kameras überwachen den physischen Produktfluss.
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Die Erkenntnis: Die KI erkennt ein Muster – z. B. "Der Zuführmechanismus hat in der letzten Stunde 4 Mal gestaut (Mikrostopps)."
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Die Aktion: Obwohl die Maschine noch läuft, sagt Fabrico einen größeren Stau voraus und alarmiert den Bediener, den Zuführweg zu reinigen.
3. Vorhersage durch Nutzung (Zustandsbasiert)
Dies ist der schnellste "Quick Win" für Reliability Manager.
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Die Logik: Statt eine Presse "monatlich" zu warten, warten Sie sie "alle 50.000 Hübe".
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Die Ausführung: Fabrico zieht den Hubzähler direkt aus der SPS. Wenn der Zähler 49.000 erreicht, wird automatisch ein Arbeitsauftrag generiert.
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Das Ergebnis: Sie hören auf, stillstehende Maschinen zu über-warten und ausgelastete Maschinen zu unter-warten.
Die Rolle der KI: Der "Fabrico Agent"
Daten sammeln ist eine Sache; sie zu analysieren eine andere.
Der Fabrico Agent fungiert als Ihr Reliability Engineer im Hintergrund. Er scannt ständig Ihre Asset-Historie und Stillstandsprotokolle.
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Mustererkennung: "Anlage #44 fällt jedes Mal aus, wenn wir Produkt SKU-B länger als 4 Stunden fahren."
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Empfehlung: Der Agent schlägt eine Planänderung oder eine spezifische "Pre-Flight"-Inspektion vor, wann immer SKU-B eingeplant wird.
Vergleich: Das Reifegradmodell der Instandhaltung
| Funktion |
Reaktiv (Die meisten Fabriken) |
Präventiv (Kalender) |
Prädiktiv (Fabrico) |
| Auslöser |
Ausfall (Rauch/Feuer) |
Datum (Montagmorgen) |
Zustand (Daten/Vision) |
| Datenquelle |
Anruf / Funk |
Kalender |
SPS, IoT, Kameras |
| Kostenwirkung |
Hoch (Notfallzuschläge) |
Mittel (Verschwendung) |
Niedrig (Just-in-Time) |
| OEE-Link |
Keiner |
Schwach |
Direkte Korrelation |
| Asset-Einblick |
"Es ist kaputt." |
"Es ist fällig." |
"Es weicht ab." |
Wie man einen prädiktiven Piloten startet (ohne Millionen auszugeben)
Sie müssen nicht jede Anlage im Werk mit Sensoren ausstatten, um zu beginnen.
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Bad Actors identifizieren: Nutzen Sie Fabrico, um die Top 3 Anlagen mit den meisten ungeplanten Stillständen zu finden.
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Daten verbinden: Verbinden Sie Fabrico mit den SPSen nur dieser 3 Maschinen, um Zykluszahlen und Betriebsstunden zu erhalten.
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Schwellenwerte setzen: Stellen Sie Ihre PMs für diese Anlagen von "Monatlich" auf "Nutzungsbasiert" um.
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Eine Kamera installieren: Platzieren Sie eine Computer Vision Kamera über dem Engpass, um Mikrostopp-Muster zu erfassen.
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Ergebnisse messen: Beobachten Sie, wie Ihre MTBF (Mean Time Between Failures) steigt.
Fazit: Hören Sie auf zu raten
Predictive Maintenance bedeutet nicht, mehr Sensoren zu kaufen; es bedeutet, die Daten zu nutzen, die Sie bereits haben (OEE, Visuelles, Historie), um klügere Entscheidungen zu treffen.
Warten Sie nicht auf den Ausfall. Sagen Sie ihn voraus.
Bereit, den Kalender hinter sich zu lassen?
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