Herausforderungen
Die größten Verlustquellen der industriellen Instandhaltung.
Traditionelle Wartungsstrategien – ob reaktiv oder starr zeitbasiert – können mit den modernen industriellen Anforderungen nicht Schritt halten.
Unerwartete Maschinenausfälle
Unangekündigte Ausfälle von Industrieanlagen verursachen sofortige Produktionsverluste. Der Ausfall einer kritischen Maschine kann die gesamte Produktionskette lahmlegen, während Notfallreparaturen bis zu fünfmal mehr kosten als geplante Eingriffe.
Zu früher oder zu später Eingriff
Zeitbasierte vorbeugende Wartung berücksichtigt nicht den tatsächlichen Maschinenzustand. So werden unnötige Teile ausgetauscht, während echte Probleme nicht immer rechtzeitig erkannt werden – und Ausfälle trotzdem auftreten.
Undurchsichtiger Maschinenpark-Status
Wartungsprotokolle, Excel-Tabellen und Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter – verstreute Daten machen fundierte Entscheidungen unmöglich. Der Wartungsleiter hat keinen Überblick über den tatsächlichen Zustand und die Risiken des gesamten Maschinenparks.
Eigenes KI-Modell
Unser prädiktives Modell lernt das Verhalten Ihrer Maschinen.
Safetypro ist keine generische Wartungssoftware. Unser proprietäres prädiktives Modell wurde speziell für die Wartung industrieller Anlagen entwickelt. Das System erstellt für jede Maschine ein individuelles Profil: Es lernt Betriebsmuster, erkennt Verschleißanzeichen und sagt Ausfälle vorher – bevor sie eintreten.
Eigenentwickelter Motor
Keine generische KI-Lösung – das prädiktive Modell von Safetypro wurde speziell für die Wartung industrieller Anlagen entwickelt und optimiert.
Mustererkennung
Der Algorithmus lernt aus der vollständigen Lebensgeschichte der Anlage: Wartungshistorie, Störmeldungen, Sensordaten und Betriebsbedingungen, um Ausfallmuster zu identifizieren.
Frühwarnung
Das Modell warnt Wochen vor dem tatsächlichen Ausfall und gibt die Notwendigkeit des Eingriffs, dessen Dringlichkeit und die empfohlene Maßnahme an.
Selbstverbessernde Genauigkeit
Jeder abgeschlossene Arbeitsauftrag dient als Rückmeldung. Das Modell erreicht innerhalb von 3–6 Monaten optimale Genauigkeit und verbessert sich kontinuierlich.
Funktionen
Alles, was Sie für die Digitalisierung der industriellen Instandhaltung brauchen.
Safetypro bietet ein umfassendes Werkzeugset für die prädiktive Wartung von Industrieanlagen: von der Zustandsüberwachung über die Ausfallvorhersage bis zur Leistungsanalyse.
Eigenes prädiktives Modell
Das eigenentwickelte KI-Modell von Safetypro analysiert Betriebsdaten und Wartungshistorie der Anlagen. Es erkennt Ausfallmuster und sagt Wochen im Voraus vorher, welche Maschine Aufmerksamkeit benötigt – bevor der Ausfall eintritt.
Maschinenzustandsüberwachung
Echtzeit-Monitoring kritischer Anlagenparameter: Temperatur, Vibration, Druck, Energieverbrauch. Das System meldet sofort abweichende Werte und Anomalien und ermöglicht frühzeitiges Eingreifen.
Zustandsbasierte Wartung
Plant Eingriffe basierend auf dem tatsächlichen Maschinenzustand, nicht nach starren Zeitintervallen. Das prädiktive Modell berechnet den optimalen Wartungszeitpunkt und minimiert sowohl Stillstandszeiten als auch unnötige Eingriffe.
Vollständiges Maschinenpark-Management
Erfassen und verfolgen Sie alle Industrieanlagen auf einer einzigen Plattform: CNC-Maschinen, Pressen, Kompressoren, Pumpen, Förderbänder und individuelle Fertigungslinien. Technische Daten, Dokumente und Wartungsprotokolle an einem Ort.
Ausfallvorhersage
Das System berechnet die Ausfallwahrscheinlichkeit für jede Anlage auf Basis historischer Daten und Echtzeit-Parameter. Es erstellt eine Prioritätenliste, sodass das Wartungsteam sich immer zuerst um die kritischste Maschine kümmert.
Industrielle KPI-Berichte
MTBF, MTTR, OEE, Verfügbarkeit und Wartungskosten nach Anlagengruppen. Detaillierte Auswertungen belegen den ROI der prädiktiven Strategie und unterstützen Investitionsentscheidungen.
So funktioniert es
Prädiktive Wartung in vier Schritten.
Safetypro baut einen geschlossenen Rückkopplungskreis auf: Alle Daten und Erfahrungen fließen in das prädiktive Modell zurück, das immer präziser wird.
Datenerfassung
Das System sammelt kontinuierlich Betriebsdaten der Maschinen: Sensorwerte, Wartungshistorie, Störmeldungen und Betriebsparameter. Sowohl IoT-Sensoren als auch manuelle Erfassung werden unterstützt.
Prädiktive Analyse
Das proprietäre KI-Modell von Safetypro verarbeitet die Daten, erkennt Verschleißtrends und berechnet die Ausfallwahrscheinlichkeit. Das Modell lernt kontinuierlich und liefert immer genauere Vorhersagen.
Geplanter Eingriff
Das System generiert automatisch Arbeitsaufträge, weist Techniker zu und passt die Wartung in den Produktionsplan ein. Techniker erhalten Anweisungen, Teilelisten und Dokumentation auf dem Mobilgerät.
Kontinuierliches Lernen
Jeder abgeschlossene Eingriff fließt als Rückmeldung in das prädiktive Modell ein. Die KI lernt aus Erfahrungen: Sie sagt Ausfälle immer genauer vorher und optimiert den Wartungsplan zunehmend effektiver.
Ergebnisse
Industrielle Ergebnisse, die für sich sprechen.
Basierend auf den Erfahrungen unserer Industriekunden, die auf prädiktive Wartung umgestiegen sind, bringt die Einführung von Safetypro sofortige und messbare Verbesserungen bei der Anlagenzuverlässigkeit und den Betriebskosten.
60 %
Weniger ungeplante Stillstände
40 %
Niedrigere Wartungskosten
3–5x
Schnellere Fehlererkennung
FAQ
Häufig gestellte Fragen.
Herkömmliche Wartungssoftware arbeitet mit zeitbasierter Planung: Sie generiert Aufgaben in festen Intervallen (z. B. monatlich, vierteljährlich), unabhängig vom tatsächlichen Maschinenzustand. Das prädiktive Modell von Safetypro hingegen lernt aus den tatsächlichen Betriebsdaten der Anlage – Wartungshistorie, Sensorwerte, Ausfallmuster – und sagt den Eingriffsbedarf basierend auf dem realen Maschinenzustand vorher. Dies eliminiert sowohl unnötige als auch verspätete Wartung.
Das Modell lernt aus der Wartungshistorie und den Betriebsdaten der Anlagen. Auf Basisebene reicht die Historie von Störmeldungen und durchgeführten Wartungen aus – dies ist auch mit manueller Datenerfassung möglich. Die Integration von IoT-Sensoren (Temperatur, Vibration, Druck, Energieverbrauch) erhöht die Genauigkeit erheblich. Das System liefert bereits mit 3–6 Monaten historischer Daten zuverlässige Vorhersagen.
Das prädiktive Modell von Safetypro sagt Ausfälle mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 85–92 % vorher, abhängig vom Anlagentyp und der verfügbaren Datenmenge. Das Modell lernt kontinuierlich aus neuen Daten, sodass die Genauigkeit im Laufe der Zeit steigt. Die Fehlalarmrate liegt typischerweise unter 5 %, was in der Industrie als herausragendes Ergebnis gilt.
Nicht unbedingt. Das prädiktive Modell kann auch aus manuell erfassten Wartungsdaten lernen – Störmeldungen, durchgeführte Arbeiten, ausgetauschte Teile. IoT-Sensoren erhöhen natürlich die Vorhersagegenauigkeit, aber Safetypro kann schrittweise eingeführt werden: Beginnen Sie mit manueller Datenerfassung und fügen Sie nach und nach Sensoren für kritische Anlagen hinzu.
Praktisch für jede Industrieanlage: CNC-Maschinen, Pressen, Kompressoren, Pumpen, Generatoren, Kühlsysteme, Förderbänder, Verpackungsmaschinen, Schweißroboter und individuelle Fertigungslinien. Dank flexibler Konfiguration kann das System jedes Wartungsprotokoll und jeden technischen Parameter verarbeiten.
Das prädiktive Modell von Safetypro zeigt nicht nur an, wann ein Eingriff nötig ist, sondern gibt ein Zeitfenster vor: zum Beispiel „innerhalb der nächsten 2–4 Wochen erforderlich“. So kann der Wartungsleiter den Eingriff mit dem Produktionsplan abstimmen – bei Schichtwechsel, am Wochenende oder bei geplanten Stillständen. Das System generiert automatisch den Arbeitsauftrag für den gewählten Zeitpunkt.
Die Grundkonfiguration (Anlagenerfassung, Workflow-Einrichtung) dauert 1–2 Wochen. Das prädiktive Modell beginnt sofort mit der Datenerfassung und dem Lernen. Die ersten nutzbaren Vorhersagen erscheinen innerhalb von 4–8 Wochen, die optimale Modellgenauigkeit wird nach 3–6 Monaten erreicht. Unser Expertenteam begleitet Sie während der gesamten Implementierung und Feinjustierung.