Welches Problem löst die Idee?
Viele Fabriken reagieren noch immer erst nach dem Ausfall oder warten nach festem Kalender. Reaktive Instandhaltung führt zu ungeplanten Produktionsstillständen, Eilbestellungen von Ersatzteilen und Überstunden. Kalenderbasierte Wartung wiederum bedeutet, dass intakte Teile unnötig getauscht werden. Probleme wie Lagerverschleiß, Fehlausrichtung und Unwucht hinterlassen eigentlich schon Wochen vorher Spuren in Vibration und Temperatur, werden aber übersehen, weil diese Messungen manuell und selten erfolgen. Instandhaltungsteams sind knapp besetzt und haben keine datenbasierte Liste, welche Maschine Vorrang hat.
Zielkunden
- Mittlere und große Produktionsbetriebe
- Lebensmittel-, Chemie- und Textilfabriken
- Betreiber von Wasser-, Abwasser- und Pumpstationen
- Kraftwerke und große Gebäude mit HVAC-Anlagen
- Industrielle Instandhaltungsdienstleister
So funktioniert das Produkt
Ein batteriebetriebener Funksensor wird magnetisch am Gehäuse von Motor, Pumpe, Ventilator oder Getriebe befestigt und misst dreiachsig Vibration sowie Oberflächentemperatur. Die Daten gelangen über ein im Werk installiertes Gateway in die Cloud oder auf einen lokalen Server. In den ersten Wochen lernt das System das normale Betriebsprofil jeder Maschine und erkennt danach Abweichungen und Werte über Standard-Vibrationsgrenzwerten. Die Frequenzanalyse hilft, Anzeichen von Lagerschäden, Fehlausrichtung und Unwucht zu unterscheiden. Das Instandhaltungsteam sieht im Dashboard den Gesundheitswert jeder Maschine und eine Prioritätenliste, eröffnet direkt aus der Warnung einen Arbeitsauftrag und dokumentiert den Eingriff.
Was die erste Version (MVP) braucht
- Funksensor für Vibration und Temperatur: batteriebetrieben, magnetisch montiert
- Werks-Gateway: sammelt Sensordaten und überträgt sie sicher
- Maschinen-Dashboard: Anlagenliste, Gesundheitswert und Trenddiagramme
- Anomalieerkennung: Normalprofil je Maschine lernen und Abweichungen markieren
- Alarmverwaltung: Regeln für Grenzwerte, E-Mail und Push-Benachrichtigungen
- Arbeitsaufträge: aus der Warnung einen Auftrag öffnen und den Eingriff erfassen
- Reporting: Berichte zu Stillständen, Warnungen und Wartungshistorie
Erlösmodell
- Verkauf von Sensoren und Gateways
- Monatliches Monitoring- und Analyse-Abo pro Maschine
- Projektgebühr für Installation, Maschinenanlage und Grenzwerteinstellung
- Expertenanalyse der Vibrationsdaten und periodische Berichte
Warum jetzt?
Unter dem Druck von Energie- und Personalkosten suchen Industriebetriebe nach Wegen, ungeplante Stillstände zu reduzieren. Günstigere Funksensoren und Edge-Computing-Hardware machen Predictive Maintenance nicht nur für Konzerne, sondern auch für mittelgroße Fabriken zugänglich. Die Türkei verfügt über eine breite Produktionsbasis und Förderprogramme für die digitale Transformation. Hersteller, die nach Europa exportieren, müssen bei Kundenaudits Wartungs- und Prozessnachweise vorlegen – das macht gemessene Instandhaltungsdaten wertvoll.
Fahrplan von A bis Z
- Idee validieren (1 Woche): Gespräche mit Zielkunden, Wettbewerbs- und Preisrecherche; in einer kostenlosen Voranalyse schärfen wir die Idee gemeinsam.
- Umfang und Design (1–2 Wochen): MVP-Funktionsliste, Screen-Designs und technische Architektur; schriftlicher Umfang und Angebot.
- MVP entwickeln (12–18 Wochen): Schrittweise Entwicklung mit wöchentlichen Demos und Testumgebung; der Quellcode gehört Ihnen.
- Pilotphase (2–4 Wochen): Echter Einsatz mit den ersten Kunden, Feedback und Korrekturen.
- Launch und Wachstum (laufend): Veröffentlichung in App Store und Google Play, Website und SEO, Zahlungen und Abos, neue Module.
Die Zeiten sind Schätzungen; sie werden nach Klärung des Umfangs im schriftlichen Angebot festgelegt.
Risiken und Lösungen
- Fehlalarme und Vertrauensverlust: Lernphase, Grenzwerte je Maschine und gemeinsame Validierung mit dem Instandhaltungsteam
- Eingeschränkter Zugang zu Werksnetz und IT-Sicherheit: separates Mobilfunk-Gateway oder vollständig lokale Installation
- Lange Kaufentscheidungen: mit einem messbaren Pilot an wenigen kritischen Maschinen starten
Technologien
Häufige Fragen
An welchen Maschinen wird ein Predictive-Maintenance-Sensor eingesetzt?
Er eignet sich für rotierende Anlagen wie Elektromotoren, Kreiselpumpen, Ventilatoren, Kompressoren und Getriebe. Am schnellsten zeigen sich Ergebnisse, wenn man mit kritischen Maschinen beginnt, deren Stillstand teuer ist.
Wie früh meldet das System einen Ausfall?
Das hängt von Schadensart, Maschine und Messhäufigkeit ab. Sich allmählich entwickelnde Schäden wie Lagerverschleiß werden meist deutlich früher erkannt als plötzliche Brüche; eine feste Vorwarnzeit lässt sich nicht garantieren.
Ist eine Anbindung an das Werksnetz zwingend?
Nein. Die Sensordaten können über ein Gateway mit eigener Mobilfunkverbindung übertragen werden, oder das gesamte System läuft lokal auf einem Server im Werk.
Ist künstliche Intelligenz zwingend nötig?
In der MVP-Phase genügen Standard-Vibrationsgrenzwerte und ein je Maschine gelerntes Normalprofil. Mit wachsender Datenmenge lassen sich Machine-Learning-Modelle ergänzen, die Schadensarten unterscheiden.