Predictive Maintenance
KI analysiert Vibrationsmuster, Temperaturverläufe und Betriebsstunden, um den optimalen Wartungszeitpunkt vorherzusagen. Nicht zu früh (unnötige Kosten), nicht zu spät (Ausfall).
Bis zu 40% weniger ungeplante Stillstände
KI-Integration / Produktion
KI für IhreFertigung.
Maschinenausfälle vorhersagen, Qualität in Echtzeit sichern, Produktion datenbasiert optimieren.
Branchenkontext
Produktion & Fertigung in der Schweiz
Die Schweizer Maschinen-, Elektro- und Metallindustrie (MEM) beschäftigt rund 320'000 Personen und ist eine tragende Säule der Exportwirtschaft. Der Standort Schweiz steht für höchste Qualität, aber auch für hohe Lohnkosten — was den Druck zur Effizienzsteigerung durch Digitalisierung verstärkt. Gerade KMU in der Zulieferindustrie müssen sich zunehmend digital mit Grosskunden und Lieferketten vernetzen.
Digitaler Reifegrad
mittel
320'000
Beschäftigte in der Schweizer MEM-Industrie
Quelle: Swissmem
CHF 80 Mrd.
Exportvolumen der Schweizer Maschinen- und Elektroindustrie jährlich
Quelle: Swissmem
20–30%
Produktivitätssteigerung durch digitale Shopfloor-Systeme möglich
Typische Herausforderungen
Medienbrüche zwischen Planung und Produktion
Aufträge werden im ERP erfasst, aber auf dem Shopfloor mit ausgedruckten Laufzetteln abgearbeitet. Statusänderungen fliessen erst mit Verzögerung zurück ins System.
Manuelle Qualitätskontrolle
Qualitätsprüfungen werden auf Papierformularen dokumentiert. Die Rückverfolgbarkeit bei Reklamationen ist aufwändig und fehleranfällig.
Fehlende Maschinenvernetzung
Ältere Maschinen liefern kaum Daten über Auslastung, Stillstände oder Energieverbrauch. Entscheidungen werden auf Basis von Schätzungen statt Echtzeitdaten getroffen.
Komplexe Auftragsabwicklung
Individuelle Kundenanforderungen, Varianten und Kleinserien machen die Produktionsplanung komplex. Ohne digitale Unterstützung entstehen Engpässe und Lieferverzögerungen.
Das Problem
Maschinenausfälle passieren ungeplant, Qualitätsmängel werden nachträglich entdeckt, und Produktionsdaten werden manuell ausgewertet — wenn überhaupt.
KI erkennt Probleme, bevor sie die Produktion stoppen — und optimiert Prozesse kontinuierlich anhand realer Sensordaten.
Die Lösung
Moderne Produktionsanlagen erzeugen pro Tag Millionen von Datenpunkten: Temperaturen, Vibrationen, Durchflussraten, Qualitätsmessungen. Diese Datenströme manuell zu überwachen ist unmöglich. KI analysiert Sensordaten in Echtzeit, erkennt schleichende Verschlechterungen und liefert Handlungsempfehlungen — vom einzelnen Maschinenparameter bis zur Gesamtanlageneffizienz.
Anwendungsfälle
So wird es konkret
KI-gestützte Qualitätskontrolle
Computer-Vision-Systeme prüfen Werkstücke in Echtzeit auf Oberflächendefekte, Massabweichungen oder Materialfehler — schneller und konsistenter als das menschliche Auge.
Fehlerhafte Teile werden erkannt, bevor sie weiterverarbeitet werden
Fertigungsparameter-Optimierung
KI findet die optimale Kombination von Prozessparametern (Temperatur, Geschwindigkeit, Druck) für maximale Qualität bei minimalem Energieverbrauch und Materialverlust.
Höherer Output bei gleichbleibendem Ressourceneinsatz
Anomalieerkennung in Sensordaten
Schleichende Veränderungen in Maschinenparametern werden erkannt, bevor sie kritisch werden: ein Lager, das beginnt zu verschleissen, ein Ventil, das langsamer schliesst, ein Motor, der heisser läuft.
Probleme werden Tage oder Wochen vor dem Ausfall sichtbar
Nicht irgendeine Lösung.Sondern Ihre Lösung für Produktion.
01
Ungeplante Stillstände vermeiden
Ein einziger ungeplanter Produktionsstopp kann Zehntausende Franken kosten. Predictive Maintenance verschiebt Wartung in geplante Fenster und verhindert Überraschungen.
02
Qualität in Echtzeit sichern
Statt fehlerhafte Teile am Ende der Linie auszusortieren, erkennt KI Abweichungen direkt am Entstehungsort. Das reduziert Ausschuss, Nacharbeit und Reklamationen.
03
Energieverbrauch senken
Optimierte Fertigungsparameter verbrauchen weniger Energie bei gleicher oder besserer Qualität. In energieintensiven Branchen ein erheblicher Kostenfaktor.
04
Wissen der Erfahrenen digitalisieren
Erfahrene Maschinenbediener «hören», wenn etwas nicht stimmt. KI lernt diese Muster aus Sensordaten und macht implizites Wissen für alle zugänglich — auch für neue Mitarbeitende.
05
Datenbasierte Entscheidungsgrundlage
Statt Entscheidungen über Wartungsintervalle, Chargengrössen oder Maschinenbelegung aus dem Bauch zu treffen, liefert KI eine fundierte Grundlage mit konkreten Empfehlungen.
Der Prozess
Von der Idee zur Umsetzung
01
Anlagen- und Datenerfassung
Welche Maschinen erzeugen welche Daten? Welche Sensoren sind bereits verbaut? Wo entstehen die grössten Verluste durch Ausfälle oder Qualitätsmängel? Eine Priorisierung der KI-Anwendungsfälle wird erstellt.
Woche 1–2
02
Pilotmaschine auswählen
Eine Maschine oder Linie mit hoher Kritikalität und guter Datenverfügbarkeit wird als Pilotprojekt definiert. Klare KPIs werden festgelegt: Ausfallrate, Ausschussquote, OEE.
Woche 2–3
03
Modelltraining und Validierung
Das KI-Modell wird mit historischen Sensordaten trainiert. In einer Parallelphase werden KI-Vorhersagen mit tatsächlichen Ereignissen verglichen und das Modell kalibriert.
Woche 3–8
04
Produktivbetrieb und Skalierung
Nach erfolgreicher Validierung wird die KI in den Produktivbetrieb überführt. Dashboard-Alerts informieren in Echtzeit. Bei Bewährung folgt die Ausweitung auf weitere Maschinen.
Woche 8–12
Fallbeispiel
Predictive Maintenance bei einem Schweizer Zulieferer
85%
weniger ungeplante Spindel-Stillstände
CHF 120K
eingesparte Ausfallkosten pro Jahr
12%
höhere Gesamtanlageneffektivität (OEE)
Ein mittelständischer Metallverarbeiter mit 12 CNC-Fräsmaschinen litt unter regelmässigen ungeplanten Stillständen durch Spindeldefekte.
Herausforderung
Spindelausfälle traten ohne Vorwarnung auf und verursachten jeweils 4–8 Stunden Produktionsausfall plus Reparaturkosten. Präventive Wartung nach fixen Intervallen war teuer und verhinderte trotzdem nicht alle Ausfälle.
Ergebnis
KI-Analyse der Vibrationsdaten erkannte Spindelverschleiss 2–3 Wochen vor dem Ausfall. Wartung wurde in geplante Stillstände verschoben.
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FAQ
Häufig gestellte Fragen
Viele moderne Maschinen haben bereits Sensoren verbaut, deren Daten nicht ausgewertet werden. Im Audit wird geprüft, was vorhanden ist. Fehlende Sensoren (z.B. Vibrationssensoren) können kostengünstig nachgerüstet werden.
Ja, sofern Sensordaten erfasst werden können. Auch ältere Maschinen lassen sich mit IoT-Sensoren nachrüsten. Die Investition lohnt sich besonders bei kritischen Anlagen, für die keine Ersatzteile mehr schnell verfügbar sind.
Idealerweise 6–12 Monate an Sensordaten, inklusive mindestens einiger dokumentierter Ausfälle oder Wartungsereignisse. Bei weniger Daten kann mit einem einfacheren Modell gestartet werden, das sich laufend verbessert.
Die KI-Lösung wird über standardisierte Schnittstellen (OPC UA, MQTT, REST API) an bestehende Systeme angebunden. Gängige Plattformen wie Siemens, Rockwell oder Beckhoff werden unterstützt.
Produktionsdaten bleiben im Unternehmensnetzwerk oder in einem Schweizer Rechenzentrum. Die KI-Modelle können vollständig on-premises betrieben werden — kein Datenabfluss nach aussen.
Pilotprojekte für eine einzelne Maschine oder Linie starten ab CHF 12'000. Die Amortisation erfolgt typischerweise nach dem ersten verhinderten ungeplanten Stillstand — oft innerhalb weniger Monate.