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Predictive Maintenance Mit vorbeugender Instandhaltung Fehler schneller erkennen

Man at the Laptop

Mit Predictive Maintenance nutzen Sie Industrie 4.0 gewinnbringend

Alle reden darüber, die meisten wollen es und doch versteht jeder etwas anderes darunter: Predictive Maintenance. Die proaktive und vorausschauende Wartung zum perfekten Zeitpunkt, die kostspielige Stillstände reduziert. Damit geht Predictive Maintenance einen zukunftsweisenden Schritt weiter als Condition Monitoring. Beim Condition Monitoring ist das Ziel, den Zustand einer Maschine oder Anlage zu überwachen – und zwar den aktuellen. Bei Predictive Maintenance wird auf Basis des historischen und aktuellen Zustands mittels KI-Methoden das zukünftige Verhalten der Maschine oder Anlage berechnet, interpretiert und prognostiziert – ein intelligentes Frühwarn-System, das zu jedem Zeitpunkt vorausschaut.

Wie sie Predictive Maintenance optimal umsetzen, zeigen wir Ihnen in unserem Whitepaper inkl. Praxisbeispielen!

Ihre Vorteile im Überblick

Präzise Prognose des optimalen Wartungszeitpunktes

Reduzierte Wartungs- und Personalkosten

Erhöhung der Maschinen- und Anlagenverfügbarkeit

Präventive Fehlervermeidung

Reduzierte maschinelle Ausfälle und Stillstände

Optimiertes Ersatzteilmanagement

Webinar Predictive Maintenance erfolgreich entwickeln

Sie möchten in Ihrem Unternehmen Predictive Maintenance einsetzen? In unserem Webinar zeigen Ihnen unsere Inhouse-Experten, wie eine erfolgreiche Umsetzung gelingt und geben Ihnen wichtige Lessons Learned mit an die Hand.

Predictive Maintenance aus der Praxis

Die Bestimmung des optimalen Wartungszeitpunktes basiert auf der langfristigen Vorhersage der zeitlichen Entwicklung relevanter Kenngrößen – wie Laufleistung oder Ölqualität einer Maschine. Wer den optimalen Wartungszeitpunkt kennt, spart Kosten. Denn: Ersatzteile liegen rechtzeitig vor, der Austausch ist bereits eingeplant und der kostspielige Ausfall verhindert.

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Mit Predictive Maintenance von USU profitieren Sie von einer zukunftsorientierten Wartung, die Einsatzerfahrungen und Echtzeitdaten über den Maschinenzustand sowie Management und Planung der Maschinen strategisch integriert.

Christine Krase – Chief Strategist – USU AI Services

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