Predictive Maintenance
Predictive Maintenance ist eine Technik, bei der Datenanalyse und Machine Learning verwendet werden, um potenzielle Ausfälle von IoT-Geräten vorherzusagen und zu verhindern. Das Ziel von Predictive Maintenance ist es, Wartungsbedarf vorherzusagen, bevor ein Ausfall eintritt, um dadurch Wartungskosten zu reduzieren und Ausfallzeiten zu minimieren.
In einem typischen Predictive-Maintenance-Szenario sammeln Sensoren auf IoT-Geräten kontinuierlich Daten über den Zustand der Geräte und senden diese Daten an eine IoT-Plattform. Die Plattform verarbeitet und analysiert die Daten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen und erstellt Modelle, die Vorhersagen darüber machen können, wann Wartung benötigt wird.
Durch die Verwendung von Predictive Maintenance können Unternehmen potenzielle Ausfälle von IoT-Geräten proaktiv verhindern, bevor sie auftreten. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das Kühlschränke für die Lagerung von Lebensmitteln herstellt, Predictive Maintenance einsetzen, um den Zustand der Kühlschränke zu überwachen und potenzielle Ausfälle zu verhindern. Wenn ein Kühlschrank abnormalen Temperaturen ausgesetzt ist, könnte das System eine Warnmeldung ausgeben, die darauf hinweist, dass Wartung erforderlich ist, bevor das Gerät ausfällt und Lebensmittel verderben.
Predictive Maintenance wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Fertigung, Logistik, Automobilindustrie und Energiewirtschaft. Die Vorteile von Predictive Maintenance sind eine Reduzierung der Wartungskosten, eine Verlängerung der Lebensdauer von Geräten, eine Minimierung von Ausfallzeiten und eine Verbesserung der Betriebseffizienz.
