Case Studies / Automobilhersteller
AUTOMOTIVE · BERATUNG FÜR PRÄDIKTIVE WARTUNG
Prädiktive Wartungsarchitektur für eine Automobilfertigungslinie
Ein Automobilhersteller verlor Produktionszeit und Geld durch ungeplante Maschinenausfälle. Die Wartung erfolgte zeitplanbasiert – Maschinen wurden in festen Intervallen gewartet, unabhängig von ihrem tatsächlichen Zustand, während echte Ausfälle weiterhin kostspielige Unterbrechungen verursachten. Wir führten ein mehrtägiges Beratungsprojekt durch, in dem wir die Infrastruktur bewerteten, geeignete Technologien evaluierten und eine Lösungsarchitektur für prädiktive Wartung auf Basis von Big Data und maschinellem Lernen erarbeiteten.
Kunde: Automobilhersteller (unter NDA) – Produktionsumgebung mit hochwertigen Maschinen und erheblichen Ausfallkosten.
PROJEKTÜBERSICHT
Mehrtägig
Workshops zu Bestandsaufnahme, Evaluierung und Architektur
PdM
Vollständige Lösungsarchitektur für prädiktive Wartung geliefert
Roadmap
Implementierungsplan zugeschnitten auf die bestehende Infrastruktur
BRANCHE
Automotive / Fertigung
ART DES PROJEKTS
Beratung & Architekturdesign
SCHWERPUNKT
Prädiktive Wartung
TECHNOLOGIEN EVALUIERT
Big Data, maschinelles Lernen
ERGEBNIS
Lösungsarchitektur + Roadmap
Der Kontext
In der Automobilfertigung gehören ungeplante Maschinenausfälle zu den kostspieligsten Problemen, mit denen eine Produktionslinie konfrontiert sein kann. Fällt eine kritische Maschine aus, stoppt die gesamte Linie – und jede Ausfallstunde schlägt sich direkt in entgangener Produktion und Umsatz nieder. Der Wartungsansatz des Herstellers war zeitplanbasiert: Maschinen wurden in festen Intervallen gewartet, unabhängig von ihrem tatsächlichen Zustand. Das bedeutete unnötige Wartungskosten für funktionierende Maschinen, während unerwartete Ausfälle weiterhin unvorbereitet auftraten.
Das Unternehmen wusste, dass prädiktive Wartung – der Einsatz von Sensordaten und ML zur Vorhersage von Ausfällen, bevor sie eintreten – der richtige Weg war. Ihnen fehlte jedoch das interne Know-how, um zu beurteilen, welche Technologien für ihre spezifische Infrastruktur geeignet waren, welche Daten sie erfassen müssten und wie sich ein prädiktives Wartungssystem in ihre bestehenden Abläufe integrieren ließe.
Die Aufgabe: Die Aufgabe: einem Automobilhersteller helfen zu verstehen, wie prädiktive Wartung für seine spezifische Produktionsumgebung aussieht – Infrastruktur bewerten, geeignete Technologien evaluieren und eine konkrete Architektur liefern, die umgesetzt werden kann.
Was wir geliefert haben
Wir führten ein strukturiertes, mehrtägiges Beratungsprojekt durch, das vier aufeinander aufbauende Phasen umfasste.
Bedarfsanalyse. In ausführlichen Gesprächen mit den Teams aus Wartung, Produktion und Technik erfassten wir die spezifischen Schmerzpunkte des Herstellers – welche Maschinen die meisten Ausfallzeiten verursachten, welche Daten bereits erfasst wurden, wo der größte finanzielle Einfluss lag und wie ein erfolgreiches Ergebnis aus ihrer Sicht aussehen würde.
Technologiebewertung. Wir bewerteten, welche Big-Data- und Machine-Learning-Ansätze am besten zu ihrer Umgebung passen – unter Berücksichtigung der eingesetzten Maschinentypen, verfügbarer Sensordaten, bestehender IT-Infrastruktur und der Kapazität des Teams, ein prädiktives System langfristig zu betreiben und zu warten.
Infrastrukturanalyse. Wir überprüften die bestehende Infrastruktur des Herstellers eingehend – Datenerfassungsmöglichkeiten, Speicherkapazität, Netzwerk und Integrationspunkte – um festzustellen, was bereits genutzt werden kann und was gebaut oder aufgerüstet werden müsste, um prädiktive Wartung zu unterstützen.
Lösungsarchitektur. Wir lieferten ein umfassendes Architekturdokument, das zeigt, wie ein prädiktives Wartungssystem in ihrer Umgebung funktionieren würde – Datenfluss von Sensoren über Verarbeitung und ML-Inferenz bis hin zu Wartungsalarmen, Integrationspunkte mit bestehenden Systemen sowie die wichtigsten Komponenten, die gebaut oder beschafft werden müssten.
Das Ergebnis
Der Hersteller erhielt eine klare, umsetzbare Roadmap für die Einführung prädiktiver Wartung – kein generisches Whitepaper, sondern eine Architektur, die auf seine spezifischen Maschinen, Infrastruktur und Betriebsanforderungen zugeschnitten war. Das Team wusste nun, in welche Technologien es investieren, welche Daten es erfassen und wie es die Umsetzung phasenweise angehen sollte.
Diese Art von Projekt spiegelt wider, wie viele KI-Projekte in Unternehmen beginnen sollten: mit einer fokussierten Bestandsaufnahme, die die Frage beantwortet – „Was sollen wir bauen und warum?” – bevor man sich auf einen großen Entwicklungsaufwand festlegt. Die Beratungsphase stellt sicher, dass die Umsetzung auf die richtigen Probleme mit dem richtigen Ansatz ausgerichtet ist – und so das Risiko kostspieliger Fehlentscheidungen minimiert wird.
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