Wartung, wenn sie wirklich nötig ist.

Predictive Maintenance verknüpft Sensordaten, Maschinen-Historie und Mustererkennung zu einer Wartungsstrategie, die auf realer Belastung beruht – nicht auf Kalender-Intervallen. Geplante statt überraschende Stillstände, weniger Folgeschäden, transparente Datengrundlage.

Wenn Wartung nach Kalender doppelt zu viel oder zu wenig ist.

Wartung in produzierenden KMU folgt traditionell festen Intervallen: alle 1.000 Betriebsstunden, alle 6 Monate, jährlicher Service. Das ist einfach zu planen – aber selten passend. Manche Anlagen werden bei niedriger Last unnötig häufig angefasst, andere bei hoher Last zu selten – mit Folgeschäden als Konsequenz. Das Wartungsbudget wird nicht da eingesetzt, wo der Nutzen am höchsten ist.

Predictive Maintenance von Tila Tech kombiniert Zustandsdaten (Schwingung, Temperatur, Strom), historische Schadensdaten und Mustererkennung (Regel-Engine und Machine Learning). Das System schlägt Wartungs-Maßnahmen vor, wenn die Daten es nahelegen – mit nachvollziehbarer Begründung. Wir starten pragmatisch mit einem Pilot, nicht mit Big-Bang-Versprechen.

Typische Probleme aus der Praxis

• Wartung nach Kalender unflexibel — Manche Anlagen unnötig häufig, andere zu selten gewartet.
• Folgeschäden durch späte Erkennung — Kleine Probleme werden zu großen, weil sie zwischen Wartungen liegen.
• ML-Projekte scheitern an Datenbasis — Bevor man ML einsetzt, fehlt oft die Sensorik und der historisierte Daten-Bestand.
• Black-Box-Versprechen — Predictive-Maintenance-Anbieter liefern Black-Box-Modelle ohne nachvollziehbare Begründung.
• Großes Investment vor Nachweis — Predictive-Pilot wird oft sofort als Komplett-Roll-out angesetzt.

Was ist Predictive Maintenance wirklich?

Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) ist eine Wartungsstrategie, die anhand von Zustands-Daten den Wartungsbedarf vorhersagt – statt nach festen Intervallen zu arbeiten. Sie ist die nächste Stufe nach Condition Monitoring (das nur Zustände meldet) und kombiniert oft Sensor-Daten, historische Schadensdaten, Hersteller-Spezifikationen und – wenn sinnvoll – Machine-Learning-Modelle.

Tila Tech setzt Predictive Maintenance pragmatisch um: Wir starten mit Regel-Engine und einfachen Trends, evaluieren Daten-Qualität und Schadensmuster und führen ML-Modelle nur dort ein, wo Datenmenge und Use Case es rechtfertigen. Das vermeidet typische Predictive-Pilot-Pleiten und liefert messbare Ergebnisse in Monaten, nicht Jahren.

Für welche Anlagen lohnt sich Predictive Maintenance?

Wir wählen mit Ihnen Anlagen mit klarem Business Case.

• Kritische Aggregate mit hohem Stillstand-Schaden — Wo Ausfall teuer und Vorlauf-Zeit wertvoll ist.
• Wiederkehrende Schadensmuster — Bei bekannten Schadensbildern lässt sich Mustererkennung gut aufbauen.
• Anlagen mit hohem Wartungsbudget — Wo Optimierung viel Geld einspart.
• Maschinen mit teurer Reparatur bei Spätschaden — Spindeln, Lager, Pressen-Werkzeuge.
• Anlagen mit gutem Daten-Bestand — Wo CMMS und Schadensdaten historisiert vorliegen.
• Lohnfertiger mit Verfügbarkeits-SLA — Wo Stillstand vertraglich teuer wird.

Unsere Leistungen im Detail

• Regel-basierte Vorhersagen — Schwellwerte und Trends mit klar nachvollziehbarer Logik.
• ML-Modelle (wo sinnvoll) — Random Forest, LSTM oder Survival Analysis – passend zum Use Case.
• Sensordaten-Plattform — Schwingung, Temperatur, Strom – als Basis.
• Wartungs-Workflow-Integration — Tickets im CMMS mit Begründung aus den Daten.
• Performance-Reporting — Modell-Genauigkeit transparent, kein Black-Box-Versprechen.
• Pilot-First-Methodik — Pilot mit 1–3 Anlagen vor Roll-out.

Anwendungsfälle aus der Praxis

Hauptantrieb Lagerschaden

Ausgangssituation: 3 Lagerschäden in 18 Monaten. Lösung: Schwingungsdaten + Regel-Engine. Ergebnis: Schaden 4 Wochen vor Ausfall erkannt, planbarer Tausch.

Spindel mit Belastungsprofil

Ausgangssituation: Spindel-Schaden 2× pro Jahr. Lösung: Belastungsdaten pro Programm + ML-Modell. Ergebnis: Schadensrate halbiert durch Programm-Optimierung.

Förderbandantrieb in Logistik

Ausgangssituation: Plötzliche Ausfälle. Lösung: Temperatur- und Strom-Daten mit Regel-Engine. Ergebnis: Wartungsbudget gezielt eingesetzt, weniger Notdienste.

Presse mit Werkzeugverschleiß

Ausgangssituation: Werkzeugbruch bei Spätschaden. Lösung: Kraft- und Akustik-Daten + Mustererkennung. Ergebnis: Werkzeug-Standzeit erhöht, Bruch verhindert.

Kompressor-Park

Ausgangssituation: Kompressor-Ausfall mit Produktions-Stopp. Lösung: Vibrations- und Temperatur-ML auf 12 Kompressoren. Ergebnis: Schäden früh erkannt, Pufferkapazität geplant nutzbar.

Galvanik-Pumpen mit Korrosion

Ausgangssituation: Pumpen-Schaden mit Bad-Stopp. Lösung: Strom-Charakteristik-Analyse. Ergebnis: Pumpen-Tausch geplant statt notfallmäßig.

Welche Systeme docken wir an?

Wir integrieren Predictive Maintenance in die Instandhaltungs-Landschaft.

• CMMS-/Instandhaltungs-Tools — Tickets werden automatisch erzeugt, mit Daten-Begründung im Anhang.
• ERP-Systeme — Ersatzteil-Bestand und Lieferzeiten in Empfehlung berücksichtigt.
• MES-Systeme — Produktions-Belastung als Input für Vorhersage.
• BI-Tools — Wartungs-KPIs und Modell-Performance in Dashboards.
• OPC UA und MQTT — Offene Standards für Daten-Anbindung.
• Microsoft Teams — Alarme in Instandhaltungs-Kanäle.

So gehen wir vor

1. 1 — Pilot-Anlagen-Auswahl mit Business Case — Wir wählen 1–3 Anlagen mit klarem ROI.
2. 2 — Daten-Erfassung 4–12 Wochen — Sensordaten und historische Schäden zusammentragen.
3. 3 — Modell-Auswahl (Regel vs. ML) — Wir wählen die einfachste Methode, die funktioniert.
4. 4 — Validierung und Kalibrierung — Modelle gegen historische Daten testen.
5. 5 — Integration in CMMS und Roll-out — Tickets im Instandhaltungs-Tool, Schulung der Anwender.
6. 6 — Modell-Pflege und Erweiterung — Modelle verbessern sich mit mehr Daten, neue Anlagen kommen dazu.

Was kostet Predictive Maintenance?

Wir nennen Faktoren ehrlich – damit Sie kalkulieren können.

• Anzahl Pilot-Anlagen — 1–3 Pilot-Anlagen vor dem Roll-out.
• Sensorik pro Anlage — Auf bestehendem Condition Monitoring kann oft aufgebaut werden.
• Modell-Entwicklung — Regel-Engine günstiger als ML-Modelle.
• Daten-Plattform — Pro Anlage monatlich, mit Mengenrabatt.
• Integration in CMMS/ERP — Standard-Konnektoren günstiger als Sonderschnittstellen.
• Modell-Pflege — Quartalsweise Modell-Reviews.
• Schulung Instandhaltung — Halb- bis Eintagesschulung pro Standort.

Ein vermiedener Großschaden amortisiert oft schon die ersten Jahre.

Predictive statt Kalender oder Reaktion.

Wartungsbedarf

Predictive Maintenance: Aus Daten abgeleitet.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Starr im Kalender.

Folgeschäden

Predictive Maintenance: Gering durch frühe Aktion.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Häufig durch späte Erkennung.

Wartungsbudget

Predictive Maintenance: Gezielt eingesetzt.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Gleichmäßig verteilt.

Modell-Transparenz

Predictive Maintenance: Nachvollziehbar.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Nicht vorhanden.

Pilot vs. Big-Bang

Predictive Maintenance: Pilot zuerst.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Häufig Big-Bang-Versprechen.

Datenbasis

Predictive Maintenance: Wächst mit der Zeit.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Endet beim Kalender.

Investition

Predictive Maintenance: Skaliert mit Use Case.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Hohe Up-front-Investitionen üblich.

Übergabe

Predictive Maintenance: Doku und Modell-Karten.
Wartung nach Intervall oder Reaktion: Modell-Wissen oft in der Cloud des Anbieters.

Ihre Vorteile auf einen Blick

• Wartung dann, wenn die Daten es nahelegen – nicht starr im Kalender.
• Folgeschäden vermeiden – kleine Probleme werden früh entdeckt.
• Wartungsbudget gezielt einsetzen – mehr Wirkung pro Euro.
• Nachvollziehbare Modelle statt Black-Box-Versprechen.
• Pilot-First-Methodik – ROI bevor Roll-out.
• Integration in CMMS und Bestands-Tools.
• Skalierbar von wenigen Anlagen zum Maschinenpark.
• Doku und Modell-Karten als Wissens-Asset.

Warum produzierende KMU uns als Predictive-Maintenance-Partner wählen.

• Pilot-First-Methodik — Wir prüfen Datenbasis und Use Case, bevor wir teuer aufbauen.
• Regel vor ML, wenn sinnvoll — Einfachste Methode, die funktioniert.
• Sensorik aus einer Hand — Condition Monitoring liefert die Datenbasis.
• CMMS-Integration — Tickets landen in Ihren Tools.
• Transparenz statt Black Box — Modell-Begründungen nachvollziehbar.
• Standort Deggendorf — Deutschsprachiger Support, kurze Wege.
• 30 Minuten kostenlose Erstberatung — Wir prüfen ehrlich, ob Predictive lohnt.

Häufige Fragen (FAQ)

Brauchen wir Machine Learning?

Nicht zwingend. Häufig liefern Regel-Engines schon den Großteil des Nutzens.

Wie viele Daten brauchen wir?

Für ML mindestens einige Schadensfälle historisiert. Für Regel-Engine reichen Hersteller-Spezifikationen.

Was, wenn der Pilot scheitert?

Wir bewerten den Use Case ehrlich – auch ein 'Nein, lohnt nicht' ist ein Ergebnis.

Bekommen wir die Modelle?

Ja, Modell-Karten und Code – kein Vendor-Lock-in.

Funktioniert das mit unserem CMMS?

Wir integrieren in alle gängigen Systeme.

Können wir auf Condition Monitoring aufbauen?

Ja, ideal. Predictive Maintenance ist die nächste Stufe.

Wer pflegt die Modelle?

Wir – im Servicevertrag mit quartalsweisen Reviews.

Wie lange dauert ein Pilot?

Typisch 3–6 Monate inklusive Daten-Aufbau.

Brauchen wir Cloud?

Nicht zwingend, on-premise oder hybrid möglich.

Wie wird die DSGVO eingehalten?

Maschinendaten sind nicht personenbezogen, deutsches Hosting möglich.

Kann ich Modelle exportieren?

Ja, als ONNX oder PMML – portierbar.

Was kostet ein typischer Pilot?

Im niedrigen fünfstelligen Bereich – mit klarem Erfolgs-Kriterium.

Sprechen Sie mit uns über Ihr Vorhaben — 30 Minuten kostenlose Erstberatung, ehrlich und ohne Verkaufsdruck. Telefon +49 991 492-2852-0, E-Mail info@tila-tech.de oder direkt online buchen.