Predictive Maintenance Assistent: Wenn Produktionsdaten plus Erfahrungen bessere Entscheidungen ermöglichen.

Industrieunternehmen verfügen heute über enorme Mengen an Produktionsdaten. Digitale Plattformen liefern präzise Messwerte, Zustandsdaten und Ereignisprotokolle in Echtzeit. Und doch bleibt eine zentrale Frage oft unbeantwortet: Was bedeutet das konkret für die Anlage – und was sollten wir jetzt tun? Genau diese Lücke schließen wir gemeinsam mit unserem Technologiepartner German Edge Cloud (GEC).

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Die HerausforderungDaten zeigen, was passiert – aber nicht, was zu tun ist.

Daten zeigen, was passiert. Sie erklären selten, warum es passiert oder was als Nächstes zu tun ist. Ohne die Verbindung zu realem Erfahrungswissen der Techniker und Instandhalter entstehen starre Systeme, die im entscheidenden Moment keine belastbaren Handlungsempfehlungen liefern können. Predictive Maintenance bleibt so ein Buzzword statt operative Realität.

5–20 %

der Produktionskosten entfallen auf ungeplante Stillstände – vermeidbar durch vorausschauende Wartung

Ø 4 Std.

dauert eine ungeplante Maschinenstillstand-Behebung ohne strukturiertes Erfahrungswissen

80 %

des relevanten Instandhaltungswissens steckt in Köpfen erfahrener Techniker – nicht in Systemen

So hilft der Predictive Maintenance Assistent

Aus Daten wird Entscheidungswissen: great2know verbindet zwei bislang getrennte Welten: Produktions- und Maschinendaten aus der digitalen Produktionsplattform unseres Partners GEC und das Erfahrungswissen der Techniker und Instandhalter vor Ort. Das Ergebnis ist eine integrierte Wissensbasis, die nicht nur Zustände abbildet, sondern Zusammenhänge versteht.
Digitale Wissenszwillinge statt isolierter Datenpunkte: Für jede Anlage entsteht ein intelligenter Wissenszwilling, der technischen Ist-Zustand, Fehlerhistorien, reale Reparaturmaßnahmen, Materialeinsatz und Erfahrungswissen aus der Praxis vereint. So sehen Unternehmen nicht nur, was eine Anlage meldet, sondern wie sie sich unter realen Bedingungen verhält.
Wissen entsteht im Arbeitsprozess: Über eine intuitive, App-basierte Eingabe können Techniker direkt während der Arbeit festhalten, welche Störung auftrat, unter welchen Bedingungen sie entstand und welche Maßnahmen tatsächlich geholfen haben. Dieses Wissen wird automatisch strukturiert und dem jeweiligen Wissenszwilling zugeordnet.

Features im ÜberblickPredictive Maintenance, die tatsächlich funktioniert

Erst durch die Verbindung von Sensordaten und Erfahrungswissen wird vorausschauende Wartung belastbar. Der Predictive Maintenance Assistent verwandelt Produktionsdaten in handlungsrelevantes Entscheidungswissen – für Techniker direkt an der Anlage und für das Management strategisch.

1. Integrierte Wissensbasis: Daten + Erfahrung

great2know verbindet Produktions- und Maschinendaten der GEC-Plattform mit dem Erfahrungswissen der Techniker und Instandhalter vor Ort. So entsteht ein vollständiges, dynamisches Bild der Anlagenrealität – kontinuierlich aktualisiert, vorausschauende Planung ermöglichend.

2. Digitale Wissenszwillinge pro Anlage

Für jede Anlage entsteht ein intelligenter Wissenszwilling: technischer Ist-Zustand, Fehlerhistorien, Ursachenmuster, reale Reparaturmaßnahmen, Materialeinsatz und Erfahrungswissen aus der Praxis – alles in einem lernenden System vereint.

3. Wissen entsteht im Arbeitsprozess

Über eine intuitive App-basierte Eingabe erfassen Techniker direkt während der Arbeit: welche Störung auftrat, unter welchen Bedingungen sie entstand und welche Maßnahmen tatsächlich geholfen haben. Dieses Wissen wird automatisch strukturiert und dem Wissenszwilling zugeordnet.

4. Sofort nutzbarer Mehrwert für Techniker

Geführte Diagnoseprozesse, automatische Kontextinformationen und Zugriff auf bewährte Lösungen ähnlicher Fälle – direkt an der Anlage, genau dann wenn es gebraucht wird.

5. Strategischer Mehrwert für das Management

Höhere Anlagenverfügbarkeit, geringere Stillstandskosten durch reelle Wartungsintervalle, belastbare Entscheidungsgrundlagen und eine transparente Wissensbasis – unabhängig von einzelnen Personen.

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PraxisbeispielAus Daten und Erfahrungen wird operative Intelligenz

Die Ausgangssituation: Ein Produktionsunternehmen verfügt über eine moderne Sensorinfrastruktur – Maschinendaten laufen in Echtzeit in die Plattform. Dennoch häufen sich ungeplante Stillstände. Das Problem: Die Daten zeigen, dass etwas nicht stimmt – aber nicht warum, und nicht was zu tun ist. Das Erfahrungswissen der erfahrensten Techniker ist nirgends systematisch erfasst.

Das Ergebnis: Der Predictive Maintenance Assistent verwandelt Produktionsdaten in handlungsrelevantes Entscheidungswissen. Anlagen werden zuverlässiger, Stillstände planbarer und Know-how bleibt dauerhaft verfügbar – unabhängig von einzelnen Personen.

Vorher ohne great2know

Sensordaten zeigen Anomalien – niemand weiß, was zu tun ist
Ungeplante Stillstände verursachen 5–20 % der Produktionskosten
Erfahrene Techniker wissen, was zu tun ist – aber ihr Wissen ist nirgends erfasst
Geht ein Schlüsseltechniker, geht sein Wissen unwiederbringlich verloren

Mit great2know

Maschinendaten und Erfahrungswissen werden zu einer integrierten Wissensbasis verbunden
Techniker erhalten geführte Diagnoseprozesse und Zugriff auf bewährte Lösungen ähnlicher Fälle
Kritische Entwicklungen werden frühzeitig erkannt – Stillstände werden planbar statt überraschend
Erfahrungswissen bleibt dauerhaft im System – unabhängig von einzelnen Personen

Demo buchenBereit, aus Daten echte Entscheidungen zu machen?

Durch die Verbindung von Echtzeit-Maschinendaten und gelebter Praxiserfahrung entsteht ein lernendes System, das nicht nur Störungen erkennt, sondern ihre Ursachen versteht und konkrete Handlungsempfehlungen liefert. Lassen Sie uns gemeinsam anschauen, wie das in Ihrer Produktion funktioniert.

Was Sie erwarten können:

Ausführliche, auf Sie zugeschnittene Produktvorstellung
Einblicke in die praktische Anwendung unserer Plattform
Antworten auf alle Fragen, die Sie haben

Christine Lutz

CSO & Co-founder