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Prognosen über bevorstehende Ausfälle

Predictive Maintenance

Prognosen über bevorstehende Ausfälle

Die Lösung identifiziert anhand von historischen Datentypische Muster, die vor der Störung einer Komponente auftreten. Mit diesen Informationen können Instandhaltungsmaßnahmen besser geplant werden. 

Meine Herausforderungen

Der unerwartete Ausfall von Fahrzeugen erfordert von mir kurzfristige Reaktionen. Ich muss kurzfristig ein Ersatzfahrzeug anmieten oder die Tourenplanung ändern. Unvorhersehbare Einschränkungen beim Kundenservice können die Folge sein. Außerdem kann ich Ersatzteilbestellungen und Ressourcen nicht rechtzeitig einplanen. 

So werde ich unterstützt

Mit Predictive Maintenance steht mir eine Lösung zu Verfügung, mit der ich den Ausfallzeitpunkt einer Komponente prognostizieren kann, indem entweder der Lebenszyklus (Regression) modelliert oder eine ereignisbasierte Vorgehensweise gewählt wird. Wichtige Sensoren, die z. B. die Motortemperatur, den Druck usw. berechnen, sind für mich hilfreich, um den möglichen Ausfall eines Fahrzeugs zu prognostizieren. Predictive Maintenance zeigt mir an, welche Ausfälle zu erwarten und welche weiteren Schritte einzuleiten sind. Ich erhalte einen Überblick über Bestellvorschläge für Ersatzteile und über Termine für Instandhaltungsmaßnahmen. Meine gesamte Fahrzeugflotte unterliegt einer optimalen Planung im Hinblick auf die durchzuführenden Instandhaltungen. 

Mein Nutzen

Ich kann unerwartete Ausfälle minimieren und die Nutzungsdauer meiner Fahrzeuge verlängern, indem ich Instandhaltungsmaßnahmen optimal plane. Im Vergleich zur reaktiven und geplanten Wartung reduziere ich die Kosten und steigere die Wirtschaftlichkeit. Data Science ermöglicht mir intelligente Entscheidungen anhand von Bestandsdaten. Ich habe ein Frühwarnsystem zur Verfügung, mit dem ich meine Instandhaltungskosten senken kann.  

Frühwarnsystem

    • Ausfälle lassen sich vorhersagen 
    • Instandhaltungsmaßnahmen und Reparaturen sind planbar 
    • Planbarer Einsatz von Ersatzfahrzeugen 

Vorhersage von eintretenden Störungen 

Datengetriebene Intelligenz

    • Identifikation wichtiger Einflussgrößen 
    • Datengetriebenes Lernen statt nur Sammeln 
    • Intelligente Entscheidungen in der Instandhaltung 

Intelligente Entscheidungen anhand von Bestandsdaten 

Wirtschaftlichkeit

    • Kostengünstiger als eine reaktive odergeplante Instandhaltung 
    • Ein deutlich effizienteres Instandhaltungsmanagement ist möglich 
    • Verbesserte Fahrzeugverfügbarkeit  

Sinkende Instandhaltungskosten durch Data Science 

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