Prescriptive Maintenance in der Industrie: Wie physikbasierte KI OEE und Anlagenverfügbarkeit garantiert
Prescriptive Maintenance gilt als der nächste Entwicklungsschritt von Predictive Maintenance in der Industrie 4.0. Dennoch scheitern viele KI-Projekte in deutschen Industrieunternehmen nicht an fehlenden Daten, sondern an einer mangelnden Vertrauensbasis.
Während moderne Sensorik und Condition Monitoring heute Terabytes an Maschinendaten liefern, erreichen laut Branchenstudien über 95 % der KI-Pilotprojekte keine nachhaltige Umsatz- oder OEE-Steigerung. Die Hauptgründe: fehlende Erklärbarkeit, geringe Akzeptanz in der Instandhaltung und keine messbaren Ergebnisse.
Infinite Uptime ist kein Softwareanbieter, sondern ein Full-Service-Partner für Production Outcomes as-a-Service (POaaS). Mit unserer proprietären PlantOS™-Plattform erzielen wir eine Vorhersagegenauigkeit von 99,97 % und eine Umsetzungsquote von 99 % bei Handlungsempfehlungen.
Dieser Beitrag zeigt, wie physikbasierte KI, Explainable AI und die 99 % Trust Loop ungeplante Stillstände reduzieren, OEE verbessern und Anlagenverfügbarkeit garantieren.
Warum Daten ohne Handlung ungeplante Stillstände verursachen
Der deutsche Industriesektor steht für höchste Standards in Zuverlässigkeit, Präzision und Normkonformität, unter anderem gemäß DIN 31051. Dennoch gehören ungeplante Anlagenstillstände weiterhin zu den größten Kostenfaktoren in Produktion, Energie und Prozessindustrie.
Der Grund ist strukturell: Vorhersagen allein verhindern keine Ausfälle.
Das Black-Box-Problem der Predictive Maintenance
Viele Predictive-Maintenance-Lösungen liefern lediglich Anomalie-Scores oder Vibrationsalarme – ohne klare Erklärung der physikalischen Ursache oder einer konkreten Instandhaltungsmaßnahme.
- zusätzlicher Analyseaufwand
- manuelle Validierung
- fehlendes Vertrauen in KI-Systeme
In der Praxis gilt: Daten ohne Handlung sind Ineffizienz.
Physikbasierte KI & Explainable AI für die Instandhaltung
Um Predictive Maintenance in Prescriptive Maintenance zu überführen, setzt Infinite Uptime auf Physikbasierte Analytik.
- mechanischer Gesetzmäßigkeiten
- realer Schadensmechanismen
- ingenieurwissenschaftlicher Modelle
Explainable AI statt Black Box
- FFT (Fast-Fourier-Transformation)
- Subsynchrone Frequenzanalyse
- Schockwellen-Demodulation
Das Ergebnis ist keine abstrakte Warnmeldung, sondern eine konkrete Handlungsempfehlung (Prescription):
Diagnose: Fehlausrichtung an der Kupplung zwischen Motor B und Pumpe C.
Empfohlene Maßnahme: Laserausrichtung am Antriebs-Lager innerhalb von 48 Stunden durchführen.
Erwarteter Effekt: Vermeidung eines kostenintensiven Ausfalls und Steigerung der Anlagenverfügbarkeit um 2,5 %.
Diese Transparenz erfüllt die Anforderungen deutscher Ingenieurteams und erklärt, warum unsere False-Negative-Rate nur 0,03 % beträgt.
Prescriptive Maintenance mit verifizierten Ergebnissen: Die 99 % Trust Loop
Der Digital Handshake zwischen KI und Instandhaltung
- KI erkennt eine Anomalie
- Prüfung durch ein 24/7 Reliability-Expertenteam
- Freigabe an den Betreiber
- Umsetzung und digitale Bestätigung („Verified“)
- dokumentiert die vermiedenen Kosten
- bestätigt die OEE-Verbesserung
- verbessert die KI kontinuierlich
- Vorhersagegenauigkeit: 99,97 %
- Umsetzungsquote: 99 %
- Vermeidete Stillstandszeit: 115.704 Stunden
- Verifizierte Maßnahmen: 28.551 (100 % bestätigt)
Warum Prescriptive Maintenance die sicherste Instandhaltungsstrategie ist
- internen Personalaufwand
- Integrationsrisiken
- gescheiterte Pilotprojekte
Drei messbare Effekte in einer Lösung
Zuverlässigkeit erhöhen: 99,7 % Anlagenverfügbarkeit bei überwachten Assets
Durchsatz steigern: Bis zu 2,5 % höhere Auslastung und 5–10 t/h mehr Output
Energieeffizienz verbessern: Bis zu 2 % geringerer Energieverbrauch pro produzierter Tonne
Schnelle Implementierung ohne Reibungsverluste
- Einsatz in 831 Industrieanlagen weltweit
- ROI in Monaten
- Vollständige Anlagenabdeckung in 2–3 Wochen
Hören Sie auf, Software zu evaluieren. Beginnen Sie, Ergebnisse zu erzielen.
Verifizierte Performance (Stand: Nov 2025)
| Kennzahl | Performance (letzte 12 Monate) | Bestmonat (Nov 2025) |
|---|---|---|
| Vorhersagegenauigkeit | 99,74 % | 99,97 % |
| Umgesetzte Maßnahmen | 96 % | 99 % |
| Eingesparte Stillstandszeit | – | 115.704 Std. |
| Verifizierte Ergebnisse | – | 28.551 (100 %) |