PDM

Maschinenausfälle mit explitia.PDM verhindern

Predictive Maintenance mit KI für eine stabile Produktion

Überwachen Sie den Maschinenzustand, erkennen Sie Frühwarnsignale und planen Sie Wartungsmaßnahmen, bevor Ausfälle die Produktion beeinträchtigen.

Sprechen Sie mit unserem Experten

Was ist explitia.PDM?

explitia.PDM ist eine Machine-Learning-Predictive-Maintenance-Software, die Maschinendaten in Echtzeit analysiert, Anomalien erkennt und die Wartungsplanung unterstützt, bevor Ausfälle auftreten.

Echtzeit-Zustandsüberwachung

Überwachen Sie Maschinen und Produktionslinien kontinuierlich.

Anomalieerkennung

Erkennen Sie Abweichungen, bevor sie zu Ausfällen führen.

Analyse des Komponentenverschleißes

Erkennen Sie Teile, die möglicherweise gewartet oder ausgetauscht werden müssen.

Wartungsprognose

Ermitteln Sie den richtigen Zeitpunkt für einen geplanten Eingriff.

Die Auswirkungen von Predictive Maintenance

Verbessern Sie die Maschinenzuverlässigkeit mithilfe technischer Daten, Frühwarnungen und des Produktionskontexts.

Vorteile für Ihren Produktionsbetrieb
Überwachen Sie den Maschinenzustand kontinuierlich.
Erkennen Sie Anomalien frühzeitig.
Schätzen Sie die verbleibende Nutzungsdauer von Komponenten.
Reduzieren Sie das Risiko ungeplanter Stillstände.
Verknüpfen Sie technische Daten mit Produktionsergebnissen.
Wechseln Sie von reaktiver Wartung zu datenbasierten Entscheidungen.

React before a small disruption becomes a production loss

Weniger unerwartete Ausfälle

Erkennen Sie Risiken, bevor die Produktion zum Stillstand kommt.

Niedrigere Wartungskosten

Tauschen Sie Komponenten auf Grundlage ihres tatsächlichen Zustands aus.

Höhere Anlagenzuverlässigkeit

Behalten Sie den Zustand Ihrer Maschinen kontinuierlich im Blick.

Bessere Produktionsplanung

Planen Sie Wartungsfenster mit größerer Sicherheit.

Wie funktioniert explitia.PDM?

Erfassung von Maschinendaten

Das System erfasst Betriebsdaten von SPS-Steuerungen, IoT-Sensoren, SCADA-Systemen, MES-Plattformen sowie Sensoren zur Messung von Vibration, Temperatur, Druck oder Energieverbrauch.

Machine-Learning-Analyse

Machine-Learning-Modelle lernen das typische Anlagenverhalten, erkennen Abweichungen und identifizieren Muster, die einem Ausfall vorausgehen können.

Frühwarnmeldungen

Wird ein ungewöhnliches Verhalten erkannt, zeigt das System die gefährdete Maschine, die Art der Anomalie und ihre Dringlichkeit an.

Wartungsplanung

Instandhaltungsteams können Eingriffe während geplanter Stillstandszeiten einplanen, anstatt auf Notfälle und Ausfälle reagieren zu müssen.

Look at our implementation process

Was umfasst explitia.PDM?

Überwachung des Maschinenzustands

Erfassung industrieller Daten

Machine-Learning-Analyse

Warnungen und Benachrichtigungen

Analyse der Komponentenlebensdauer

Predictive Reports

Überwachung des Maschinenzustands

Maschinendaten in Echtzeit
Überwachung von Produktionslinien
Kontinuierliche Zustandsanalyse

Weitere Module des Production Portal entdecken

Integrationen

SPS-Steuerungen

IoT-Sensoren

SCADA-Systemen

MES-Plattformen

OEE-Monitoring

CMMS-Systemen

Traceability-Systemen

Diese Verbindungen helfen dabei zu analysieren, wie sich der technische Zustand auf Anlagenverfügbarkeit, Effizienz, Ausbringung, Produktqualität und Kosten auswirkt.