🛠️ Ops

Predictive Maintenance Quickstart

In 30 Tagen zu weniger Stillstand: Daten erfassen, Anomalien finden, Alerts an Techniker ausspielen.

📅 9. Dezember 2025 👤 Von KI.NETIC Team ⏱️ 6 Min. Lesezeit
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Schritte zum Start

  1. Sensordaten inventarisieren (Temperatur, Vibration, Strom)
  2. Datenfluss in ein zentrales Time-Series-Repo bringen
  3. Anomalie-Modelle trainieren (z.B. Isolation Forest / LSTM)
  4. Alerting & Playbooks für Techniker definieren
  5. KPIs tracken: MTBF, MTTR, Ausfallkosten

Business Impact

-20-35% Stillstandszeit in Piloten, ROI < 6 Monate bei Anlagen mit Ersatzteil-Langläufern.

Daten & Sicherheit

On-Prem oder CH-Cloud möglich, Zugriffe rollenbasiert, Audit-Logs aktiviert. Daten bleiben in der Schweiz.

Weniger Ausfälle, mehr Output

Wir bauen den Datenpfad, trainieren das Modell und richten Alerts in Ihrem Ticket-System ein.

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