Instandhaltungsmanagement

Ausfälle vorhersagen, bevor sie Ihre Produktion stoppen

MSF Maintenance kombiniert präventive Wartungspläne mit prädiktiver, sensorbasierter Instandhaltung. Weniger Ausfälle, längere Maschinenlebensdauer und Wartungsarbeiten, die sich in den Produktionsplan einfügen.

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Zentrale Funktionen

Prädiktive InstandhaltungIoT-Sensordaten (Vibration, Temperatur, Energie) sagen Ausfälle voraus, bevor sie eintreten.

Präventive WartungspläneZeit- und nutzungsbasierte Wartungspläne werden automatisch erstellt und nachverfolgt.

Verwaltung von WartungsaufträgenTechniker empfangen, erledigen und dokumentieren Aufträge mobil oder an Touch-Panels.

ErsatzteilverwaltungErsatzteilbestand mit Wartungsaufträgen verknüpft — das richtige Teil ist immer verfügbar.

APS-IntegrationWartungsfenster werden in den Produktionsplan eingeplant, statt ihm entgegenzustehen.

Maschinenhistorie & AnalysenMTBF, MTTR, Stillstandsquote, Notfallrate, Einhaltungsquote und Kostenkennzahlen je Maschine — ein vollständiges Maintenance-4.0-Management-Dashboard.

Digitales StörungsmanagementMeldungen werden von Bedienern (HMI/Web) oder automatisch durch Sensoren ausgelöst — mit Priorität, strukturierter Dokumentation und vollständiger Rückverfolgbarkeit von der Störung bis zum Abschluss. Kein Papier, keine verlorenen Meldungen.

Integrierte Ersatzteile & LagerverwaltungAufträge reservieren die benötigten Teile, erzeugen barcodebestätigte Lagerumbuchungen und lösen bei fehlendem Bestand automatisch Bestellungen aus.

Strategiebasierte PräventivpläneZeitbasierte (monatlich/jährlich) und leistungsbasierte (Betriebsstunden, Produktionsmenge) Strategien mit Mehrzyklen-Planung und Vor-/Nachlauffaktoren, die künftige Termine automatisch neu berechnen.

Messbare Ergebnisse

-45%Störungen

+20%Maschinenlebensdauer

-30%Instandhaltungskosten

100%Digitale Wartungsaufträge

Aus der Plattform — echte Screens

Maintenance Overview Dashboard — downtime %, MTBF, MTTR, compliance and cost KPIs in one screen

Maintenance Monitoring — live notifications, orders, inspection backlog and real-time status

Anomaly Monitoring — real-time sensor data with automatic maintenance notifications on threshold breach

Häufig gestellte Fragen

Welche Daten benötigt die prädiktive Instandhaltung?

Sensordaten von META-Smart-I/O-Geräten oder bestehenden SPS — Vibration, Temperatur, Stromaufnahme und Zyklenzahlen sind typische Eingangsgrößen.

Können Techniker es mobil nutzen?

Ja, Wartungsaufträge, Checklisten und Maschinenhistorie stehen auf Smartphones, Tablets und MSF-Panels zur Verfügung.

Funktioniert es mit den Stillstandsdaten aus dem MES?

Ja — im MES erfasste Stillstandsgründe erzeugen automatisch Wartungsmeldungen.

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