HOMAG war mit wiederkehrenden ungeplanten Stillständen konfrontiert, die durch reaktive Wartungsprozesse und eine eingeschränkte Transparenz hinsichtlich früher Anzeichen von Maschinenfehlern verursacht wurden. Gemeinsam mit dem Unternehmen entwickelten wir einen Machine-Learning-basierten Predictive-Maintenance-Proof-of-Concept, der Maschinenlogs analysierte und die Anomalieerkennung mit CRM-Service-Daten aus einem Zeitraum von zwei Jahren abglich.

Die Initiative validierte eine frühzeitige Fehlererkennungsrate von rund 53 % und schuf damit die Grundlage für proaktive Wartung, verbesserte Einblicke in die Maschinenzuverlässigkeit sowie gezieltere Serviceeinsätze. Gleichzeitig unterstützte sie Verbesserungen der Mean Time Between Failures (MTBF).

Der Proof of Concept demonstrierte messbare prädiktive Fähigkeiten, indem 9 von 17 bekannten fehlerbezogenen Ereignissen erkannt wurden, was einer Erkennungsrate von etwa 53 % entspricht. Dieser Wert liegt innerhalb des typischen Bereichs früher Predictive-Maintenance-Initiativen (40–60 %) und bestätigt die grundsätzliche Machbarkeit des Ansatzes.

Durch die Nutzung vorhandener Maschinenlogdaten und CRM-Service-Ticket-Informationen als Validierungsquellen unterstützt die Lösung die frühzeitigere Identifikation potenzieller Maschinenausfälle, fördert Verbesserungen der Mean Time Between Failures (MTBF) und reduziert die Abhängigkeit von reaktiven Serviceeinsätzen.

Darüber hinaus etabliert die Lösung ein strukturiertes Framework zur Bewertung der Erkennungsleistung anhand von True Positives, False Positives und nicht erkannten Ereignissen.

Die Wartungsprozesse von HOMAG waren überwiegend reaktiv ausgerichtet und basierten auf Service-Tickets, die erst nach dem Auftreten von Maschinenausfällen erstellt wurden. Dadurch war die Fähigkeit eingeschränkt, Probleme frühzeitig vorherzusehen, was zu ungeplanten Stillständen, erhöhten Servicekosten und operativen Beeinträchtigungen bei den Endkunden führte.

Obwohl Maschinendaten vorhanden waren, wurden diese nicht systematisch genutzt, um Frühwarnsignale zu erkennen oder mit Servicedaten zu korrelieren, um daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten. Infolgedessen fehlte den Wartungsteams die notwendige Transparenz, um Eingriffe effektiv zu priorisieren oder Ausfälle zu verhindern, bevor sie den Betrieb beeinträchtigten.

Mit unserer nachgewiesenen KI-Expertise und auf Basis einer langjährigen Partnerschaft arbeiteten wir gemeinsam mit HOMAG an der Entwicklung eines fokussierten Proof of Concept, um zu validieren, ob bestehende Maschinen- und Servicedaten für Predictive Maintenance genutzt werden können.

Der Ansatz kombinierte Data Engineering und Machine Learning mit operativer Validierung, sodass erkannte Anomalien direkt mit realen Wartungsereignissen und geschäftlicher Relevanz abgeglichen werden konnten.

Die Initiative führte einen Machine-Learning-basierten Ansatz zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien im Maschinenverhalten ein – noch bevor potenzielle Ausfälle auftreten. Dadurch konnte die Wartung von einer reaktiven Vorgehensweise hin zu einer frühzeitigen Intervention weiterentwickelt werden.

Maschinenprotokolle und Statusdaten wurden verarbeitet und in ein analysierbares Format überführt, um Muster zu identifizieren, die mit ungewöhnlichem Verhalten zusammenhängen. Diese Signale wurden anschließend mit CRM-Service-Tickets korreliert, um zu validieren, ob die erkannten Anomalien tatsächlichen Wartungsereignissen entsprachen.

Dieses Validierungsframework stellte sicher, dass die Lösung eng an der operativen Realität ausgerichtet blieb. Durch die klare Definition von True Positives, False Positives und nicht erkannten Ereignissen innerhalb prädiktiver Zeitfenster etablierte das Team eine transparente Methode zur Leistungsmessung und kontinuierlichen Optimierung des Modells.

Dadurch erhalten Wartungsteams frühzeitig Einblicke in potenzielle Probleme und können gezieltere sowie priorisierte Maßnahmen ergreifen. Dies reduziert die Abhängigkeit von Notfalleinsätzen und unterstützt eine effizientere Zuweisung von Service-Ressourcen. Gleichzeitig stärkt die Verbindung zwischen Maschinendaten und CRM-Systemen die Verzahnung technischer Erkenntnisse mit geschäftlichen Prozessen.

Wichtig ist außerdem, dass die Lösung als Proof of Concept aufzeigt, was möglich ist, und gleichzeitig klare Grenzen definiert. Sie bestätigt die grundsätzliche Fähigkeit zur Anomalieerkennung, stellt jedoch noch keine vollständig optimierte oder produktionsreife Predictive-Maintenance-Lösung im großen Maßstab dar. Stattdessen bietet sie eine validierte Grundlage und demonstriert das Potenzial für weitere Iterationen und Verbesserungen.

Die Lösung befindet sich derzeit im Proof-of-Concept-Stadium und verfügt über validierte Erkennungsleistungen, die eine weitere Entwicklung und Skalierung unterstützen. Die Ergebnisse zeigen, dass Predictive Maintenance auf Basis bestehender Maschinen- und Servicedaten umsetzbar ist und einen konkreten operativen Mehrwert liefern kann.

Der Ansatz lässt sich auf andere Hersteller und Betreiber industrieller Anlagen übertragen. Durch den Einsatz vergleichbarer Datenvorverarbeitungs-Pipelines, Anomalieerkennungsmodelle und CRM-basierter Validierungsframeworks können Unternehmen Predictive-Maintenance-Funktionen auf unterschiedliche Maschinenflotten ausweiten.

Zu den nächsten Schritten gehören die Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit, die Reduzierung von False Positives sowie die Weiterentwicklung hin zu einem produktionsreifen System mit höheren Erkennungsraten, wie sie in ausgereiften Implementierungen typischerweise im Bereich von 70–90 % erreicht werden.

Diese Initiative markiert einen klaren Wandel von reaktiver Wartung hin zu datengetriebener, proaktiver Zuverlässigkeit im Betrieb industrieller Maschinen. Durch die Validierung frühzeitiger Erkennungsmöglichkeiten schafft sie einen praxisnahen Weg, Stillstandszeiten zu reduzieren und die Serviceeffizienz zu steigern.

Wenn Sie prüfen möchten, wie Predictive Maintenance auf Ihre Anlagen oder Betriebsprozesse angewendet werden kann, senden Sie uns gerne eine Nachricht – gemeinsam analysieren wir, wie sich dieser Ansatz in Ihren Werken umsetzen lässt.