Predictive Maintenance mit Z-Score-Anomalie-Erkennung, RUL-Berechnung, Claude-KI als Erklärer.
Echtzeit-Sensordaten von 61+ Herstellern. Anomalie-Erkennung per Z-Score, Restlebensdauer-Berechnung (RUL), Ausfallwahrscheinlichkeit. Claude AI erklärt jeden Alarm in Klartext: was ist los, was ist zu tun, wie dringend. Pilot beim Andreas-Projekt (Objet Meistern).
Vier Schritte vom Sensor an der Anlage bis zum Klartext-Alarm.
Vorhandene Sensoren von 61+ Herstellern direkt anbinden. Keine neue Hardware nötig.
2-4 Wochen Trainings-Phase. Saison-Muster, Tageszeit-Profile, Last-Spitzen werden gelernt.
Z-Score-Algorithmus erkennt Abweichungen vom gelernten Normal. RUL-Berechnung schätzt Restlebensdauer.
Claude AI erklärt: "Lager am Aufzug zeigt seit 3 Tagen erhöhte Vibration, Tausch in 4-6 Wochen."
Predictive Maintenance auf KI-Niveau, mit Klartext-Erklärungen für den Hausmeister.
Siemens, ABB, Schneider, Vaillant, Buderus, KONE, ThyssenKrupp und viele mehr — out-of-the-box.
Heizung, Lüftung, Aufzug, Brandmelder, Pumpen, Klimaanlage, USV, Beleuchtung, Zutritt …
Mail, SMS, Push — je nach Dringlichkeit. Kritischer Alarm kommt auf allen Kanälen gleichzeitig.
Statistische Abweichung vom Normalverhalten. Frühwarnung Wochen bevor klassische Limits triggern.
Schätzt verbleibende Betriebsstunden. Tausch planbar, statt Notfall-Reparatur am Wochenende.
Claude AI erklärt jeden Alarm in Klartext. Was, warum, wie dringend, was tun. Kein Sensor-Kauderwelsch.
Live-Pilot mit echten Anlagen und echtem Hausmeister-Alltag.
30 Minuten reichen, um zu klären, welche Anlagen sich für Predictive Maintenance lohnen.
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