Wenn Technik vorausschaut: Predictive Maintenance in der Industrie 4.0

Stillstand ist teuer – vor allem, wenn er unerwartet kommt. In der Industrie zählt jede Minute, in der Maschinen nicht laufen. Predictive Maintenance heißt das Prinzip, das Schäden erkennt, bevor sie entstehen – und damit nicht nur Kosten spart, sondern auch Prozesse sicherer und effizienter macht.

In diesem Blogbeitrag beleuchten wir dieses spannende Thema besonders mit Blick auf die Elektrobranche. Wo hilft es, wie hilft es und was bedeutet es in Sachen Sicherheit und Effizienz? Das Sonepar InnovationLab klärt auf!

Von der reaktiven zur vorausschauenden Wartung

Noch vor wenigen Jahren folgte industrielle Instandhaltung einem einfachen Rhythmus: Regelmäßige Wartungszyklen sollten sicherstellen, dass Maschinen reibungslos laufen. Doch dieser Ansatz war selten optimal – zu oft wurden Teile ausgetauscht, die noch funktionierten, oder Ausfälle traten trotz Wartung auf. Predictive Maintenance revolutioniert dieses Prinzip: Statt nach Plan wird nach Zustand gewartet – und dieser Zustand wird in Echtzeit überwacht.

Sensoren erfassen kontinuierlich Daten wie Temperatur, Vibration, Stromaufnahme oder Laufzeit. Diese Informationen werden analysiert, mit historischen Werten verglichen und durch KI-basierte Algorithmen interpretiert. Das Ergebnis: ein genaues Bild des aktuellen Anlagenzustands – und die Fähigkeit, potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen. So lassen sich Reparaturen gezielt planen, bevor es zu einem Stillstand kommt.

Was bedeutet das für die Elektrobranche?

Gerade im elektrotechnischen Bereich bietet Predictive Maintenance enorme Vorteile. Verteiler, Steuerungen, Maschinenanschlüsse oder Schaltanlagen – viele dieser Komponenten sind hochsensibel und stehen unter Dauerbelastung. Ein ungeplanter Ausfall hat hier nicht nur wirtschaftliche Folgen, sondern kann auch sicherheitsrelevant sein. Mit intelligenten Sensoren, etwa zur Temperaturüberwachung in Schaltschränken oder zur Strommessung in Leitungen, lassen sich kritische Zustände frühzeitig erkennen. Die Wartung wird planbarer, die Lebensdauer der Anlagen steigt – und ungeplante Ausfallzeiten gehören der Vergangenheit an.

Ein Beispiel aus der Praxis: Mithilfe von Temperatur- und Stromflussdaten kann erkannt werden, ob ein Leistungsschalter überhitzt oder unter Last nicht mehr korrekt arbeitet. Noch bevor es zum Ausfall kommt, wird automatisch ein Wartungsticket ausgelöst – und der Austausch erfolgt planbar, ohne teure Produktionsunterbrechung oder sonstige Schäden.

Vernetzt, lernfähig, wirtschaftlich

Grundlage für Predictive Maintenance ist das Industrial Internet of Things (IIoT). Sensoren, Maschinen und Steuerungen sind miteinander vernetzt und tauschen permanent Daten aus. Algorithmen und KI-Systeme analysieren diese Datenströme, erkennen Muster und lernen stetig dazu. Je mehr Informationen vorliegen, desto präziser werden die Prognosen. Besonders spannend wird es, wenn Predictive Maintenance mit anderen digitalen Technologien kombiniert wird – etwa mit digitalen Zwillingen oder AR-Anwendungen, die Wartungsteams visuell durch den Prozess führen.

Auch wirtschaftlich lohnt sich der Blick in die Daten. Denn anstatt Personalressourcen in regelmäßige, teils unnötige Wartungen zu investieren, können Elektro-Fachkräfte, Reparateure und Betreiber gezielt dann eingreifen, wenn es wirklich sinnvoll ist. Das spart Zeit, Material – und schont nicht zuletzt auch die Umwelt.

Effizienz trifft Sicherheit 

Neben Effizienzsteigerung und Kostenreduktion spielt auch das Thema Sicherheit eine wichtige Rolle. Predictive Maintenance ermöglicht es, potenzielle Gefahrenquellen frühzeitig zu erkennen – sei es ein drohender Kurzschluss, ein Isolationsproblem oder thermische Überlastung. Durch die automatisierte Früherkennung lassen sich Risiken minimieren und gesetzliche Vorschriften zuverlässig einhalten.

Einfacher Einstieg dank moderner Lösungen

Die gute Nachricht: Predictive Maintenance ist längst keine Zukunftsvision mehr. Viele Hersteller bieten bereits praxisreife Produkte an, die sich auch in bestehenden Anlagen nachrüsten lassen.

Neben klassischen Cloud-Lösungen gewinnen auch Edge-Computing-Technologien wie „Kicks for Edge“ von Siemens an Bedeutung. Statt die Daten erst in eine entfernte Cloud zu schicken, werden sie direkt dort verarbeitet, wo sie entstehen – in der Produktion. Mit der kompakten Edge-Box lassen sich Zustände von Maschinen in Echtzeit überwachen, Anomalien erkennen und Wartungsintervalle gezielt planen. Die Visualisierung erfolgt sofort per Dashboard, wodurch Stillstände vermieden und Produktionsrisiken frühzeitig erkannt werden können. Für Unternehmen bietet sich damit eine schnelle, einfache Möglichkeit, Predictive Maintenance direkt im eigenen Betrieb einzusetzen – ohne lange Vorlaufzeit, aber mit großem Mehrwert.

Hard- und Software geschenkt: Die Teilnahme ist kostenfrei. Bei Interesse könnt ihr euch online anmelden, einen Termin für einen Online-Workshop vereinbaren und das Starter-Paket mit der Industrial Edge Box und allen Software-Lizenzen erhalten. Danach kann die Software 12 Monate lang kostenfrei getestet und die Hardware anschließend auch weiter genutzt werden. So einfach geht‘s. Hier online registrieren: KicksForEdge

Mehr dazu erfahrt ihr von Weiterhelfer-Martin

Predictive Maintenance und Kicks for Edge – zwei Themen die wirklich spannend sind. In unserer Weiterhelfer-Show hat Martin beide Themen aufgegriffen und super erklärt.

Hier findet ihr die Folge zum Thema Predictive Maintenance.

Und hier findet ihr die Folge zum Thema Kicks for Edge.

Fazit

Predictive Maintenance ist weit mehr als ein technisches Upgrade – es ist ein Perspektivwechsel. Weg von der reaktiven Fehlerbehebung, hin zu einer aktiven und datenbasierten Strategie. Für die Elektrobranche bedeutet das nicht nur effizientere Prozesse, sondern auch neue Chancen: für innovative Services, nachhaltige Kundenbindung und einen echten Wettbewerbsvorteil. Wer heute in intelligente Instandhaltung investiert, spart morgen nicht nur Kosten – sondern macht sich fit für die Zukunft der Industrie.