Erfahren Sie, welche Technologien führende Unternehmen aus unserem Netzwerk bereits erfolgreich einsetzen. Wir zeigen Ihnen reale Lösungen und Praxisbeispiele, mit denen andere Betriebe ihre industriellen Datenströme analysieren und proaktiv nutzen.
Unsere Plattform vereint führende Technologiepartner und Lösungsanbieter, die Sie bei der Implementierung Ihrer Predictive AI unterstützen, indem sie Ihnen die nötige Expertise und das nötige Know-how zur Verfügung stellen. Vertrauen Sie auf erprobte Lösungen und erfahrene Spezialisten aus der IIoT-Community. Sie wissen, welche Predictive-AI-Lösungen in anspruchsvollen industriellen Umgebungen zuverlässig funktionieren.
b.telligent ist eine technologieunabhängige Beratung mit Fokus auf die Optimierung digitaler und...
IXON bietet Maschinenbauern eine sichere, zuverlässige und zugängliche Möglichkeit, mit ihren Maschinen...
RIZM vereint Daten aus Produktion, Energiebeschaffung und Infrastruktur, um mithilfe von Algorithmen...
SICK bietet als Technologie- und Marktführer im Bereich Sensorintelligenz sowie Applikationslösungen die...
Predictive AI macht industrielle Datenströme analysierbar, prognostizierbar und handlungsleitend. Sie erkennt Muster, Anomalien und Trends – lange bevor Probleme auftreten.
Predictive AI (vorausschauende künstliche Intelligenz) ist ein methodischer Ansatz, bei dem IoT-Daten systematisch durch Machine Learning und Deep Learning ausgewertet werden, um zukünftige Ereignisse oder Zustände vorherzusagen. Dabei lernen Algorithmen aus historischen Sensordaten, Bildmaterial oder Maschinenparametern und erkennen Muster, die auf bevorstehende Fehler, Qualitätsabweichungen oder Ineffizienzen hindeuten.
Besonders relevant ist Predictive AI im industriellen Kontext, wo Echtzeitdaten aus Produktionsanlagen, Energieinfrastruktur oder Logistikprozessen anfallen – häufig in großen Mengen und mit hoher Dynamik. KI-gestützte Systeme ermöglichen es hier, manuelle Auswertungen abzulösen, präzise Vorhersagen zu treffen und operative Entscheidungen direkt zu automatisieren.
Predictive AI ist der datenbasierte Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Früherkennung von Ereignissen oder Optimierung von Abläufen. Sie kombiniert industrielle IoT-Daten mit lernenden Modellen und ermöglicht proaktive Eingriffe, bevor Probleme sichtbar werden.
IoT-Daten werden erfasst, aber nicht vernetzt oder ausgewertet
Manuelle Sichtprüfungen sind fehleranfällig und kostenintensiv
Fehler werden erst erkannt, wenn es zu spät ist
Anlagen laufen in Spitzenlast, obwohl günstige Zeitfenster verfügbar wären
Obwohl viele Industrieunternehmen ihre Maschinen, Anlagen und Logistikprozesse bereits mit Sensorik und IoT-Technologien ausgestattet haben, fehlt es oft an konkreten, handlungsleitenden Erkenntnissen. Große Datenmengen werden zwar gesammelt – doch sie werden selten systematisch analysiert oder zur aktiven Steuerung genutzt.
Manuelle Qualitätsprüfungen, verzögerte Wartungsmaßnahmen oder ineffizienter Energieeinsatz sind typische Beispiele für ungenutzte Potenziale. Fehlende Transparenz, Reaktionszeiten im Krisenmodus und Wissensverluste im Shopfloor zählen zu den größten Hindernissen für operative Exzellenz.
Predictive AI folgt einem klar strukturierten Ablauf. Zunächst werden Daten aus Maschinen, Sensoren, Kameras oder Energiemessungen gesammelt. Anschließend werden diese in Echtzeit ausgewertet. Die KI-Modelle erkennen daraufhin Abweichungen, Muster oder Trends und leiten daraus präzise Vorhersagen und Entscheidungen ab.
Das Besondere: Diese Entscheidungen erfolgen entweder automatisiert (z. B. als Alarm, Handlung oder Steuerbefehl) oder sie liefern dem Fachpersonal eine fundierte Grundlage für den nächsten Schritt. Predictive AI wird somit zum digitalen Assistenten auf Shopfloor-, Leitstand- oder Managementebene.
Frühzeitige Erkennung von Abweichungen im Anlagenverhalten – etwa bei Temperatur, Schwingung, Energieverbrauch oder Auslastung.
Bilderkennung und Deep Learning ersetzen manuelle Sichtprüfungen durch objektive, KI-gestützte Qualitätsentscheidungen.
Statt reaktiver Instandhaltung prognostiziert die KI den nächsten sinnvollen Wartungstermin auf Basis realer Betriebsdaten.
KI analysiert Stromflüsse und regelt Anlagen so, dass günstige Zeitfenster oder CO₂-Vorgaben berücksichtigt werden.
Predictive AI analysiert komplexe Datenzusammenhänge und unterstützt bei der Root Cause Analysis direkt im Shopfloor.
Durch maschinelles Lernen schlägt das System optimale Einstellungen für Produktion oder Maschinenbetrieb vor – teils automatisch.
Unsere Partner zeigen, wie KI auf Basis von IoT-Daten echte Mehrwerte schafft – von der Qualitätsprüfung bis zur Energieoptimierung.
Predictive AI ist längst kein Laborprojekt mehr. Unternehmen aus unserem Netzwerk setzen bereits heute auf KI-basierte Anwendungen, die Prozesse sicherer, effizienter und transparenter machen. Ob in der Fertigung, Logistik oder Energie – hier entstehen Lösungen, die im Alltag messbaren Nutzen bringen.
Erfahren Sie, wie ACP CUBIDO mit KI und Kameras die Qualitätskontrolle automatisiert – direkt am Shopfloor, effizient und skalierbar.
Erfahren Sie, wie Softserve individuelle Qualitätskontrollen an industrielle Anforderungen anpasst. Das Potenzial reicht von Bildverarbeitung bis KI-gestützter Anomalieerkennung.
OPC UA vereinfacht die Maschinenkommunikation in der Lebensmittelproduktion, steigert die Effizienz und vernetzt Produktionsanlagen weltweit.
Die Kombination aus industriellen Datenquellen, Machine Learning und einer skalierbaren Architektur ermöglicht die Nutzung von KI-Anwendungen im Shopfloor. Unsere Partner setzen dabei auf bewährte Technologien entlang einer durchgängigen, modularen, interoperablen und skalierbaren Architektur.
Weniger Ausschuss & Nacharbeit
ACP CUBIDO: Fehlererkennung bei Montage per Kamera + KI
Kürzere Durchlaufzeiten
Softserve: Inline-Inspektion ohne Stichproben
Bessere Entscheidungen
Bühler: KI-gestützte Prozessbewertung im Waffel-Workshop
Weniger ungeplante Stillstände
Digitale Services & Partnerschaften
Viele IIoT-Projekte scheitern nicht an der Idee, sondern an der Umsetzung: Fehlende Skalierbarkeit, hohe Betriebskosten und unklare Anforderungen führen zu teuren Nachbesserungen und einem gescheiterten Business Case.
Auf unserer Plattform finden Sie praxisbewährte Technologien, Best Practices aus realen Industrieprojekten und das gesammelte Wissen unserer Community. Wir zeigen, wie Sie mit dem richtigen Technologie-Stack – von der Datenerfassung bis zur KI-Auswertung – typische Fehler vermeiden und Ihr IIoT-Projekt wirtschaftlich und zukunftssicher aufbauen.
Entdecken Sie, wie führende Unternehmen aus unserem Netzwerk ihre Projekte erfolgreich strukturieren – modular, interoperabel und datensicher.
Die Datenerfassung bildet das solide Fundament Ihrer IoT-Anwendung. Ob Maschinen-, Betriebs-, oder Sensordaten – eine exakte und zuverlässige Erfassung ermöglicht präzise Analysen und datengestützte Entscheidungen. Moderne Lösungen erfassen Daten direkt an der Maschine, standardisiert und in Echtzeit.
Eine verlässliche Datenübertragung ist essenziell für jeden IoT-Prozess. Entscheiden Sie auf Basis Ihrer Anforderungen zwischen kabelgebundenen (z.B. Ethernet) und kabellosen Technologien (z.B. 5G, LoRaWAN), um Stabilität und Flexibilität optimal zu verbinden.
Die effiziente Aufbereitung und Vorverarbeitung Ihrer Rohdaten stellt sicher, dass diese unmittelbar nutzbar sind. Ob Edge Computing oder lokale Vorverarbeitung – reduzieren Sie die Datenmenge und verbessern Sie die Performance Ihrer IoT-Systeme deutlich.
Datenstandardisierung schafft die Grundlage für effiziente, herstellerübergreifende Kommunikation und eine konsistente Nutzung von Daten im gesamten Lebenszyklus. Ob durch Protokolle wie OPC UA over MQTT für sichere Übertragung oder standardisierte Produktdaten und Digitale Zwillinge – so bleiben Ihre IIoT-Projekte flexibel, skalierbar und wirtschaftlich.
Das Zusammenwachsen von Produktions- (OT) und Informationstechnologie (IT) ermöglicht Ihnen einen transparenten Datenfluss ohne Medienbrüche. So eliminieren Sie Datensilos, beschleunigen Entscheidungen und optimieren Ihre betrieblichen Prozesse langfristig.
IoT-Plattformen bilden das zentrale Nervensystem Ihrer digitalen Infrastruktur. Als PaaS- oder SaaS-Lösungen – etwa in Form von Kundenportalen für Hersteller – speichern, visualisieren und verwalten sie IoT-Daten. So erhalten Sie jederzeit einen umfassenden Überblick über Ihre Prozesse und können datenbasierte Entscheidungen fundiert treffen.
Der Schutz sensibler Industrie- und Prozessdaten hat höchste Priorität. Moderne Sicherheitskonzepte sorgen dafür, dass Ihre Daten verschlüsselt übertragen und gespeichert werden, und Ihre Systeme stets aktuellen regulatorischen Anforderungen entsprechen.
Die effiziente Verwaltung vernetzter IoT-Geräte bildet einen zentralen Baustein erfolgreicher Digitalisierungsstrategien. Von der Inbetriebnahme über Updates bis zur Außerbetriebnahme – ein strukturiertes Gerätemanagement reduziert Betriebskosten und erhöht die Sicherheit Ihrer IoT-Infrastruktur erheblich.
Visualisierte Daten ermöglichen schnellere und präzisere Entscheidungen in Ihrem Unternehmen. Moderne Dashboards und grafische Aufbereitungen transformieren komplexe Datenströme in übersichtliche Echtzeit-Darstellungen und schaffen Transparenz auf allen Unternehmensebenen.
Die systematische Analyse Ihrer IoT-Daten deckt verborgene Zusammenhänge auf und identifiziert Optimierungspotenziale in Ihren Prozessen. Von deskriptiver Statistik bis zu komplexen Analyseverfahren – gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren operativen Daten für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Datenanalyse ist die Grundlage für datengetriebene IIoT-Anwendungen – von der Prozessoptimierung bis zu KI-gestützten Vorhersagen. Während klassische Auswertungen mit festen Regeln arbeiten, erkennen KI-Algorithmen selbstständig Muster und Anomalien – etwa für Predictive Maintenance oder Qualitätsprognosen. Beide Ansätze ergänzen sich und optimieren das Potenzial Ihrer IoT-Daten.
Branchenspezifische IoT-Anwendungen lösen konkrete Herausforderungen mit vorkonfigurierten Funktionalitäten. Von der Fertigungsoptimierung bis zum Asset-Tracking – diese spezialisierten Anwendungen bieten schnelle Time-to-Value und lassen sich flexibel an individuelle Anforderungen anpassen.
Predictive AI entsteht nicht im luftleeren Raum. Damit KI am Shopfloor robuste Prognosen, beispielsweise zu Fehlern, Verschleiß oder Energieverbrauch, liefern kann, müssen Daten aus Sensorik, Steuerungen und Maschinen standardisiert, analysiert und kontextualisiert werden. Unsere Partner setzen dabei auf durchgängige Architekturen: vom Datenerfassungsgerät über die Modellbildung bis hin zur KI-gesteuerten Entscheidung. Jede Technologie ist dabei ein funktionaler Baustein: interoperabel, industrietauglich und skalierbar.
In unserer Community vernetzen sich Industrie-Expert:innen, die bereits erfolgreiche IIoT-Projekte umgesetzt haben – offen, praxisnah und auf Augenhöhe. Erhalten Sie Einblicke, wie andere Unternehmen Herausforderungen gelöst haben, tauschen Sie sich zu Ihren Use Cases aus und entdecken Sie neue Ideen und konkrete Lösungswege für Ihr Business.
Jede Innovation beginnt mit einer Idee. Finden Sie heraus, welche bewährten Use Cases Ihre digitale Transformation unterstützen – von vorausschauender Wartung bis zur Mitarbeitersicherheit.
Echtzeit-Überwachung von Maschinen- und Sensordaten zur Reduzierung von Stillständen.
Datenbasierte Wartung, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Kosten zu senken.
Lückenlose Verfolgung von Assets und Materialflüssen in der Produktion & Logistik.
Automatisierte Erfassung & Verwaltung von Produktions- und Betriebsdaten.
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Ob erste Einblicke, spezifische Fragen oder konkrete Anwendungsfälle – wir helfen Ihnen weiter! Kontaktieren Sie uns für individuelle Beratung und Lösungen.
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Internet of Things (IoT) ist die englische Version für das Internet der Dinge. Die Definition zur Bedeutung ist weitreichend, daher übersetzen wir die Begriffe aus der Industrie hier in die Praxis.
Wie auch immer Sie es nennen – hier finden Sie es ohne „Buzzword-Bullshit-Bingo“.
Wir freuen uns, von Ihnen zu hören!
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