Instandhaltung & Asset-Management
Bainten
Instandhaltungssoftware, die Anlagen, Wartungspläne und Störungshistorie an einem Ort bündelt.
WartungsplanArbeitsauftragAnlagen
PeriodischWartung
MobilErfassung vor Ort
BarcodeAnlagenverfolgung
Maschinelles Lernen · Ankara
Ein Prognosemodell zu bauen ist leicht, es im Einsatz treffsicher zu halten schwer.Lösungen für maschinelles Lernen (ML)
Wir entwickeln Modelle für vorausschauende Wartung, Bedarfsprognose und Qualitätsvorhersage. Der Einsatz im Feld ist erst der Anfang; entscheidend ist, zu bemerken, wenn das Modell mit der Zeit nachlässt.
Vorausschauende WartungBedarfsprognoseAnomalieerkennungQualitätsvorhersageDatenpipelineLeistungsüberwachung
In ML-Projekten wird das Erfolgskriterium oft falsch gesetzt: die Genauigkeit auf Trainingsdaten. Die eigentliche Frage lautet, ob das Modell im Betrieb genauso gut ist – und wer es bemerkt, wenn nicht.
Deshalb bauen wir das Umfeld genauso sorgfältig wie das Modell: Datenpipeline, Leistungsüberwachung, Nachtrainingsroutine und menschlicher Freigabepunkt. Ohne sie wird ein Modell innerhalb weniger Monate unbemerkt unzuverlässig.
Was es umfasst
Vorausschauende WartungVerschleißsignale aus Anlagenmessungen; Wechsel von kalender- zu zustandsbasierter Wartung.
AnomalieerkennungAbweichungen vom Normalzustand erkennen – in Prozessen, Energieverbrauch oder Transaktionsdaten.
PrognosemodelleBedarfs-, Verbrauchs- und Dauerprognosen. Auch die Unsicherheit wird berichtet: eine Spanne statt einer einzelnen Zahl.
DatenpipelineDie Daten, die das Modell speisen, regelmäßig, reproduzierbar und nachvollziehbar aufbereiten.
LeistungsüberwachungLaufender Abgleich der Prognosen mit echten Ergebnissen; Verschlechterung löst einen Alarm aus.
NachtrainingFestlegen, wann und mit welchen Daten das Modell erneuert wird – als Routine.
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So gehen wir vor
1 · ProblemdefinitionWas prognostizieren wir, welche Entscheidung speist es, was kostet ein Fehler?
2 · DatenbewertungGibt es genug Historie, gibt es Labels? Die meisten Projekte ändern in diesem Schritt ihren Umfang.
3 · BaselineVergleich mit einer einfachen Regel oder Statistik. Schlägt das Modell sie nicht, braucht es kein Modell.
4 · Produktion und ÜberwachungEinsatz, Leistungsmessung und Nachtrainingszyklus.
Wichtige Produkte für diese Branche
Industriebetrieb
Bella SCADA
Browserbasierte Echtzeitüberwachung und -steuerung für kritische Infrastruktur.
ÜberwachungSteuerungAlarme
OPC UAProtokoll
ModbusFeldanbindung
WebOhne Client
Fahrzeuganalyse
DNAEksper
Ein System, das ECU-Softwaredateien analysiert und einen strukturierten Prüfbericht erstellt.
AnalyseIntegritätBericht
AutomatischDateianalyse
HashIntegrität
WebhookBerichtsübergabe
Häufige Fragen
Wie viele historische Daten werden benötigt?+
Das hängt vom Problem ab. Bei vorausschauender Wartung zählt nicht die Menge, sondern die Vielfalt: Es braucht genügend echte Ausfallbeispiele, damit das Modell lernen kann. Das wird in der Datenbewertung konkret gemessen.
Woran erkennen wir, dass das Modell etwas bringt?+
Am Vergleich mit einer einfachen Baseline. Ist es nicht deutlich besser als die bestehende Regel oder die Einschätzung von Fachleuten, lohnt sich der Aufwand nicht – und das sagen wir von Anfang an.
Lassen Sie uns darüber sprechen.
Wir hören uns Ihre Ausgangslage an und legen gemeinsam fest, wo wir anfangen.