Predictive Maintenance mit dem Digital Twin

Maschinenstillstände verursachen hohe Kosten, ebenso wie Fehler oder Qualitätsmängel, die sich in die laufende Produktion einschleichen. Ideal wäre es, alle Probleme und Ausfälle vorhersehen und vermeiden zu können, bevor sie auftreten. Der Digital Twin ermöglicht einen konsistenten Datenstrom, der zur Fehlererkennung genutzt werden kann.

Sie möchten mit Predictive Maintenance Ihre Instandhaltung optimieren und Ausfälle vermeiden? Dann lassen Sie sich von unseren Experten zu den Möglichkeiten des Digital Twin beraten oder erfahren Sie mehr zu den einzelnen Handlungsfeldern.

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Weniger Stillstandzeiten durch Predictive Maintenance

Nachdem sie ein Produkt an ihre Kunden verkauft haben, soll es natürlich möglichst fehlerfrei und ohne Ausfallzeiten funktionieren. Und wenn Probleme auftreten, sollen diese möglichst schnell und reibungslos gelöst werden. Verschiedene Tools und Prozesse ermöglichen es, im Zusammenspiel mit dem Digital Twin ein verbessertes Serviceerlebnis und auch neue Mehrwerte im Service zu schaffen.

  • Predictive Maintenance etablieren - Probleme erkennen und lösen, bevor sie auftreten.
  • Self Service ermöglichen - Kunden aus der Ferne helfen, das Problem vor Ort selbst zu lösen.
  • First Time Fix Rate erhöhen - Probleme beim ersten Serviceeinsatz lösen.
  • Mean Time To Repair reduzieren - die Zeit bis zur Problemlösung reduzieren.

Mehrere Maßnahmen und Werkzeuge greifen hier ineinander, um einen optimalen Service bieten zu können:

  • Systeme für die Verfügbarkeit von Ersatzteilen.
  • Einsatz von IIOT für die Anlagenüberwachung.
  • Sammlung und Bereitstellung von Produktwissen, auf das Serviceteams zugreifen können.
  • Einsatz von VR- und AR-Lösungen für die Fernwartung.

Dies erhöht die Kundenzufriedenheit und ermöglicht das Upselling von höherwertigen SLAs.

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Passende Lösungen

Der Digital Twin ist ein Konzept, das je nach Anwendung und Bedarf mit verschiedenen Softwarelösungen und Methoden umgesetzt wird. Hier sehen Sie Lösungen, die zu diesem Handlungsfeld passen:

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07.05.2024
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