Cloud-basierte prädiktive Wartung & Anomalieerkennung in der Textilproduktion

Kontext

Textilmaschinenhersteller, Maschinenbau. Komplexe mechanische Systeme in laufender Produktion; Maschinendaten sollen Ausfälle früh sichtbar machen und zugleich betriebswirtschaftliche Auswertungen ermöglichen.

Problem

Aufkommende Defekte wurden spät erkannt, Stillstandszeiten waren die Folge. Die Datenerfassung war nicht auf wechselnde Schichtstrukturen ausgelegt, und die tägliche Produktionsmenge ließ sich nicht sauber quantifizieren.

Was wir gebaut haben

Eine Cloud-Lösung für prädiktive Wartung: Maschinendaten aus der Fabrik werden nahezu in Echtzeit kontinuierlich erfasst und auf Anomalien analysiert. Die Datenerfassung wurde auf die neue Schichtstruktur umgestellt (3 × 8 h → 2 × 12 h) für genauere Finanzberichte, und die tägliche Garnproduktion wird quantifiziert — als Basis eines produktionsbasierten Preismodells.

Zentrale Engineering-Entscheidung

Defekte über Abweichungen im Leistungsverhalten lokalisieren — auf Basis kontinuierlicher Erfassung statt punktueller Messungen. Die Analyse von Abweichungen gegenüber dem normalen Verhalten erlaubt es, aufkommende Defekte schnell und mit hoher Präzision zu lokalisieren; derselbe Datenstrom trägt die Schicht- und Produktionsauswertung.

Ergebnis

• +20 % betriebliche Effizienz
• Frühzeitige Erkennung von Anomalien, reduzierte Ausfallzeiten
• Genauere finanzielle Berichterstattung; Quantifizierung der Garnproduktion als Basis für ein produktionsbasiertes Preismodell