In vielen Unternehmen stellen unerwartete Ausfälle von Maschinen oder Komponenten eine große Herausforderung dar. Sie führen zu Produktionsunterbrechungen und schwer planbaren Wartungsaufwänden. Häufig fehlen jedoch die notwendigen Daten oder Strukturen, um solche Ereignisse frühzeitig zu erkennen.
Genau hier setzt Individualsoftware an: Sie schafft die Grundlage, um relevante Daten gezielt zu erfassen, auszuwerten und für vorausschauende Entscheidungen nutzbar zu machen. Wie ein solcher Einstieg konkret aussehen kann, zeigt das folgende Projektbeispiel aus unserer Zusammenarbeit mit der Farben- und Lackfabrik SCHULZ.
Ausgangssituation – Die Herausforderung
Unerwartete Ausfälle und fehlende Datentransparenz
In dem produzierenden Unternehmen kam es wiederholt zu ungeplanten Ausfällen kritischer Komponenten, teils deutlich vor der erwarteten Lebensdauer. Die Folgen waren Stillstände, Zeitverluste und zusätzliche Kosten.
Gleichzeitig fehlte eine strukturierte Datengrundlage, um Ursachen zu analysieren oder Ausfälle vorherzusagen. Dieses Problem betrifft nicht nur einzelne Branchen, sondern ist in vielen Unternehmen verbreitet – überall dort, wo Anlagen, Maschinen oder kritische Prozesse im Einsatz sind.
Unsere Aufgabe
Aufbau einer strukturierten und nutzbaren Datenbasis
Unsere Aufgabe war es, eine Lösung zu entwickeln, die Betriebs- und Sensordaten systematisch erfasst und aufbereitet. Dazu gehörten Anforderungsanalyse, Datenintegration sowie Filterung, Strukturierung und Klassifikation.
Ziel war eine Datenbasis, die sowohl verständliche Auswertungen ermöglicht als auch perspektivisch für KI-Anwendungen genutzt werden kann.
Methoden & Technologien
Python, preprocessing, data cleaning, feature extraction, data platform
Darüber hinaus: ganz viel Analyse, Struktur und Weitblick
Das Ergebnis und der Erfolg unseres Kunden
Eine solide Grundlage für Predictive Maintenance
Über mehrere Monate wurden relevante Daten erfasst und aufbereitet. Das Ergebnis ist eine strukturierte Datenbasis, die eine fundierte Analyse von Anlagenzuständen ermöglicht.
Für den Kunden bedeutet das mehr Transparenz, frühzeitige Erkennung von Verschleiß und eine solide Grundlage für Predictive Maintenance. Auch hier zeigt sich der Vorteil von Individualsoftware: Die Lösung ist exakt auf die bestehenden Systeme und Prozesse abgestimmt und kann flexibel erweitert werden – ein nachhaltiger Mehrwert für Unternehmen verschiedenster Branchen.
„Es war besonders spannend zu sehen, welche Informationen wir aus den Daten der Sensoren am Rührwerkskessel gewinnen konnten. Durch die gezielte Analyse dieser Daten war es uns möglich, einen Einblick in den Produktionsprozess zu bekommen, der uns anderweitig verwehrt geblieben wäre. Es macht immer wieder Freude, aus diesen Erkenntnissen den größtmöglichen Mehrwert für unsere Kunden und Kundinnen herauszuholen.“
Thomas Kroth, Softwareentwickler bei TeSolva
Das sagt unser Kunde über uns
Jens Ziniel
Head of process engineering
»Ich bin wirklich begeistert von der Arbeit, die das Team von TeSolva geleistet hat.
Das Projekt war äußerst komplex und erforderte ein hohes Maß an technischer Kompetenz, insbesondere in den Bereichen data preprocessing, data cleaning und feature extraction.
Die Experten von TeSolva haben die Daten so effektiv strukturiert und analysiert, dass wir damit nun ein KI-Modell für predictive maintenance trainieren können. Ich freue mich auf die Zusammenarbeit in zukünftigen Projekten.«
Erfahrung aus konkreten Softwareprojekten
Unsere Projektstories zeigen, welche Aufgaben TeSolva übernommen hat und welche Ergebnisse daraus entstanden sind. Sie helfen Ihnen, ähnliche Fragestellungen und passende Leistungen einzuordnen.
Unsere zentralen Aufgaben in diesem Projekt
Erkennen Sie Ihre Herausforderung wieder?
Beschreiben Sie uns Ihre Anwendung, Ihre Aufgabe oder Ihre Fragestellung. Gemeinsam klären wir, welche Erfahrungen aus unseren Projekten hilfreich sind und wie TeSolva Sie bei Ihrem Projekt unterstützen kann.