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AI & BI Use-Case · Industrial AI

Medizinische Geräte-Wartung

Ausfälle kritischer Geräte vorhersagen.

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Worum es geht

Predictive Maintenance für medizinische Geräte wertet Betriebs-, Fehler- und Wartungsdaten aus. Wartungen werden bedarfsgerecht geplant, um Ausfallzeiten zu minimieren.

  • Höhere Verfügbarkeit
  • Mehr Sicherheit
  • Kostensenkung
Business Case & ROI
−25 %

Geräteausfälle

−15 %

Wartungskosten

6–9 Mon.

Amortisation

x 2

Vorwarnzeit

Berechnet aus vermiedenen Behandlungsausfällen und geringeren Notfallreparaturen.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Medizinische Geräte-Wartung zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Medizinische Geräte-Wartung-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Medizinische Geräte-Wartung in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Maschinendaten

Zustand, Parameter und Produktionszähler.

Wartungsdaten

Störungen, Wartungen und Ersatzteilverbrauch.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Patientendaten

Behandlungsdaten, Termine und Ressourcennutzung.

Qualitätsdaten

Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.

Personal-/HR-Daten

Schichtpläne, Qualifikationen und Fehlzeiten.

Stakeholder

  • Instandhaltung

    Plant Wartungen und Ersatzteile gezielt.

  • Patientenmanagement

    Verbessert Abläufe und Ressourcennutzung.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Verfügbarkeit

02

Mehr Sicherheit

03

Kostensenkung

04

Bessere Planung

05

Höhere Effizienz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen →
Synergien & positive Nebeneffekte

Predictive Maintenance

Sensordaten liefern Verschleißindikatoren.

Predictive Quality

Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.

Automatisierte Berichte

Kennzahlen werden ohne manuellen Aufwand bereitgestellt.

Weitere Use-Cases

Predictive Maintenance

Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie teuer werden.

Predictive Quality

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.

Anomalieerkennung in Zeitreihen

Ungewöhnliche Muster in Maschinendaten sofort erkennen.