Case Study · 17.5.2026
Sie möchten wissen, wie Predictive Maintenance im Betrieb ihren Wert zeigt? Durch 70 % weniger Stillstände, 25 % geringere Wartungskosten, 30 % längere Lebensdauer kritischer Komponenten.
Sensoren erfassen physikalische oder chemische Messwerte (z. B. Temperatur, Druck, Feuchtigkeit, Vibrationen) und senden diese über ein Netzwerk – häufig drahtlos – an eine Cloud-Plattform. Dort werden die Daten gespeichert, analysiert und visualisiert. Nutzer können über Dashboards, APIs oder andere Schnittstellen auf die Informationen zugreifen und sie für Monitoring, Optimierung oder automatisierte Entscheidungen nutzen.
Vorteile
- Geringe Latenz
Durch die Verarbeitung direkt an der Datenquelle werden Reaktionszeiten verkürzt – ideal für zeitkritische Anwendungen. - Reduzierter Datenverkehr
Nur vorverarbeitete oder aggregierte Daten werden in die Cloud übertragen – das entlastet Netzwerke und spart Ressourcen. - Hohe Skalierbarkeit
Die Plattform lässt sich flexibel an wachsende Datenmengen und neue Sensoren anpassen – ganz nach Bedarf. - Kosteneffizienz
Dank Pay-as-you-go-Modellen werden Cloud-Ressourcen bedarfsgerecht genutzt – das senkt Infrastruktur- und Betriebskosten.
Jetzt Predictive Maintenance Case Study anfordern!
In vielen Anlagen folgt Instandhaltung einem vertrauten Muster: prüfen → warten → reparieren. Alles nach festen Intervallen, basierend auf Erfahrung und Annahmen.
Das Problem: Maschinen halten sich nicht an Wartungspläne.
Verschleiß entsteht asymmetrisch. Lager ermüden schleichend. Vibrationen verändern sich lange, bevor etwas sichtbar kaputtgeht. Ohne Zustandsdaten bleibt das unsichtbar – bis es zu spät ist.
Nachteile
Früher haben wir auf Schäden reagiert. Heute reagieren wir auf Signale
Murat Mutlu, Solution Portfolio Manager, Conneqtive
- Abhängigkeit von Netzwerkverbindungen
Eine stabile Internetverbindung ist Voraussetzung für die Datenübertragung in die Cloud – bei Netzstörungen kann es zu Verzögerungen oder Datenverlust kommen. - Datenschutz und Sicherheit
Die zentrale Speicherung sensibler Sensordaten in der Cloud erfordert hohe Sicherheitsstandards und kann regulatorische Anforderungen mit sich bringen.
Anwendungsbereiche
Die Lösung: Unser reales Industrieprojekt zeigt, wie bestehende Hochleistungspumpen in kürzester Zeit mit industrietauglicher Sensorik nachgerüstet wurden. Vibrationen und Temperaturen lieferten danach fortlaufend Zustandsdaten. Die Datenübertragung erfolgte drahtlos – ohne Eingriffe in laufende Prozesse. Eine zentrale IoT Plattform sammelte und analysierte diese Informationen, visualisierte Trends und meldete Anomalien. Retrofit: Live Daten innerhalb weniger Wochen – ohne Stillstand.
Unsere Case Study zeigt, was erreichbar ist, wenn man:
Die Case Study mit allen technischen Details, KPI Darstellungen und Architekturinformationen steht für Sie nach der Formulareinsendung zum Download bereit.
Die Sensor Cloud kommt in vielen Branchen zum Einsatz. In der Industrie ermöglicht sie die Echtzeitüberwachung und Optimierung von Produktionsprozessen. In Smart Cities unterstützt sie die intelligente Steuerung von Verkehr, Energie und Ressourcen. Im Gesundheitswesen dient sie der Fernüberwachung von Patienten, während sie in der Landwirtschaft eine präzise Steuerung von Bewässerung und Düngung ermöglicht.