/Wissen/Predictive Maintenance in der Praxis: Wie datenbasierte Wartung ungeplante Stillstände drastisch reduziert
Success Story · 7.9.2026
Predictive Maintenance in der Praxis: Wie datenbasierte Wartung ungeplante Stillstände drastisch reduziert
Herausforderung
Intervallwartung ohne Zustandsdaten: ungeplante Stillstände, teure Notfallreparaturen, lange Lieferzeiten für Spezialkomponenten.
Lösung
Retrofit im laufenden Betrieb: Vibrations- und Temperatursensoren an den Pumpen, Übertragung per LoRaWAN®, zentrale IoT-Plattform mit Alarmierung.
Ergebnisse
70 % weniger ungeplante Ausfälle
25 % geringere Wartungskosten
99 % schnellere Reaktion auf Anomalien
30 % längere Lebensdauer kritischer Komponenten
Ungeplante Stillstände gehören zu den teuersten Risiken im industriellen Betrieb.
Besonders dort, wo kontinuierliche Prozesse, sicherheitskritische Anlagen und hohe Lieferverpflichtungen zusammentreffen, sind Ausfälle mehr als ein technisches Problem – sie werden schnell zu einem strategischen Risiko. Predictive Maintenance gilt seit Jahren als Lösung.
Doch zwischen Theorie und Praxiswissen darüber klafft häufig eine Lücke. Und viele Verantwortliche fragen sich:
Funktioniert das wirklich
im laufenden Betrieb?
in meinen Bestandsanlagen?
unter realen industriellen Bedingungen?
Eine aktuelle Case Study aus dem CHEMPARK liefert hierzu belastbare Antworten – und zeigt, wie datenbasierte Wartung nicht nur Prozesse verbessert, sondern Denkweisen im Betrieb verändert.
Jenseits des Wartungsblindflugs: Warum klassische Instandhaltung an ihre Grenzen stößt
In vielen Industrieanlagen folgt Wartung noch immer festen Intervallen. Pumpen, Motoren oder Kompressoren werden geprüft – unabhängig davon, ob sie Auffälligkeiten zeigen oder nicht. Dieser Ansatz vermittelt Sicherheit, erzeugt aber einen gefährlichen Blindflug.
Ohne kontinuierliche Zustandsdaten bleiben frühe Verschleißanzeichen unsichtbar. Schäden werden oft erst erkannt, wenn Anomalien bereits kritisch sind. Die Folge sind:
ungeplante Stillstände
teure Notfallreparaturen
lange Lieferzeiten für Spezialkomponenten
Genau vor diesem Hintergrund wurde im CHEMPARK die Frage neu gestellt: Was wäre, wenn Wartung nicht auf Annahmen, sondern auf Echtzeitdaten basiert?
Die Case Study im Überblick: Predictive Maintenance im CHEMPARK
Die folgende Case Study dokumentiert ein reales Projekt zur Zustandsüberwachung von Hochleistungspumpen in einem chemischen Industrieumfeld. Sie zeigt nicht nur die technische Umsetzung, sondern vor allem die betrieblichen Effekte einer vorausschauenden Instandhaltung.
Vom Reagieren zum Handeln: Die Success Story hinter den Zahlen
Ausgangssituation: Reaktive Wartung als Risiko
Im betrachteten Anlagenteil betrieben die Verantwortlichen eine Vielzahl rotierender Maschinen. Trotz regelmäßiger Inspektionen kam es immer wieder zu ungeplanten Ausfällen. Der Zustand der Pumpen war bekannt – allerdings immer nur punktuell.
Ein Beteiligter fasst die Situation rückblickend so zusammen:
„Wir wussten, dass Ausfälle kommen – aber nicht wann. Das machte Planung nahezu unmöglich.“
Der Wendepunkt: Zustandsdaten statt Erfahrungswerte
Der entscheidende Schritt bestand darin, Wartung nicht weiter zu optimieren, sondern das Prinzip zu ändern. Statt starrer Intervalle wurden kontinuierlich Zustandsdaten erfasst. Vibrationen und Temperaturen lieferten frühzeitige Hinweise auf Abweichungen vom Normalbetrieb.
Das Ziel war dabei nicht maximale Datentiefe, sondern frühe Handlungsfähigkeit. Anomalien sollten erkannt werden, bevor sie zu Schäden eskalieren.
Umsetzung kompakt: Retrofit statt Neubau
Ein zentraler Erfolgsfaktor war die Entscheidung für ein RetrofitSzenario. Bestehende Pumpen wurden mit industrietauglicher Sensorik nachgerüstet – ohne Eingriff in den laufenden Betrieb.
Die Datenübertragung erfolgte drahtlos via LoRaWAN®. Eine zentrale IoTPlattform aggregierte die Informationen, visualisierte Trends und automatisierte Benachrichtigungen bei Grenzwertüberschreitungen.
Der Effekt: Innerhalb weniger Wochen standen LiveDaten zur Verfügung. Der Betrieb musste nicht umgebaut, sondern lediglich neu gesehen werden.
Was wirklich den Unterschied gemacht hat – die Ergebnisse
Die Wirkung der Lösung ließ sich klar messen:
70 % weniger ungeplante Ausfallzeiten Überraschende Stillstände wurden nahezu eliminiert.
25 % geringere Wartungskosten Instandhaltungsmaßnahmen konzentrierten sich auf wirklich relevante Assets.
99 % schnellere Reaktionszeit auf Anomalien Minuten statt Tage zwischen Erkennung und Handlung.
Diese Zahlen sind keine theoretischen Zielwerte, sondern wurden im realen Betrieb erreicht.
Murat Mutlu, IoT-Portfoliomanager bei Conneqtive, beschreibt den Wandel so: „Heute reagieren wir nicht mehr auf Schäden, sondern auf Signale. Das gibt uns Kontrolle.“
Lessons Learned aus der Umsetzung
Aus der Case Study lassen sich mehrere übergeordnete Erkenntnisse ableiten:
Früherkennung ist wirtschaftlicher als Perfektion Es geht nicht darum, jedes Detail zu analysieren, sondern relevante Abweichungen früh zu erkennen. Zeit gewinnt man nicht durch mehr Daten, sondern durch bessere Entscheidungen.
Retrofitting ist der realistische Einstieg Predictive Maintenance ist kein Privileg von Neubauten. Auch Bestandsanlagen lassen sich mit überschaubarem Aufwand datenfähig machen.
Plattformen beschleunigen TimetoValue Der Einsatz einer bestehenden IoTPlattform verkürzt Implementierungszeiten drastisch und reduziert Projektrisiken.
Zustandsbasierte Wartung verändert Prozesse – und Denkweisen Der größte Effekt entsteht nicht technisch, sondern organisatorisch: Wartung wird vom Reagieren zum Planen.
Übertragbarkeit: Eine Blaupause für andere Industrieumgebungen
Obwohl sich das Projekt auf Hochleistungspumpen konzentriert, ist die zugrunde liegende Vorgehensweise breit übertragbar:
Entscheidend ist nicht der konkrete Anwendungsfall, sondern die Kombination aus Sensorik, Konnektivität und klaren Entscheidungsregeln.
Einordnung: Warum diese Case Study mehr ist als ein Einzelprojekt
Was diese Case Study besonders wertvoll macht, ist nicht nur das Ergebnis, sondern ihre Einordnung. Sie zeigt, dass Predictive Maintenance kein Experiment mehr ist, sondern ein belastbares Betriebsmodell – wenn es pragmatisch umgesetzt wird.
Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn solche Projekte nicht isoliert betrachtet, sondern als Blaupause für weitere Anwendungsfälle genutzt werden.
Fazit
Diese Case Study liefert belastbare Antworten auf eine der zentralen Fragen der industriellen Digitalisierung:
Funktioniert Predictive Maintenance wirklich im Alltag?
Ja, wenn Technologie, Prozesse und Zielbild zusammenpassen.
