Klartext zu unseren Bedingungen

Definitionen und Abgrenzungen, die Missverständnisse bei der Nutzung unserer IIoT-Diagnostik vermeiden.

  1. Was verstehen wir unter „vorausschauender Wartung“?

    Vorausschauende Wartung bedeutet bei uns die kontinuierliche Überwachung von Maschinenzuständen mittels Schwingungs- und Temperatursensorik. Die Analyse erfolgt auf Basis von Frequenzspektren und Trenddaten. Eine Garantie für die Vermeidung jedes Ausfalls kann daraus nicht abgeleitet werden – die Technik reduziert Risiken, schließt sie aber nicht vollständig aus.

  2. Welche Daten werden von den Feldsensoren erfasst?

    Erfasst werden ausschließlich physikalische Messgrößen: Schwingungsamplitude in mm/s, Lagertemperatur in °C sowie optional Drehzahl und Druck. Personenbezogene Daten werden nicht erhoben. Die Rohdaten bleiben Eigentum des Betreibers und werden nur auf dessen Infrastruktur verarbeitet.

  3. Wie ist die Haftung bei Fehlalarmen oder nicht erkannten Schäden geregelt?

    Unsere Algorithmen arbeiten mit statistischen Schwellwerten und lernenden Modellen. Fehlalarme oder nicht erkannte Schäden können in seltenen Fällen auftreten – etwa bei abrupten Materialbrüchen ohne Vorsignale. Eine Haftung für Folgeschäden ist ausgeschlossen, sofern nicht grobe Fahrlässigkeit unsererseits nachgewiesen wird. Wir empfehlen stets eine ergänzende manuelle Inspektion.

  4. Welche Schnittstellen werden für die IIoT-Anbindung genutzt?

    Die Anbindung erfolgt über standardisierte Protokolle wie MQTT, OPC UA oder Modbus TCP. Individuelle Schnittstellen werden projektspezifisch entwickelt. Die Datenübertragung ist Ende-zu-Ende verschlüsselt. Eine Nutzung öffentlicher Cloud-Dienste ist nur nach gesonderter Vereinbarung zulässig.

  5. Gilt die Zustandsüberwachung auch für Maschinen im Ex-Bereich?

    Ja, unsere Sensoren sind in explosionsgeschützter Ausführung (ATEX/IECEx) erhältlich. Die Montage und Inbetriebnahme in Ex-Zonen erfordert jedoch eine separate Risikobewertung durch den Betreiber. Wir liefern die technischen Spezifikationen, übernehmen aber keine Verantwortung für die Einhaltung örtlicher Explosionsschutzvorschriften.

  6. Wie lange werden die Messdaten gespeichert?

    Rohdaten werden standardmäßig 90 Tage vorgehalten, aggregierte Trenddaten bis zu 24 Monate. Eine längere Speicherung ist auf Anfrage möglich. Die Löschung erfolgt automatisch nach Ablauf der Frist, sofern keine anderslautende Vereinbarung getroffen wurde. Der Kunde kann jederzeit einen Export aller Daten anfordern.

Funktionsumfang der Zustandsüberwachung

Alle Funktionen ansehen

Das IIoT-Ökosystem erfasst kontinuierlich Schwingungs- und Temperaturdaten an Pumpen, Verdichtern und Motoren. Die Analyseplattform wandelt Rohsignale in verwertbare Verschleißindikatoren um.

Schwingungsanalyse im Frequenzbereich

Erkennung von Unwucht, Lager- und Zahnradschäden durch Spektraldiagnostik. Die Software identifiziert charakteristische Signaturen und meldet kritische Zustände bis zu 14 Tage vor dem Ausfall.

Reduziert ungeplante Stillstände um 80 %

IIoT-Sensorik für raue Umgebungen

Robuste MEMS-Beschleuniger und piezoelektrische Sensoren für staubige, heiße und vibrationsreiche Industrieumgebungen. Drahtlose Datenübertragung per LoRaWAN reduziert Fehlalarme um 60 Prozent.

Zuverlässige Datenerfassung unter Extrembedingungen

Prädiktives Zustandsmanagement

Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren kontinuierlich Schwingungsamplituden und Lagertemperaturen. Frühwarnung vor mechanischem Verschleiß ermöglicht geplante Instandsetzung statt Notfallreparatur.

Senkt Wartungskosten um 35 %

Kompaktes Datenraster und Leitstand-Visualisierung

Übersichtliche Darstellung aller Maschinenzustände in Echtzeit. Frequenzgraphen, Alarmhistorie und Trendanalysen auf einen Blick – optimiert für das Leitstand-Dashboard.

Sofortige Erkennung kritischer Abweichungen

Automatisierte Mustererkennung

Die Plattform lernt typische Fehlerbilder aus historischen Schwingungsspektren. Abweichungen werden automatisch klassifiziert und priorisiert – ohne manuelle Schwellwertanpassung.

Reduziert manuellen Analyseaufwand um 50 %

Integration in bestehende IIoT-Infrastruktur

Offene Schnittstellen für die Anbindung an SPS, Leitsysteme und Cloud-Plattformen. Die Sensorik lässt sich nachträglich an schweren Pumpen und Verdichtern installieren.

Nahtlose Einbindung ohne Stillstandszeit

Vom Rohsignal zur Entscheidung

Unser Prozess für die Implementierung einer vorausschauenden Wartung – von der Sensoranbindung bis zur betrieblichen Alarmierung.

01 Zustandsaufnahme

Ingenieure erfassen die Maschinenkonfiguration und legen Messpunkte an Lagern und Gehäusen fest. Die Auswahl der Sensoren erfolgt nach Frequenzbereich und Umgebungsbedingungen.

02 Sensorinstallation

Montage von MEMS-Beschleunigern und Temperaturfühlern an Pumpen und Verdichtern. Verkabelung oder Einrichtung der LoRaWAN-Funkstrecke für die Datenübertragung.

03 Datenaufbereitung

Die Rohdaten werden in der Edge-Einheit gefiltert und in Frequenzspektren transformiert. Schwellwerte für Schwingungsamplitude und Lagertemperatur werden hinterlegt.

04 Analyse & Mustererkennung

Algorithmen vergleichen die aktuellen Spektren mit historischen Verläufen. Abweichungen in den Seitenbändern oder steigende Amplituden in bestimmten Frequenzbändern werden als Frühindikatoren gewertet.

05 Alarmierung & Bericht

Bei Überschreitung der Grenzwerte wird eine priorisierte Meldung an das Leitstandsystem gesendet. Ein automatischer Bericht fasst die betroffene Komponente, den Schweregrad und die empfohlene Maßnahme zusammen.

06 Instandsetzungsplanung

Das Wartungsteam erhält einen Vorschlag für den optimalen Austauschzeitpunkt. Die geplante Stillstandszeit wird mit der Produktionssteuerung abgestimmt, um ungeplante Ausfälle zu vermeiden.

Was unsere Kunden über die Zusammenarbeit mit uns sagen

Stimmen aus der Industrie

98 % Verfügbarkeit nach Einführung der Schwingungsanalyse

Die kontinuierliche Überwachung von Lagertemperaturen und Schwingungsamplituden an unseren Pumpen hat die ungeplanten Stillstände drastisch reduziert. Die Frühwarnung durch das System ermöglichte es uns, Verschleiß rechtzeitig zu erkennen und Instandhaltungsarbeiten gezielt zu planen.

Chemieanlage, Standort Linz

Dank der Frequenzanalyse konnten wir einen beginnenden Lagerschaden an einem Turboverdichter 12 Tage vor dem prognostizierten Ausfall identifizieren. Die geplante Revision hat uns rund 40.000 Euro an Produktionsausfall erspart.

Benjamin Böck Leiter Instandhaltung
Wasserwerk, Steiermark

Die Implementierung der IIoT-Sensorik an sechs Kreiselpumpen hat unsere Wartungskosten um 35 % gesenkt. Die Datenqualität ist hervorragend, und die Integration in unser bestehendes SCADA-System verlief reibungslos.

Sebastian Pirker B.Sc. Projektleiter Automatisierung
Raffinerie, Schwechat

Die drahtlose LoRaWAN-Überwachung von 40 Pumpen hat die Fehlalarme um 60 % reduziert. Das Dashboard ist intuitiv und die Alarmierung bei kritischen Schwingungswerten erfolgt zuverlässig. Ein echter Gewinn für unser Team.

Theresa Schreiner Betriebsingenieurin
Papierfabrik, Oberösterreich

Die Zustandsüberwachung unserer Verdichter hat uns geholfen, einen teuren Getriebeschaden zu vermeiden. Die automatische Mustererkennung im Spektrum hat die charakteristische Signatur frühzeitig erkannt. Wir planen, das System auf weitere Maschinen auszuweiten.

Oliver Putz B.Eng. Technischer Leiter
Stahlwerk, Leoben

Die Sensoren arbeiten zuverlässig in staubiger und heißer Umgebung. Die Daten werden präzise erfasst und die Analyseplattform liefert klare Handlungsempfehlungen. Die ungeplanten Stillstände sind um 80 % zurückgegangen.

Daniel Fiedler Instandhaltungsmanager
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