Predictive Maintenance – Wie die Gleise effizient in Schuss bleiben | Markus Thäter

Was verbirgt sich hinter dem Buzzword „Predictive Maintence“? Und vor allem wie kann ich das gewinnbringend einsetzen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Markus Thäter, Product Owner Data Analytics bei der DB Netz AG.

Wartungsarbeiten kosten Zeit und Geld. Sie sind aber notwendig, denn sonst drohen Ausfälle die noch teurer sein können. Durch entstehende Schäden oder weil ungeplante Wartungen noch mehr Aufwand verursachen.

Wenn ich jetzt aber diese potentiellen Ausfälle durch geschickte Auswertung von Daten vorhersagen kann, dann kann ich meine Wartungsintervalle besser planen und anpassen. Was heißt ich spare Zeit und Geld.

Aber warum ist das in der Realität so schwer umzusetzen? Liegt es an den fehlenden Daten?

Und was wiegt schwerer: Ein Ausfall der nicht vorhergesagt wurde oder eine unnötige Wartung weil das Teil nicht ausgefallen wäre.

Am Beispiel von Schiene und Weiche zeigt Markus bildhaft auf worauf es ankommt, wo die Stolpersteine liegen und wann sich eine predictive Maintenance lohnen kann.

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