{"id":10478,"date":"2023-06-16T11:14:21","date_gmt":"2023-06-16T09:14:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=10478"},"modified":"2024-05-27T13:35:41","modified_gmt":"2024-05-27T11:35:41","slug":"predictive-maintenance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/","title":{"rendered":"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?"},"content":{"rendered":"

W\u00e4re es nicht wunderbar, Sie k\u00f6nnten in die Zukunft schauen und zum Beispiel die Lebensdauer von Ihren Produkten und Systemen vorhersagen? In diesem Artikel sprechen wir, das Fraunhofer IESE<\/a>, dar\u00fcber, was Predictive Maintenance ist und f\u00fcr was man es einsetzen kann. Au\u00dferdem gehen wir auf die damit verbundenen Herausforderungen ein und erkl\u00e4ren, wie wir Sie unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Was ist Predictive Maintenance?<\/h2>\n

Predictive Maintenance (auf Deutsch: Vorausschauende Wartung) ist ein proaktiver Instandhaltungsansatz, bei dem vorausgesagt wird, wann Anlagen oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden. Durch diese Voraussagen k\u00f6nnen Instandhaltungsma\u00dfnahmen entsprechend rechtzeitig geplant und eingeleitet werden. Ziel von Predictive Maintenance ist es, Ausfallzeiten zu minimieren, Instandhaltungskosten zu senken und die Lebensdauer von Anlagen zu verl\u00e4ngern.<\/p>\n

Trotz der offensichtlichen Vorteile ist der Einsatz von Predictive Maintenance noch nicht weit verbreitet. Ein Grund daf\u00fcr ist, dass die Entwicklung der f\u00fcr Predictive Maintenance erforderlichen Technologien und Fachkenntnisse kostspielig und zeitaufw\u00e4ndig sein kann. Dar\u00fcber hinaus kann es den Unternehmen an Ressourcen oder Know-how mangeln, um Predictive Maintenance effektiv umzusetzen, oder sie z\u00f6gern, ihre bestehenden Instandhaltungsprozesse zu \u00e4ndern.<\/p>\n

F\u00fcr Predictive Maintenance werden Daten von Sensoren, \u00dcberwachungssystemen und aus anderen Quellen genutzt, um Muster und Anomalien im Anlagenverhalten zu erkennen. Verfahren des Maschinellen Lernens oder der K\u00fcnstlichen Intelligenz werden eingesetzt, um vorhandene Daten zu analysieren und vorherzusagen, wann ein Ausfall wahrscheinlich ist.<\/p>\n

Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive Maintenance ist daher die Beschaffung qualitativ hochwertiger Daten. Die Daten m\u00fcssen genau, vollst\u00e4ndig und f\u00fcr das zu \u00fcberwachende Objekt relevant sein. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen die Unternehmen \u00fcber das n\u00f6tige Fachwissen verf\u00fcgen, um die Daten zu analysieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.<\/p>\n

Anforderungen an Predictive Maintenance<\/h2>\n

Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass die Umsetzung der vorausschauenden Instandhaltung eine Kombination aus Technologie, Fachwissen und Prozess\u00e4nderungen erfordert und mit den folgenden Schritten verbunden ist:<\/p>\n

    \n
  1. Identifikation kritischer Anlagen und Systeme:<\/strong> Dies kann die \u00dcberpr\u00fcfung historischer Daten zu Ger\u00e4teausf\u00e4llen und Ausfallzeiten<\/a> sowie die Priorisierung von Ger\u00e4ten auf der Grundlage ihrer Auswirkungen auf den Gesch\u00e4ftsbetrieb umfassen.<\/li>\n
  2. Investition in die Datenerfassung und -analyse<\/a>:<\/strong> Dies kann Investitionen in neue Technologien wie IoT-Sensoren oder pr\u00e4diktive Analysesoftware sowie den Aufbau der erforderlichen Dateninfrastruktur und Expertise zur Analyse der Daten erfordern.<\/li>\n
  3. Entwicklung von Vorhersagemodellen (z.B. mithilfe von KI<\/a>):<\/strong> Dies kann den Einsatz von Algorithmen des Maschinellen Lernens oder anderer statistischer Verfahren umfassen, um Fr\u00fchwarnzeichen f\u00fcr Ger\u00e4teausf\u00e4lle zu erkennen.<\/li>\n
  4. Integration der vorausschauenden Wartung in bestehende Prozesse:<\/strong> Dies kann die Entwicklung neuer Arbeitsabl\u00e4ufe und Verfahren f\u00fcr Wartungsteams sowie die Schulung des Personals im Umgang mit der neuen Technologie und den neuen Werkzeugen umfassen.<\/li>\n
  5. \u00dcberwachung und Verfeinerung:<\/strong> Dies kann die Verfeinerung der Datenerfassungs- und Analyseprozesse sowie die Anpassung der Vorhersagemodelle auf der Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse umfassen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Generell wird es nicht einfach sein, auf Anhieb alle der genannten Herausforderungen zu erf\u00fcllen. Doch auf lange Sicht sind die Bem\u00fchungen um eine Erf\u00fcllung der genannten Standards \u00e4u\u00dferst lohnenswert.<\/p>\n

    \n

    Sie wollen mehr zum Thema Predictive Maintenance erfahren oder ben\u00f6tigen weitere Unterst\u00fctzung?<\/strong><\/p>\n

     <\/p>\n

    Gerne stehen wir Ihnen zur Verf\u00fcgung und helfen bei Fragen oder Problemen weiter. Kontaktieren Sie uns!<\/a><\/p>\n

     <\/p>\n

    Z\u00f6gern Sie nicht, sondern schildern Sie uns Ihre spezifischen Probleme und Herausforderungen bei der Entwicklulng von KI-Systemen. Wir k\u00fcmmern uns dann gemeinsam um deren L\u00f6sung!<\/p>\n

     <\/p>\n

    Weitere n\u00fctzliche Hinweise und Informationen zu Predictive Maintenance:<\/strong><\/p>\n

     <\/p>\n

    Weitere Informationen stehen Ihnen au\u00dferdem auf unserer Services-Website zu Data & Analytics<\/a> bereit!<\/p>\n

     <\/p>\n

    Vielleicht ebenfalls interessant: <\/strong><\/p>\n

     <\/p>\n

    Innovatives Praxiswissen zur Entwicklung\u00a0 sicherer KI-Systeme vermitteln wir Interessierten auch in unserem 4-t\u00e4gigen Seminar zum zertifizierten Data Scientist Specialized in Assuring Safety.\u00a0<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    W\u00e4re es nicht wunderbar, Sie k\u00f6nnten in die Zukunft schauen und zum Beispiel die Lebensdauer von Ihren Produkten und Systemen vorhersagen? In diesem Artikel sprechen wir, das Fraunhofer IESE, dar\u00fcber, was Predictive Maintenance ist und f\u00fcr was man es einsetzen…<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":10480,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[94,177],"tags":[26,104,170,48,296,233],"coauthors":[229],"class_list":["post-10478","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industrie-4-0","category-kuenstliche-intelligenz","tag-big-data","tag-data-analytics","tag-data-science","tag-digitalisierung","tag-machine-learning","tag-software-engineering"],"yoast_head":"\nPredictive Maintenance umsetzen: Wie geht das? - Blog des Fraunhofer IESE<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Mittels Predictive Maintenance lassen sich maschinelle Ausfallzeiten antizipieren und minimieren. Wie das geht, erkl\u00e4ren wir in unserem Blog.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das? - Blog des Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Mittels Predictive Maintenance lassen sich maschinelle Ausfallzeiten antizipieren und minimieren. Wie das geht, erkl\u00e4ren wir in unserem Blog.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-16T09:14:21+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-05-27T11:35:41+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/iStock-1291517579-1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"800\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"439\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Patricia Kelbert\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Patricia Kelbert\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3\u00a0Minuten\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label3\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data3\" content=\"Patricia Kelbert\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Patricia Kelbert\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/65ee262720c596a06c193cbaf25dfbb5\"},\"headline\":\"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?\",\"datePublished\":\"2023-06-16T09:14:21+00:00\",\"dateModified\":\"2024-05-27T11:35:41+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/\"},\"wordCount\":628,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/iStock-1291517579-1.jpg\",\"keywords\":[\"Big Data\",\"Data Analytics\",\"Data Science\",\"Digitalisierung\",\"Machine Learning\",\"Software Engineering\"],\"articleSection\":[\"Industrie 4.0\",\"K\u00fcnstliche Intelligenz\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/\",\"name\":\"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das? - Blog des Fraunhofer IESE\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/iStock-1291517579-1.jpg\",\"datePublished\":\"2023-06-16T09:14:21+00:00\",\"dateModified\":\"2024-05-27T11:35:41+00:00\",\"description\":\"Mittels Predictive Maintenance lassen sich maschinelle Ausfallzeiten antizipieren und minimieren. Wie das geht, erkl\u00e4ren wir in unserem Blog.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/iStock-1291517579-1.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/iStock-1291517579-1.jpg\",\"width\":800,\"height\":439,\"caption\":\"Predictive Maintenance\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/predictive-maintenance\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Startseite\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\",\"name\":\"Fraunhofer IESE\",\"description\":\"Blog des Fraunhofer-Institut f\u00fcr Experimentelles Software Engineering\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\",\"name\":\"Fraunhofer IESE\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2016\\\/08\\\/fhg_iese_logo.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2016\\\/08\\\/fhg_iese_logo.png\",\"width\":183,\"height\":50,\"caption\":\"Fraunhofer IESE\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/FraunhoferIESE\\\/\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/FraunhoferIESE\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/fraunhoferiese\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/c\\\/FraunhoferIESE\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/65ee262720c596a06c193cbaf25dfbb5\",\"name\":\"Patricia Kelbert\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2019\\\/08\\\/kelbert_patricia_blog_5D3_9482-96x96.jpga81ff2dde473a4153ab624c1ca170475\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2019\\\/08\\\/kelbert_patricia_blog_5D3_9482-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2019\\\/08\\\/kelbert_patricia_blog_5D3_9482-96x96.jpg\",\"caption\":\"Patricia Kelbert\"},\"description\":\"Patricia Kelbert ist seit 2017 am Fraunhofer IESE und seit 2026 in der Abteilung Digital Health Engineering als \u00bbExpert AI for Digital Health\u00ab t\u00e4tig. Zus\u00e4tzlich ist sie Projektleiterin und war in den vergangenen Jahren in den Abteilungen Security Engineering, Data Science und auch im Business Development aktiv. Sie hat in Frankreich an der \u00bbUniversit\u00e9 de Strasbourg\u00ab Bioinformatik studiert und dort im Jahr 2005 ihren Master abgeschlossen. Sie besch\u00e4ftigt sich seit Langem intensiv mit Programmierung, Software Engineering, Datenbanken und Datennutzungskontrolle \u00fcber verschiedene Fachgebiete hinweg (Biodiversit\u00e4t, Genetik, Pharma & Gesundheit, Landwirtschaft).\",\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/in\\\/patricia-kelbert-a625bb10\\\/\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/author\\\/patricia-kelbert\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das? - Blog des Fraunhofer IESE","description":"Mittels Predictive Maintenance lassen sich maschinelle Ausfallzeiten antizipieren und minimieren. Wie das geht, erkl\u00e4ren wir in unserem Blog.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das? - Blog des Fraunhofer IESE","og_description":"Mittels Predictive Maintenance lassen sich maschinelle Ausfallzeiten antizipieren und minimieren. Wie das geht, erkl\u00e4ren wir in unserem Blog.","og_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/","og_site_name":"Fraunhofer IESE","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","article_published_time":"2023-06-16T09:14:21+00:00","article_modified_time":"2024-05-27T11:35:41+00:00","og_image":[{"width":800,"height":439,"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/iStock-1291517579-1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Patricia Kelbert","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@FraunhoferIESE","twitter_site":"@FraunhoferIESE","twitter_misc":{"Verfasst von":"Patricia Kelbert","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"3\u00a0Minuten","Written by":"Patricia Kelbert"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/"},"author":{"name":"Patricia Kelbert","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/person\/65ee262720c596a06c193cbaf25dfbb5"},"headline":"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?","datePublished":"2023-06-16T09:14:21+00:00","dateModified":"2024-05-27T11:35:41+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/"},"wordCount":628,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/iStock-1291517579-1.jpg","keywords":["Big Data","Data Analytics","Data Science","Digitalisierung","Machine Learning","Software Engineering"],"articleSection":["Industrie 4.0","K\u00fcnstliche Intelligenz"],"inLanguage":"de"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/","name":"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das? - Blog des Fraunhofer IESE","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/iStock-1291517579-1.jpg","datePublished":"2023-06-16T09:14:21+00:00","dateModified":"2024-05-27T11:35:41+00:00","description":"Mittels Predictive Maintenance lassen sich maschinelle Ausfallzeiten antizipieren und minimieren. Wie das geht, erkl\u00e4ren wir in unserem Blog.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/iStock-1291517579-1.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/iStock-1291517579-1.jpg","width":800,"height":439,"caption":"Predictive Maintenance"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/predictive-maintenance\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Startseite","item":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#website","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/","name":"Fraunhofer IESE","description":"Blog des Fraunhofer-Institut f\u00fcr Experimentelles Software Engineering","publisher":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization","name":"Fraunhofer IESE","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/fhg_iese_logo.png","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/fhg_iese_logo.png","width":183,"height":50,"caption":"Fraunhofer IESE"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","https:\/\/x.com\/FraunhoferIESE","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/fraunhoferiese\/","https:\/\/www.youtube.com\/c\/FraunhoferIESE"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/person\/65ee262720c596a06c193cbaf25dfbb5","name":"Patricia Kelbert","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/kelbert_patricia_blog_5D3_9482-96x96.jpga81ff2dde473a4153ab624c1ca170475","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/kelbert_patricia_blog_5D3_9482-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/kelbert_patricia_blog_5D3_9482-96x96.jpg","caption":"Patricia Kelbert"},"description":"Patricia Kelbert ist seit 2017 am Fraunhofer IESE und seit 2026 in der Abteilung Digital Health Engineering als \u00bbExpert AI for Digital Health\u00ab t\u00e4tig. Zus\u00e4tzlich ist sie Projektleiterin und war in den vergangenen Jahren in den Abteilungen Security Engineering, Data Science und auch im Business Development aktiv. Sie hat in Frankreich an der \u00bbUniversit\u00e9 de Strasbourg\u00ab Bioinformatik studiert und dort im Jahr 2005 ihren Master abgeschlossen. Sie besch\u00e4ftigt sich seit Langem intensiv mit Programmierung, Software Engineering, Datenbanken und Datennutzungskontrolle \u00fcber verschiedene Fachgebiete hinweg (Biodiversit\u00e4t, Genetik, Pharma & Gesundheit, Landwirtschaft).","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/patricia-kelbert-a625bb10\/"],"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/author\/patricia-kelbert\/"}]}},"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/iStock-1291517579-1.jpg","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10478","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/67"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10478"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10478\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":12492,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10478\/revisions\/12492"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10480"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10478"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10478"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10478"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=10478"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}