KI-Anomalieerkennung: Hunderte Maschinensensoren automatisch überwacht
Ein mittelständisches Unternehmen hat sein tägliches Monitoring von Maschinendaten durch eine KI-Anomalieerkennung ersetzt – rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch reinschauen muss.
Von Gabriel Michelberger | Juni 2025
30–60k €
geschätzte jährliche Einsparung
~95%
Erkennungsgenauigkeit
Qualitätskontrolle
Manuell
Vorher
KI-gestützt
Nachher
KI überwacht, Fachkräfte arbeiten
Ein mittelständisches Unternehmen überwacht hunderte Sensoren an Maschinen und Anlagen. Bisher mussten Mitarbeiter jeden Tag manuell Maschinendaten und Messwerte prüfen.
SimplifieD Solutions hat ein KI-basiertes System entwickelt, das die Maschinendaten automatisch auswertet und nur dann Alarm schlägt, wenn tatsächlich etwas nicht stimmt. Die tägliche Routineprüfung entfällt komplett.
4 Probleme beim Sensor-Monitoring
Tägliche Routineprüfung
Jeden Morgen hunderte Sensor-Messwerte manuell durchsehen – ein enormer Zeitfresser und gleichzeitig fehleranfällig.
Versteckte Anomalien
Schleichende Abweichungen über Wochen sind für das menschliche Auge bei hunderten Datenpunkten fast unmöglich zu erkennen.
Fehlalarme durch Wartung
Planmäßige Abschaltungen und Wartungszyklen erzeugten Ausreißer, die wie Störungen aussahen.
Fachkräfte gebunden
Qualifizierte Mitarbeiter verschwendeten ihre Zeit mit Routine-Monitoring statt mit wertschöpfender Arbeit.
So funktioniert die Anomalieerkennung
Greift direkt auf bestehende Daten zu
Keine Migration nötig. Das System liest die vorhandenen Messdaten automatisch aus, bereinigt sie und bereitet sie für die Analyse auf.
Erkennt Anomalien mit doppelter Absicherung
Zwei neuronale Netze (KI-Modelle) prüfen unabhängig. Alarm nur, wenn beide eine Auffälligkeit erkennen – minimale Fehlalarmrate.
Filtert Wartungszyklen heraus
Das System erkennt planmäßige Abschaltungen automatisch und schließt sie aus – inklusive Zeitpuffer. Keine Fehlalarme durch Wartung.
Lässt sich pro Maschine feinjustieren
Drei konfigurierbare Parameter erlauben die Anpassung an unterschiedliche Maschinen – jede Anlage hat andere Normalwerte.
Visualisiert Auffälligkeiten übersichtlich
Normaler Signalverlauf als Linie, Anomalien farblich markiert, geplante Abschaltungen als grüne Zonen. Ein Blick genügt.
Vorher vs. Nachher
| Kennzahl | Vorher | Nachher |
|---|---|---|
| Täglicher Prüfaufwand | Manuelles Durchsehen aller Sensordaten | Nur noch bei Alarm |
| Erkennungsmethode | Menschliches Auge scannt Kurvenverläufe | KI-Ensemble mit doppelter Absicherung |
| Fehlalarmrate | Hoch (planmäßige Abschaltungen) | Minimiert durch Ensemble + Sensormessungs-Ausschluss |
| Schleichende Anomalien | Werden oft erst spät erkannt | Automatische Erkennung durch Autoencoder |
| Überwachbare Messpunkte | Begrenzt durch Mitarbeiterzeit | Hunderte Sensoren parallel, 24/7 |
| Einsatz qualifizierter Mitarbeiter | Routinemonitoring bindet Fachkräfte | Fachkräfte frei für Projektarbeit |
2–3 Monate
Projektdauer bis zum produktiven Piloten
30–60k €
geschätzte jährliche Einsparung
„Meine Ingenieure haben morgens als Erstes Datenauswertungen durchgeklickt. Jetzt meldet sich das System nur, wenn wirklich was nicht stimmt. Das ist genau die Art von KI, die ich haben will – unsichtbar, bis sie gebraucht wird."
— Geschäftsführer, Sondermaschinenbau
Ähnliche Ergebnisse für Ihr Unternehmen?
In einem kostenfreien 30-Minuten-Gespräch finden wir heraus, wo Ihre größten Hebel liegen.
„Ich nehme mir persönlich Zeit für Sie."
Oliver Bührer
Geschäftsführer
