Predictive Maintenance in der Forsttechnik
predictive maintenance in forestry tech
Forstmaschinen wie Seilwinden, Holzspalter, Kreissägen, Säge-Spaltautomaten, das sind die Maschinen, mit denen unser Gastgeber, der Forstspezialist Unterreiner, täglich zu tun hat. Und wo gehobelt wird, da fallen im wahrsten Sinne des Wortes Späne und es geht auch mal was kaputt. Aber was, wenn es gar nicht erst so weit kommen müsste?
Wir wollen der Maschine einen Schritt voraus sein! Durch kontinuierliche Überwachung und Analyse von Sensordaten wie Drehzahl, Vibration und Temperatur können wir technische Probleme frühzeitig erkennen und sogar vermeiden. Dies schafft einen einzigartigen Mehrwert für unsere Kunden in der Forstwirtschaft und stärkt unseren USP.
Beispiel
Ein Kunde meldet eine ungewöhnliche Vibration an einer Komponente. Statt auf Kundenbeschreibungen und manuelle Analysen zu warten, erkennt das System das Problem durch Sensordaten sofort. Es generiert eine Warnung und leitet automatisch die Bestellung eines Ersatzteils ein, bevor ein Ausfall auftritt.
Datenbasis
🦊 Sensordaten: Drehzahl, Vibration, Temperatur
🦊 Historische Daten: Vergangene Ausfälle und Wartungsprotokolle
🦊 Maschinenkomponenten: Detaillierte Informationen zu jeder Komponente
Habt ihr eigene Sensoren? Vielleicht können wir eine der Maschinen für euch aktivieren, so dass ihr mit realen Daten arbeiten könnt..?
Weitere Anforderungen
🦊 Analysemöglichkeiten: Entwickelt Methoden zur präzisen Analyse einzelner Komponenten.
🦊 Schnittstellen: Schafft nahtlose Verbindungen zwischen Maschine und Software.
🦊 KI-Tool: Implementiert intelligente Software zur Vorhersage und Verhinderung von Problemen.
🦊 Automatisierung: Ermöglicht automatische Bestellung von Ersatzteilen und Benachrichtigung der Bedienenden per E-Mail mit Bestell-Link.
Und jetzt ihr!
Entwickelt eine Lösung, die nicht nur die Maschinenleistung optimiert, sondern auch den gesamten Wartungsprozess revolutioniert. Wie können wir die Kommunikation und Effizienz weiter verbessern, um Ausfallzeiten zu minimieren?
Winches, log splitters, circular saws, cutting-splitting machines – these are the kinds of forestry tools our host, Unterreiner, deals with every day. And when you’re working with heavy machinery, stuff tends to break – it’s just part of the game. But what if we could stop breakdowns before they happen?
Let’s stay one step ahead of the machine!
By continuously monitoring and analyzing sensor data like RPM, vibration, and temperature, we can catch technical issues early – or even prevent them entirely. That’s a huge value boost for our forestry customers and a serious edge for our business.
Example Scenario
A customer reports strange vibrations coming from a machine part. Instead of waiting for manual checks or vague descriptions, our system spots the issue instantly via sensor data. It sends out an alert and automatically orders the needed spare part – all before the machine fails.
Data Sources
🦊 Sensor data: RPM, vibration, temperature
🦊 Historical data: Previous failures and maintenance logs
🦊 Component info: Detailed data for every part of the machine
Got your own sensors? Maybe we can hook up a machine for you to work with real-world data!
What we’re looking for
🦊 Analytics: Smart ways to analyze individual machine components
🦊 Interfaces: Seamless links between hardware and software
🦊 AI tools: Intelligent systems to predict and prevent issues
🦊 Automation: Automatic spare part ordering + email alerts with purchase links
Now it’s your turn!
Build a solution that doesn’t just improve machine performance – but transforms the whole maintenance game. How can we boost communication and efficiency to cut downtime to a minimum?