Daten, wie sie beispielsweise der Algorithmus Predictive Analytics von Cassantec, Zürich, Schweiz liefert, gewährleisten, Störungen der Vergangenheit und Gegenwart zu beschreiben. Selbst Rückschlüsse auf die Zukunft sind so möglich. „Die Schwierigkeit beim Instandhaltungsmanagement liegt aber darin, gemeinsam mit Zustandsüberwachung und präventiver Instandhaltung die richtige Strategie für Anlagen und Maschinen zu finden. Diese Entscheidung vereinfachen wir, indem wir eine zustandsbasierte Prognose bereitstellen, die explizite Störungszeitpunkte benennt“, so Moritz von Plate, CEO des Unternehmens. Mithilfe der SaaS-Lösung Cassantec Prognostics erkennt der Anwender an einem Ampelsystem alle zeitlichen Informationen, die Auskunft darüber geben, zu welchem Zeitpunkt eine Störung auftreten wird. Diese Prognose ist für Monate und teilweise sogar Jahre möglich.
Software
Formel für bessere Entscheidungen
Menschliche Entscheidungen definieren anspruchsvolle und komplexe Aufgaben, zum Beispiel Instandhaltungsmanagement. Diese basieren häufig auf Erfahrungswerten, die nicht unmittelbar mit dem realen Zustand der Anlage korrelieren.