Die Etablierung von Predictive Maintenance im Kontext des Industrial Internet of Things (IIoT) erfordert eine integrierte Herangehensweise, die mehrere Schlüsselkomponenten umfasst. Neben der Implementierung von Sensoren und IoT-Geräten um Echtzeitdaten über den Zustand von Maschinen und Anlagen zu erfassen, ist die standardisierte Erfassung von Daten entscheidend. Die Daten müssen dann über robuste Netzwerkinfrastrukturen an zentrale Analyseplattformen übertragen werden, wo Algorithmen und Machine Learning-Modelle zur Mustererkennung und Vorhersage von Ausfällen eingesetzt werden. Darüber hinaus spielt die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Standards eine wesentliche Rolle, um eine nahtlose Datenintegration zu gewährleisten. Die Entwicklung benutzerfreundlicher Dashboards und Analysetools ermöglicht es dann, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Wartungsstrategien proaktiv anzupassen. Folgende Fragen werden in dem Vortrag beantwortet

• Wie kann die technologische Basis für Predictive Maintenance im Kontext von IIoT geschaffen und die Diskrepanz zwischen den technischen Möglichkeiten und der Vision verringert werden?
• Wie könnten die Voraussetzungen für die standardisierte Erfassung von Daten geschaffen werden und was ist dabei zu beachten?
• Welche Zukunftsszenarien sind zu erwarten: Werden sich Produkte selbst beim Service anmelden?