19 Min.

Predictive Maintenance – wie KI den Service entlastet KVD Service Podcast

    • Bildung

Das ist eine neue Folge des KVD Service Podcast. Wir sprechen regelmäßig mit Service-Experten und Entscheidern über aktuelle Themen zum technischen Service, zum klassischen Kundendienst und zu digitalen Dienstleistungen.

Heute: "Predictive Maintenance – wie KI den Service entlastet" mit dem Industrial Analytics-Experten Thomas Fritz vom KVD-Förderkreispartner USU. KVD-Redakteur Michael Braun spricht mit ihm über Lessons Learned, Praxisbeispiele und Perspektiven für den Service.

Predictive Maintenance ist eines der meist verwendeten Buzzwords im Kontext von Industrie 4.0. „Vorhersagen in die Zukunft!“, dieses Versprechen erscheint Maschinenhersteller und -betreiber oft suspekt und unnötig. Zu Unrecht. Steigende Komplexität, kürzere Entwicklungszyklen und wachsende Variantenvielfalt, sind Herausforderungen, die der Mensch an der Maschine beherrschen sollte. Dies gelingt bis zu einer gewissen Grenze. Ist diese erreicht, zeigt sich das grundlegende Problem: Der Mensch ist nicht skalierbar. Gerät die Beherrschbarkeit in Gefahr, drohen Konsequenzen. Die Lösung dieses Problems ist die intelligente Nutzung industrieller Daten, um daraus Data Driven Services, wie Predictive Maintenance, zu entwickeln.

Das ist eine neue Folge des KVD Service Podcast. Wir sprechen regelmäßig mit Service-Experten und Entscheidern über aktuelle Themen zum technischen Service, zum klassischen Kundendienst und zu digitalen Dienstleistungen.

Heute: "Predictive Maintenance – wie KI den Service entlastet" mit dem Industrial Analytics-Experten Thomas Fritz vom KVD-Förderkreispartner USU. KVD-Redakteur Michael Braun spricht mit ihm über Lessons Learned, Praxisbeispiele und Perspektiven für den Service.

Predictive Maintenance ist eines der meist verwendeten Buzzwords im Kontext von Industrie 4.0. „Vorhersagen in die Zukunft!“, dieses Versprechen erscheint Maschinenhersteller und -betreiber oft suspekt und unnötig. Zu Unrecht. Steigende Komplexität, kürzere Entwicklungszyklen und wachsende Variantenvielfalt, sind Herausforderungen, die der Mensch an der Maschine beherrschen sollte. Dies gelingt bis zu einer gewissen Grenze. Ist diese erreicht, zeigt sich das grundlegende Problem: Der Mensch ist nicht skalierbar. Gerät die Beherrschbarkeit in Gefahr, drohen Konsequenzen. Die Lösung dieses Problems ist die intelligente Nutzung industrieller Daten, um daraus Data Driven Services, wie Predictive Maintenance, zu entwickeln.

19 Min.

Top‑Podcasts in Bildung

Deutschlandfunk Nova
Maxim Mankevich
Quarks
Greator – GEDANKENtanken
Cari, Manuel und das Team von Easy German
Deutschlandfunk Nova