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SES-005 Manufacturing IoT Retrofit · Predictive Maintenance

Fertigungslinie von 1996 mit Predictive Maintenance — ohne digitale Schnittstellen, ROI in 12 Monaten.

93 %
Kosteneinsparung vs. Neuanschaffung
€ 86.400
jährliche Einsparung
−86 %
ungeplante Downtime
18 h
Vorwarnzeit Ø vor Ausfall

Ausgangslage

6 Maschinen (Baujahr 1996), ausschließlich analoge Signale (4–20 mA, Thermoelemente, PT100), keinerlei digitale Schnittstellen. 32 Stunden ungeplante Downtime pro Monat, € 8.500/Monat Produktionsausfall. Maschinenaustausch: € 1.200.000. Wartung: rein reaktiv, nach dem Ausfall.

Lösung: Custom IoT-Sensor-Knoten

Hardware (Custom PCB je Maschinentyp)

  • ESP32 Ultra-Low-Power Datenlogger
  • 16-Kanal 24-bit ADC Erweiterung
  • Eingänge: 4–20 mA, 0–10 V, Thermoelemente, PT100
  • MEMS Accelerometer für Vibrationsanalyse
  • WiFi + MQTT Kommunikation
  • IP65 Industriegehäuse, 24V DC Versorgung

Firmware & Analyse

  • Hochrate ADC-Sampling bis 10 kHz
  • FFT-Vibrationsanalyse on-device (ESP32 DSP)
  • 0–500 Hz Spektralanalyse der Lagerpunkte
  • Regelbasierte Frühwarnung < 100 ms Latenz
  • MQTT-Telemetrie: Rohdaten + Kennzahlen + Alarme
  • OTA Update Support

Architektur

6 Custom IoT Nodes (ESP32 · ADC · MEMS · IP65)
↓ MQTT over WiFi
RabbitMQ AMQP Broker (MQTT via Plugin)
Node.js Pipeline + FastAPI REST
TimescaleDB + InfluxDB (Hochfrequenz-Vibration)
React Dashboard FFT-Spektrum · Trends · Predictive Score · Alarme

Kosteneinsparung

Kosteneinsparung

Direktvergleich

Maschinenersatz

€ 1.200.000

Solvetronix

€ 84.000

Sie sparen

€ 1.116.000

Einsparung

93 %

ROI typisch: unter 12 Monate

Ergebnisse nach 6 Monaten

9 von 12 Ausfallmuster durch Frühwarnung abgefangen
Ø Vorwarnzeit: 18 Stunden vor Ausfall
Ungeplante Downtime: 32 h/Monat → 4,5 h/Monat (−86 %)
Monatliche Einsparung: € 7.200 (von € 8.500 auf € 1.300)
Installation je Maschine: 4 Stunden, kein Produktionsstopp
Erstmals vollständige digitale Maschinenhistorie
Energieverbrauch: −12 % durch Optimierung
Ersatzteilbestellung 3 Wochen im Voraus möglich

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