Plattform-Funktion

Predictive Maintenance: Wartung, bevor etwas ausfällt

Ein Kühlverdichter, der jeden Tag länger läuft, eine Pumpe, die für dieselbe Arbeit mehr Strom braucht: baiond erkennt die Abweichung früh, sagt Ihnen, welches Gerät betroffen ist und warum, und hilft Ihnen, die Reparatur zu planen, bevor sie zum Notfall wird.

Beratung anfragen Technische Details

KI-generiertes Bild: ein Roboter am Schreibtisch vor dem Stadtpanorama, umgeben von Datenkarten zu Energie, Wetter, Belegung, Verkehr und Kühlung

In einem Satz

Predictive Maintenance in baiond ist eine Funktion, die lernt, wie sich jede angebundene Anlage normalerweise verhält, und Sie warnt, sobald sie davon abweicht – oft lange bevor sie ausfällt.

Viele Ausfälle kündigen sich an. Ein Verdichter läuft jeden Tag ein wenig länger, ein Motor zieht etwas mehr Strom, ein Raum braucht länger, bis er seine Temperatur erreicht. Die Zeichen stehen lange vor dem Alarm in den Daten – sie sind nur zu klein, um sie an einem einzelnen Messwert zu erkennen.

baiond lernt, was für jedes angebundene Gerät normal ist, aus seiner eigenen Geschichte und dem Wetter rundherum. Verschiebt sich das Muster, sagt es Ihnen das in klaren Worten: welches Gerät, wie weit es abweicht, seit wann und was üblicherweise dahintersteckt. Eine heiße Woche führt deshalb deutlich seltener zu einem Fehlalarm – baiond berücksichtigt die Hitze.

Im Supermarkt heißt das: Der Kühlraum-Verdichter, der 19,6 statt 15 Stunden am Tag läuft, steht diese Woche auf der Liste des Technikers – nicht am Samstagnachmittag, wenn die Fischtheke voll ist.

Was es Ihnen bringt

Was sich für Sie ändert.

Geplante Reparatur statt Notfall

Sie sehen eine Abweichung früh, oft Wochen im Voraus, und buchen den Techniker für einen ruhigen Vormittag – statt den Wochenend-Notdienst zu bezahlen.
Weniger Fehlalarme

Die Vergleichswerte berücksichtigen Wetter und Jahreszeit. Eine heiße Woche bleibt eine heiße Woche und wird nicht zur defekten Anlage.
Wartung nach Zustand

Sie warten die Geräte, die es brauchen, und lassen die anderen aus – mit den Messwerten, die zeigen, warum.

Ask baiond

So antwortet baiond.

Eine Frage, die erst diese Funktion beantwortbar macht – beantwortet wie immer bei baiond: Messwerte, Gründe, Empfehlung und Quelle.

baiond AI Your data. Real answers.

Demo · nicht mit Live-Sensoren verbundenDemo

Bahnt sich bei unserer Kühlung irgendwo ein Problem an?

Sie 06:55

Geprüft: Energiezähler · Temperatursensor · baiond Gateway · Predictive Maintenance Woher wusste baiond das?

Sensor
baiond Gateway
Space System
AI Agent

Der Sensor meldet an den baiond Gateway, das Space System setzt den Messwert in Kontext (Ort, Grenzwert, Verlauf), und der AI Agent macht daraus eine Antwort.

Quelle: Energiezähler · Temperatursensor · baiond Gateway · Predictive Maintenance

Laufzeit / Tag 19,6h
Normalwert 14–16h
Außentemp. 18,2°C

Ja, im Kühlraum 2. Sein Verdichter läuft jetzt 19,6 h am Tag statt der üblichen 14–16 h, und die Kurve steigt seit 11 Tagen, während die Außentemperatur bei rund 18 °C blieb. Das Wetter erklärt es nicht – die Anlage schon.

baiond AI 06:55

Empfehlung

Prüfen Sie heute die Türdichtung von Kühlraum 2 und buchen Sie den Kältetechniker für diese Woche. baiond beobachtet die Laufzeit weiter und meldet sich, wenn sie weiter steigt.

Soll ich Ihnen die Laufzeit der letzten 30 Tage zeigen?

app.baiond.io/predictive-maintenance

Unter der Haube

Für technische Leser

Protokolle, Datenmodell und Integration – für alle, die die Architektur freigeben.

Protokolle und Quellen

Modbus
BACnet
M-Bus
MQTT

Eingangsdaten

Jede Zeitreihe, die die Arbeit eines Geräts beschreibt: Energie und Strom, Laufzeiten, Temperaturen, Druck, Feuchte, Zählwerte. Bestehende Gebäudeleittechnik wird über das baiond Gateway gelesen, Wetterdaten kommen als Kontext dazu.

Sensor- und Zählerdaten (LoRaWAN, M-Bus, Modbus, BACnet, MQTT)
Lokales Wetter: Temperatur, Feuchte, Niederschlag, Wind
Die eigene Geschichte des Geräts

Erkennung

baiond bildet für jedes Gerät einen Vergleichswert aus seiner Geschichte und prüft jeden neuen Messwert dagegen, bereinigt um Wetter und Tageszeit. Erkannt werden schleichende Abweichungen (steigende Laufzeit, sinkende Effizienz), plötzliche Sprünge und ungewöhnliches Takten; die Geräte werden danach gereiht, wie weit sie abweichen.

Alarme & Planung

Schwellwerte und Empfindlichkeit je Gerät oder Gruppe im Space System
Benachrichtigung in der App und per E-Mail, mit den Messwerten
Wartungsfenster und die Historie jedes Eingriffs an einem Ort

Integration

Predictive Maintenance arbeitet mit den Daten, die baiond ohnehin sammelt – oft ohne zusätzliche Hardware, wo Zähler und Steuerungen vorhanden sind. Die Ergebnisse stehen den KI-Agenten zur Verfügung: Fragen Sie „Welche Geräte brauchen diesen Monat Service?“ und Sie erhalten eine gereihte Antwort.

Wo es sitzt