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Prescriptive Maintenance: Wie Künstliche Intelligenz
die Instandhaltung in der Industrie revolutioniert
Von Markus Helfenstein am 22. Oktober 2025
Die industrielle Instandhaltung befindet sich im Umbruch. Während Predictive Maintenance – also die vorausschauende Wartung – inzwischen in vielen Unternehmen etabliert ist, deutet sich bereits der nächste große Schritt an: Prescriptive Maintenance. Dabei geht es nicht mehr nur um Prognosen, sondern um konkrete, KI-gestützte Handlungsempfehlungen.
Im neuen White Paper der Ehrenmüller GmbH zeigen wir, wie Unternehmen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ihre digitale Instandhaltung weiterentwickeln und auf ein neues Level heben können – strategisch, wirtschaftlich und praxisnah.
Anfang September 2025 veröffentlichte OpenAI selbst ein Paper zum Thema “Why Language Models Hallucinate” in dem Adam Tauman Kalai und seine Kollegen bei OpenAI untersuchen, wie es dazu kommt, dass Modelle von OpenAI selbst (wie bspw. GPT-5) aber auch Modelle von Konkurrenten wie DeepSeek halluzinieren, und ob sich dieses Phänomen verhindern lässt. In diesem Blogartikel wollen wir ihre wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen.
Von Predictive zu Prescriptive Maintenance:
Der Wandel in der Wartungsstrategie
Predictive Maintenance hat sich als effektives Mittel etabliert, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Maschinenverfügbarkeit zu sichern. Doch im industriellen Alltag reicht das oft nicht aus. Denn selbst wenn ein System weiß, dass ein Defekt bevorsteht, bleibt die entscheidende Frage: Was genau soll jetzt passieren?
Prescriptive Maintenance liefert die Antwort: „Tausche das Lager Samstagmittag – dann sind Ressourcen frei, das Teil ist auf Lager, und die Produktion wird nicht gestört.“ Solche Empfehlungen entstehen durch die Kombination von KI, Echtzeitdaten und unternehmensspezifischem Know-how. Die Instandhaltung wird dadurch nicht nur vorausschauend, sondern handlungsorientiert – und damit deutlich effizienter.
Was im White Paper steckt – und warum es sich lohnt
Unser White Paper beleuchtet den Übergang von Predictive zu Prescriptive Maintenance – ohne dabei in Techniksprache abzudriften. Stattdessen legen wir den Fokus auf:
- die strategische Bedeutung von Prescriptive Maintenance für die Industrie,
- die Rolle von KI in der Wartungsplanung und Entscheidungsfindung,
- Herausforderungen bei der Systemintegration (z. B. mit ERP-Lösungen),
- und die Voraussetzungen für selbstoptimierende Instandhaltungssysteme.
Wir zeigen auch, wie Unternehmen Vertrauen in KI-Systeme aufbauen können – ein entscheidender Punkt, wenn Empfehlungen nicht nur angezeigt, sondern auch umgesetzt werden sollen.
KI-Instandhaltung in der Praxis: Mehr als ein Technologieprojekt
Viele Unternehmen stehen bei der Einführung digitaler Instandhaltungslösungen vor ähnlichen Fragen:
- Wie gut sind meine Daten wirklich?
- Wo beginnt man sinnvoll?
- Und wie lassen sich bestehende Systeme (MES, ERP, CMMS) integrieren?
Das White Paper liefert Denkanstöße, wie man die technische Machbarkeit mit den realen Anforderungen des Betriebsalltags in Einklang bringt – von der Sensorik bis zur Schichtplanung. Gleichzeitig wird klar: Prescriptive Maintenance ist kein reines IT-Thema. Es braucht auch Veränderungsbereitschaft, Schulung und klare Governance-Strukturen.
White Paper herunterladen:
Jetzt die Zukunft der Instandhaltung entdecken
Prescriptive Maintenance verändert die Spielregeln. Unternehmen, die frühzeitig umdenken, sichern sich nicht nur Effizienzvorteile – sie schaffen die Grundlage für eine intelligente, resilientere Produktion. Instandhaltung wird damit vom „Kostenfaktor“ zum strategischen Werttreiber.
Jetzt kostenlos herunterladen:
White Paper – Von Predictive zu Prescriptive Maintenance: Mit KI von der Prognose zur Handlung
Wer mehr will als nur Daten – und echte Handlungskompetenz aus seiner Instandhaltung machen möchte – findet hier den Einstieg.
WHITEPAPER
Von Predictive zu Prescriptive Maintenance:
Mit Künstlicher Intelligenz von der Prognose zur Handlung
Predictive Maintenance gilt als eines der vielver-sprechendsten Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz (KI) im industriellen Umfeld. Der Wandel von einer reaktiven hin zu einer datenbasierten, proaktiven Instandhaltungsstrategie eröffnet neue Möglichkeiten der Effizienzsteigerung, Risikomini-mierung und strategischen Ressourcenplanung. Die Reduktion von Stillständen, die Verbesserung der Betriebsmittelverfügbarkeit sowie eine präzisere Wartungsplanung sind nur einige der unmittelbaren Effekte dieser technologischen Transformation.
Dieses White Paper gibt einen systematischen Überblick über fortgeschrittene Methoden der KI für Predictive Maintenance, erläutert die Prinzipien und Herausforderungen von Prescriptive Maintenance und zeigt auf, wie ein Übergang zu selbstoptimierenden Instandhaltungssystemen gestaltet werden kann.
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Leah Soldner
Customer Relationship Managerin
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