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Anomalien rechtzeitig erkennen

Umfrage: Lösungen für vorausschauende Wartung

Festo Vertrieb GmbH & Co. KG Phoenix Contact Deutschland GmbH Schneider Electric GmbH WAGO GmbH & Co. KG
Welche Ansätzen schaffen bei Condition Monitoring und Predictive Maintenance konkreten Mehrwert für die Industrie? Wir haben nachgefragt!

Welche Ansätzen schaffen bei Condition Monitoring und Predictive Maintenance konkreten Mehrwert für die Industrie? Wir haben nachgefragt!

Bild: publish-industry, KI-based (Perplexity)
25.08.2026

Condition Monitoring ist in vielen Industrieunternehmen etabliert. Entscheidend ist heute jedoch nicht mehr nur die Erfassung von Zustandsdaten, sondern der messbare Nutzen für Produktion und Instandhaltung. Wir haben Anbieter gefragt, mit welchen Ansätzen sie bei Condition Monitoring und Predictive Maintenance konkreten Mehrwert für die Industrie schaffen.

Das sagen die Experten:

Bildergalerie

  • Jan Bierod, Product Owner Digital Services, Business Unit Industrial Hydraulics, Bosch Rexroth: Condition Monitoring ohne Handlungsbezug schafft noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist, aus Zustandsdaten konkrete Entscheidungen für Betrieb, Service und Instandhaltung abzuleiten. Genau hier setzen moderne Predictive-Maintenance-Lösungen an. Mit CytroConnect verknüpfen wir Zustandsüberwachung, Asset-Management sowie regel- und KI-basierte Analysen zu einem durchgängigen Ansatz. Anomalien können frühzeitig erkannt, Wartungsmaßnahmen gezielt geplant und ungeplante Stillstände reduziert werden. In Verbindung mit unserer Asset Orchestration Platform werden darüber hinaus operative Prozesse und Workflows direkt mit den gewonnenen Erkenntnissen verknüpft. So entstehen messbare Verbesserungen bei Anlagenverfügbarkeit, Produktivität und Wartungskosten.

    Jan Bierod, Product Owner Digital Services, Business Unit Industrial Hydraulics, Bosch Rexroth: Condition Monitoring ohne Handlungsbezug schafft noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist, aus Zustandsdaten konkrete Entscheidungen für Betrieb, Service und Instandhaltung abzuleiten. Genau hier setzen moderne Predictive-Maintenance-Lösungen an. Mit CytroConnect verknüpfen wir Zustandsüberwachung, Asset-Management sowie regel- und KI-basierte Analysen zu einem durchgängigen Ansatz. Anomalien können frühzeitig erkannt, Wartungsmaßnahmen gezielt geplant und ungeplante Stillstände reduziert werden. In Verbindung mit unserer Asset Orchestration Platform werden darüber hinaus operative Prozesse und Workflows direkt mit den gewonnenen Erkenntnissen verknüpft. So entstehen messbare Verbesserungen bei Anlagenverfügbarkeit, Produktivität und Wartungskosten.

    Bild: Bosch-Rexroth

  • Sebastian Werler, Head of Product Management Software Development & Digital Business, Festo: Der Unterschied zwischen Condition Monitoring und echtem Mehrwert liegt nicht in der Menge der Daten, sondern in der Qualität der Entscheidungen. Mit Festo AX Industrial Apps erkennen Unternehmen drohende Ausfälle frühzeitig, planen Wartungsmaßnahmen gezielt und vermeiden ungeplante Stillstände. Durch vorkonfigurierte KI-Modelle, einfache Inbetriebnahme, flexible Deployment-Optionen und die Integration in Geschäftsprozesse wird Predictive Maintenance schnell wirtschaftlich nutzbar – mit messbaren Effekten auf Anlagenverfügbarkeit, OEE und Instandhaltungskosten.

    Sebastian Werler, Head of Product Management Software Development & Digital Business, Festo: Der Unterschied zwischen Condition Monitoring und echtem Mehrwert liegt nicht in der Menge der Daten, sondern in der Qualität der Entscheidungen. Mit Festo AX Industrial Apps erkennen Unternehmen drohende Ausfälle frühzeitig, planen Wartungsmaßnahmen gezielt und vermeiden ungeplante Stillstände. Durch vorkonfigurierte KI-Modelle, einfache Inbetriebnahme, flexible Deployment-Optionen und die Integration in Geschäftsprozesse wird Predictive Maintenance schnell wirtschaftlich nutzbar – mit messbaren Effekten auf Anlagenverfügbarkeit, OEE und Instandhaltungskosten.

    Bild: Festo

  • Benedikt Obermaier, Director Product Management Vibration Systems, Ifm: Ein Haupttreiber für Condition Monitoring ist der zunehmende Fachkräftemangel in der Instandhaltung von Industrieunternehmen. Experten werden heute durch intelligente Sensorsysteme unterstützt oder in Teilen sogar ersetzt. Für uns bei ifm ist ein hohes Maß an Interoperabilität über standardisierte Schnittstellen eine grundlegende Voraussetzung bei der Erfassung von Daten, damit können Kunden flexibel Transparenz über den Zustand sämtlicher Maschinen und Anlagen in ihrer Produktion erhalten. Intelligente Sensoren erfassen dabei nicht nur Vibrations- und Prozessdaten, sondern verarbeiten diese direkt zu aussagekräftigen Zustandskennwerten. Diese lassen sich etwa in unsere IIoT-Plattform moneo integrieren. Dort können sie mit Prozessdaten wie Drehzahl, Betriebsdruck oder Medientemperatur verknüpft und bewertet werden. Dadurch schöpfen Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten aus und gewinnen schnell aussagekräftige Erkenntnisse, die eine vorausschauende Instandhaltung und höhere Anlagenverfügbarkeit ermöglichen.

    Benedikt Obermaier, Director Product Management Vibration Systems, Ifm: Ein Haupttreiber für Condition Monitoring ist der zunehmende Fachkräftemangel in der Instandhaltung von Industrieunternehmen. Experten werden heute durch intelligente Sensorsysteme unterstützt oder in Teilen sogar ersetzt. Für uns bei ifm ist ein hohes Maß an Interoperabilität über standardisierte Schnittstellen eine grundlegende Voraussetzung bei der Erfassung von Daten, damit können Kunden flexibel Transparenz über den Zustand sämtlicher Maschinen und Anlagen in ihrer Produktion erhalten. Intelligente Sensoren erfassen dabei nicht nur Vibrations- und Prozessdaten, sondern verarbeiten diese direkt zu aussagekräftigen Zustandskennwerten. Diese lassen sich etwa in unsere IIoT-Plattform moneo integrieren. Dort können sie mit Prozessdaten wie Drehzahl, Betriebsdruck oder Medientemperatur verknüpft und bewertet werden. Dadurch schöpfen Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten aus und gewinnen schnell aussagekräftige Erkenntnisse, die eine vorausschauende Instandhaltung und höhere Anlagenverfügbarkeit ermöglichen.

    Bild: ifm

  • Klaus Zeller, Product & Industry Marketing Manager Automation Business, Omron: Wartung ist der entscheidende Faktor, um einen durchgehenden Betrieb rund um die Uhr sicherzustellen. Schon der Ausfall einer einzigen Komponente kann erhebliche Auswirkungen für den gesamten Betriebsablauf haben. Bei OMRON verfolgen wir den Ansatz, Wartungsinformationen zu erzeugen und zu nutzen, ohne dass dafür eine zusätzliche, aufwendige Verarbeitungsebene in der Cloud notwendig wäre. Schon auf Sensorebene liefert die Maschine selbst aussagekräftige Wartungshinweise, ergänzt durch ein Benachrichtigungsmodul und eine dezentrale Anbindung. Jede dieser drei Ebenen trägt für sich einen wichtigen Teil bei, aber erst im Zusammenspiel entsteht eine Lösung, die deutlich mehr leistet als die einzelnen Bausteine für sich genommen.

    Klaus Zeller, Product & Industry Marketing Manager Automation Business, Omron: Wartung ist der entscheidende Faktor, um einen durchgehenden Betrieb rund um die Uhr sicherzustellen. Schon der Ausfall einer einzigen Komponente kann erhebliche Auswirkungen für den gesamten Betriebsablauf haben. Bei OMRON verfolgen wir den Ansatz, Wartungsinformationen zu erzeugen und zu nutzen, ohne dass dafür eine zusätzliche, aufwendige Verarbeitungsebene in der Cloud notwendig wäre. Schon auf Sensorebene liefert die Maschine selbst aussagekräftige Wartungshinweise, ergänzt durch ein Benachrichtigungsmodul und eine dezentrale Anbindung. Jede dieser drei Ebenen trägt für sich einen wichtigen Teil bei, aber erst im Zusammenspiel entsteht eine Lösung, die deutlich mehr leistet als die einzelnen Bausteine für sich genommen.

    Bild: Omron

  • Benedikt Rauscher, Leiter Globale IoT-Projekte, Pepperl+Fuchs: Condition Monitoring ist etabliert. Der echte Mehrwert entsteht heute durch messbare Effizienz- und Kostenreduktionen in Produktion und Instandhaltung. Pepperl+Fuchs arbeitet mit kompetenten Partnern und setzt auf die Schaffung von Transparenz: Robuste Sensorik für raueste Umgebungen, Edge-Analytics, kombinierte Datenmodelle und offene IoT-Plattformen mit skalierbare Architekturen liefern Echtzeitdaten, die nicht nur Zustandsdaten speichern, sondern konkrete Handlungsempfehlungen geben. Auf der letzten Hannover Messe wurde zusammen mit unserem Partner Bosch gezeigt wie durch nahtlose Integration von Condition Monitoring in Predictive Maintenance ungeplante Stillstände minimiert, Wartungsintervalle optimiert und die Anlagendurchsatzrate erhöht werden.

    Benedikt Rauscher, Leiter Globale IoT-Projekte, Pepperl+Fuchs: Condition Monitoring ist etabliert. Der echte Mehrwert entsteht heute durch messbare Effizienz- und Kostenreduktionen in Produktion und Instandhaltung. Pepperl+Fuchs arbeitet mit kompetenten Partnern und setzt auf die Schaffung von Transparenz: Robuste Sensorik für raueste Umgebungen, Edge-Analytics, kombinierte Datenmodelle und offene IoT-Plattformen mit skalierbare Architekturen liefern Echtzeitdaten, die nicht nur Zustandsdaten speichern, sondern konkrete Handlungsempfehlungen geben. Auf der letzten Hannover Messe wurde zusammen mit unserem Partner Bosch gezeigt wie durch nahtlose Integration von Condition Monitoring in Predictive Maintenance ungeplante Stillstände minimiert, Wartungsintervalle optimiert und die Anlagendurchsatzrate erhöht werden.

    Bild: Pepperl+Fuchs

  • Dario Bertoli, Mitarbeiter, Digital Factory des Vertical Market Managements Factory Automation, Phoenix Contact: Condition Monitoring schafft dann den größten Mehrwert, wenn aus Zustandsdaten konkrete Handlungen entstehen. Das Ecosystem PLCnext Technology bildet mit seinem offenen Automatisierungsansatz die Grundlage für eine KI-basierte Instandhaltung, indem Daten aus Sensorik, Steuerung, IT- und Cloud-Systemen nahtlos zusammengeführt werden. Mit der Software-Lösung MLnext lassen sich Anwendungen wie die Anomalieerkennung ohne tiefes Data-Science-Know-how umsetzen. Abweichungen im Maschinenverhalten werden frühzeitig festgestellt und ungeplante Stillstände reduziert. Perspektivisch erweitern KI-Agenten über offene Schnittstellen wie MCP (Model Context Protocol) diesen Ansatz: Sie analysieren automatisch Erkenntnisse aus MLnext und digitalen Wartungsprotokollen, unterstützen Instandhalter bei Entscheidungen und tragen zu effizienteren Wartungsprozessen bei.

    Dario Bertoli, Mitarbeiter, Digital Factory des Vertical Market Managements Factory Automation, Phoenix Contact: Condition Monitoring schafft dann den größten Mehrwert, wenn aus Zustandsdaten konkrete Handlungen entstehen. Das Ecosystem PLCnext Technology bildet mit seinem offenen Automatisierungsansatz die Grundlage für eine KI-basierte Instandhaltung, indem Daten aus Sensorik, Steuerung, IT- und Cloud-Systemen nahtlos zusammengeführt werden. Mit der Software-Lösung MLnext lassen sich Anwendungen wie die Anomalieerkennung ohne tiefes Data-Science-Know-how umsetzen. Abweichungen im Maschinenverhalten werden frühzeitig festgestellt und ungeplante Stillstände reduziert. Perspektivisch erweitern KI-Agenten über offene Schnittstellen wie MCP (Model Context Protocol) diesen Ansatz: Sie analysieren automatisch Erkenntnisse aus MLnext und digitalen Wartungsprotokollen, unterstützen Instandhalter bei Entscheidungen und tragen zu effizienteren Wartungsprozessen bei.

    Bild: Phoenix Contact

  • Dr. Philipp Jussen, Head of Industrial Lifetime Solutions Europe, Schaeffler: Die grundlegenden Prinzipien der vibrationsbasierten Zustandsüberwachung sind seit mindestens zwei Jahrzehnten im Wesentlichen unverändert. Heute ist die Technologie jedoch um ein Vielfaches erschwinglicher, sodass sich deutlich mehr Maschinen wirtschaftlich überwachen lassen. Unsere Lösungen sind auf eine extrem hohe Skalierbarkeit ausgelegt: Auch Tausende von Messstellen in einem Produktionswerk lassen sich dank unseres kabellosen Condition Monitoring-Systems OPTIME problemlos und kostengünstig überwachen. So wird eine echte Transformation von reaktiver zu prädiktiver Instandhaltung möglich. Durch den Einsatz unserer Experten-Services können wir für unsere Kunden zudem Mehrwerte und Erfolge transparent dokumentieren.

    Dr. Philipp Jussen, Head of Industrial Lifetime Solutions Europe, Schaeffler: Die grundlegenden Prinzipien der vibrationsbasierten Zustandsüberwachung sind seit mindestens zwei Jahrzehnten im Wesentlichen unverändert. Heute ist die Technologie jedoch um ein Vielfaches erschwinglicher, sodass sich deutlich mehr Maschinen wirtschaftlich überwachen lassen. Unsere Lösungen sind auf eine extrem hohe Skalierbarkeit ausgelegt: Auch Tausende von Messstellen in einem Produktionswerk lassen sich dank unseres kabellosen Condition Monitoring-Systems OPTIME problemlos und kostengünstig überwachen. So wird eine echte Transformation von reaktiver zu prädiktiver Instandhaltung möglich. Durch den Einsatz unserer Experten-Services können wir für unsere Kunden zudem Mehrwerte und Erfolge transparent dokumentieren.

    Bild: Schaeffler

  • Jessica Bethune, Vice President Industrial & Process, Automation, DACH, Schneider Electric: Eine Datenerfassung macht aus unserer Sicht nur Sinn, wenn diese Informationen dann auch für bessere Entscheidungen intelligent genutzt werden. Mit offenen, datenbasierten Lösungen verknüpfen wir bei Schneider Electric Zustandsdaten von Maschinen und elektrischen Anlagen mit Analytik sowie KI-gestützten Prognosen. So können Instandhaltungsmaßnahmen gezielt geplant, ungeplante Stillstände reduziert und die Anlagenverfügbarkeit erhöht werden. Gleichzeitig gewinnen Unternehmen Transparenz über Energieverbrauch, Betriebskosten und Anlagenzustand. Predictive Maintenance wird damit vom reaktiven Ansatz zum strategischen Hebel für Produktivität, Effizienz und Nachhaltigkeit. Entscheidend ist, aus Daten konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten, die einen messbaren Beitrag zum Geschäftserfolg leisten.

    Jessica Bethune, Vice President Industrial & Process, Automation, DACH, Schneider Electric: Eine Datenerfassung macht aus unserer Sicht nur Sinn, wenn diese Informationen dann auch für bessere Entscheidungen intelligent genutzt werden. Mit offenen, datenbasierten Lösungen verknüpfen wir bei Schneider Electric Zustandsdaten von Maschinen und elektrischen Anlagen mit Analytik sowie KI-gestützten Prognosen. So können Instandhaltungsmaßnahmen gezielt geplant, ungeplante Stillstände reduziert und die Anlagenverfügbarkeit erhöht werden. Gleichzeitig gewinnen Unternehmen Transparenz über Energieverbrauch, Betriebskosten und Anlagenzustand. Predictive Maintenance wird damit vom reaktiven Ansatz zum strategischen Hebel für Produktivität, Effizienz und Nachhaltigkeit. Entscheidend ist, aus Daten konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten, die einen messbaren Beitrag zum Geschäftserfolg leisten.

    Bild: Schneider Electric

  • Constantin von Hörsten, Market Product Manager Digital Solutions, Sick: Condition Monitoring schafft Mehrwert, wenn aus Maschinendaten konkrete Maßnahmen für Produktion und Instandhaltung abgeleitet werden können. SICK kombiniert intelligente Sensorik mit leistungsfähiger Datenanalyse, um Veränderungen im Anlagenzustand frühzeitig zu erkennen und potenzielle Störungen sichtbar zu machen. Übersichtlich visualisierte Zustandsdaten, automatische Benachrichtigungen und intelligente Analysealgorithmen unterstützen dabei, Wartungsmaßnahmen gezielt zu planen und ungeplante Stillstände zu vermeiden. Das führt im Ergebnis zu mehr Transparenz, höherer Anlagenverfügbarkeit und effizienteren Instandhaltungsprozessen.

    Constantin von Hörsten, Market Product Manager Digital Solutions, Sick: Condition Monitoring schafft Mehrwert, wenn aus Maschinendaten konkrete Maßnahmen für Produktion und Instandhaltung abgeleitet werden können. SICK kombiniert intelligente Sensorik mit leistungsfähiger Datenanalyse, um Veränderungen im Anlagenzustand frühzeitig zu erkennen und potenzielle Störungen sichtbar zu machen. Übersichtlich visualisierte Zustandsdaten, automatische Benachrichtigungen und intelligente Analysealgorithmen unterstützen dabei, Wartungsmaßnahmen gezielt zu planen und ungeplante Stillstände zu vermeiden. Das führt im Ergebnis zu mehr Transparenz, höherer Anlagenverfügbarkeit und effizienteren Instandhaltungsprozessen.

    Bild: Sick

  • Andreas Dettmer, Business Development für Senseye Predictive Maintenance, Siemens: Condition Monitoring entfaltet seinen größten Nutzen, wenn aus Zustandsdaten konkrete Maßnahmen abgeleitet werden können. Siemens verbindet dazu die Erfassung von Maschinen- und Prozessdaten mit Industrial AI, Machine Learning sowie die Integration in bestehende Produktions- und Instandhaltungsprozesse. Mit Senseye Predictive Maintenance werden Daten aus Sensoren, Steuerungen und Historian-Systemen kontinuierlich analysiert, um Anomalien und Verschleißmuster frühzeitig zu erkennen, Ausfälle zu prognostizieren und Wartungsmaßnahmen risikobasiert zu priorisieren. Unternehmen erhalten dadurch einen transparenten Überblick über den Anlagenzustand, reduzieren ungeplante Stillstände und setzen Personal- sowie Wartungsressourcen effizienter ein. So wird Predictive Maintenance zu einem skalierbaren Hebel für höhere Anlagenverfügbarkeit, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit.

    Andreas Dettmer, Business Development für Senseye Predictive Maintenance, Siemens: Condition Monitoring entfaltet seinen größten Nutzen, wenn aus Zustandsdaten konkrete Maßnahmen abgeleitet werden können. Siemens verbindet dazu die Erfassung von Maschinen- und Prozessdaten mit Industrial AI, Machine Learning sowie die Integration in bestehende Produktions- und Instandhaltungsprozesse. Mit Senseye Predictive Maintenance werden Daten aus Sensoren, Steuerungen und Historian-Systemen kontinuierlich analysiert, um Anomalien und Verschleißmuster frühzeitig zu erkennen, Ausfälle zu prognostizieren und Wartungsmaßnahmen risikobasiert zu priorisieren. Unternehmen erhalten dadurch einen transparenten Überblick über den Anlagenzustand, reduzieren ungeplante Stillstände und setzen Personal- sowie Wartungsressourcen effizienter ein. So wird Predictive Maintenance zu einem skalierbaren Hebel für höhere Anlagenverfügbarkeit, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit.

  • Jochen Metzger, Product Marketing Manager, Wago: Condition Monitoring ist in vielen Industrieunternehmen etabliert. Der entscheidende Mehrwert entsteht jedoch nicht durch die reine Erfassung von Zustandsdaten, sondern durch deren intelligente Nutzung. Durch die Kombination von Sensorik, Analytics und Machine Learning lassen sich Anomalien frühzeitig erkennen, Wartungsbedarfe prognostizieren und Instandhaltungsmaßnahmen gezielt planen. So werden ungeplante Stillstände reduziert, Anlagenverfügbarkeiten erhöht und Ressourcen effizienter eingesetzt. Gleichzeitig schaffen moderne Dashboards die notwendige Transparenz, um datenbasierte Entscheidungen entlang des gesamten Produktionsprozesses zu treffen. Eine erfolgreiche Predictive-Maintenance-Strategie schafft eine Datentransparenz, unterstützt fundierte Entscheidungen, erhöht die Anlagenverfügbarkeit, senkt Energiekosten und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig.

    Jochen Metzger, Product Marketing Manager, Wago: Condition Monitoring ist in vielen Industrieunternehmen etabliert. Der entscheidende Mehrwert entsteht jedoch nicht durch die reine Erfassung von Zustandsdaten, sondern durch deren intelligente Nutzung. Durch die Kombination von Sensorik, Analytics und Machine Learning lassen sich Anomalien frühzeitig erkennen, Wartungsbedarfe prognostizieren und Instandhaltungsmaßnahmen gezielt planen. So werden ungeplante Stillstände reduziert, Anlagenverfügbarkeiten erhöht und Ressourcen effizienter eingesetzt. Gleichzeitig schaffen moderne Dashboards die notwendige Transparenz, um datenbasierte Entscheidungen entlang des gesamten Produktionsprozesses zu treffen. Eine erfolgreiche Predictive-Maintenance-Strategie schafft eine Datentransparenz, unterstützt fundierte Entscheidungen, erhöht die Anlagenverfügbarkeit, senkt Energiekosten und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig.

    Bild: Wago

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