Welche Maschine fällt als Nächstes aus?
Adaptrix beantwortet diese Frage aus Ihren eigenen Shopfloor-Daten. IoT-Sensordaten sowie MES- und SAP-Historie speisen Anomalieerkennung und Prognosemodelle mit Konfidenzintervallen, die Ausfallrisiken Tage bis Wochen im Voraus melden — die erklärbare Ursachenanalyse erklärt anschließend das Warum. Self-hosted und DSGVO-first: Produktionsdaten verlassen Ihr Netzwerk nicht, zum festen Jahrespreis mit 0 € pro Token.
See it work
Ask in plain language. Get an explained, cited decision.
One question routes through specialised agents — schema, SQL, forecast, root cause and governance — and lands as an auditable answer with the evidence attached.
Director· Manufacturing workspace
DemoWill we hit our Q1 gross-margin target?
Director Highanswer in 14.2s
- Analysing gross margin
- Scanning orders + invoices
- Ranking the drivers of the change
- Formatting the explained answer
scan Scan shipments · 1.2M rowsfilter Filter the premium product lineaggregate Aggregate gross margin by segmentrank Rank driver contributions
Premium-line returns drive most of the margin slip.
Why gross margin movednet -1.4 pts
- 62% of the movePremium-line returns-1.1 pts
- Freight surcharge-0.5 pts
- offsetsMix shift to services+0.2 pts
Adaptrix recommends
- Re-certify 6 QC inspectors
- Rebalance 2 supplier contracts
Projected · +10-pt margin · €25M / yr
GDPR · checkpoints cleanSQL + provenance attachedAudit logged
Ask a follow-up…
Illustrative scenario shown in a demo workspace — figures for demonstration, not a customer result.
Fragen Sie es zu Ihrem Betrieb
Warum ist die Termintreue gesunken – und halten wir die 95 %?
Ein Dashboard zeigt Ihnen, dass die Termintreue-Kurve abknickt. Adaptrix erklärt, warum sie sich bewegt hat – verfolgt den Rückgang über Ihre verknüpften Auftrags-, Versand- und Lieferantendaten, führt ihn auf vorzeichenbehaftete Treiber zurück und prognostiziert mit einem 95-%-Konfidenzintervall, wo das Quartal landet. Jede Antwort wird mit SQL und Provenienz geliefert, sodass Werkleiter und Auditor dieselbe Geschichte lesen.
F
11.8s·auditiertHalten wir unser 95%-Termintreue-Ziel in diesem Quartal?
- Frage wird analysiert — Kennzahl, Segmente, Horizont
- 4 verbundene Quellen werden verknüpft
- Prognose mit einem 95%-Konfidenzintervall
Termintreue · 12 Wo. Ist + Prognose
Prognose 85.0%
Warum es sich bewegt
Verspäteter Wareneingang eines Lieferanten wirkt sich auf 3 Montagelinien aus.
Prognose85.0%95%-KI · 82.9%–87.1% bis Q1
- −1.8 Pkt.Verspäteter Wareneingang Lieferant B · 60% der Bewegung
- −0.8 Pkt.Rüstzeit Linie 3
- −0.4 Pkt.Transit / Wetter
Nettoveränderung= −3.0 Pkt.
Adaptrix empfiehlt
- Kritische Teile von Lieferant B über zwei Quellen beschaffen
- 2-Tage-Wareneingangspuffer auf Linie 3 einführen
Prognose · Erholung auf 94% Termintreue bis Q1
NachweisDSGVO · Checkpoints sauberSQL + Provenienz angehängtAudit protokolliert
Skriptbasierte Wiedergabe mit illustrativen Daten – es werden keine Kundendaten gezeigt.
11 %
des Umsatzes verlieren die Fortune Global 500 durch ungeplante Stillstände — rund 1,4 Billionen Dollar pro Jahr (Siemens/Senseye, 2024)
2,3 Mio. $
kostet eine einzige Stunde ungeplanter Stillstand in einem großen Automobilwerk (Siemens/Senseye, 2024)
70 %
weniger Ausfälle im Schnitt mit Predictive Maintenance (Deloitte Analytics Institute)
Quellen: Siemens/Senseye, The True Cost of Downtime 2024; Deloitte Analytics Institute, Positionspapier Predictive Maintenance. Branchenbenchmarks, keine Adaptrix-Ergebnisse.
Warum überrascht ungeplanter Stillstand Ihr Werk immer noch?
Weil die Warnsignale in getrennten Systemen liegen: Vibration und Temperatur in IoT-Sensoren, Taktzeiten im MES, Auftragsdruck im ERP. Solange niemand diese Signale korreliert, ist der erste Alarm der Stillstand der Linie.
Lücken in der Qualitätssicherung
Manuelle Stichproben finden Fehler erst, nachdem Wertschöpfung investiert wurde — die eigentliche Ursache bleibt unsichtbar.
Ausschuss zu spät entdeckt
Ungeplante Stillstände
Maschinenausfälle führen zu unerwarteten Produktionsstopps
2,3 Mio. $ pro verlorener Stunde im Automobilbau
Blinde Flecken in der Lieferkette
Wenig Transparenz über Lieferantenleistung und Lagerbestände
Kapital in Sicherheitsbeständen gebunden
Wie funktioniert KI-gestützte Predictive Maintenance konkret?
Sensor- und MES-Daten fließen in Anomalieerkennung und kreuzvalidierte Zeitreihenmodelle, die das Normalverhalten jeder Maschine lernen. Abweichungen werden bewertet, mit SHAP erklärt und in konkrete Wartungsfenster übersetzt, mit denen Ihre Instandhaltung planen kann.
Vor Adaptrix
- Maschinen fallen ohne Vorwarnung aus
- Wartung nach Plan statt nach Zustand
- Ersatzteilmangel bei kritischen Reparaturen
- Keine Transparenz über die Entwicklung des Maschinenzustands
Nach Adaptrix
- Ausfälle 2–4 Wochen im Voraus erkennen
- Zustandsorientierte Wartungsplanung
- Automatische Ersatzteilbestellung
- Bewertung des Maschinenzustands in Echtzeit
70 % weniger Ausfälle
Durchschnittswert für Predictive Maintenance laut Deloitte Analytics Institute. Tatsächliche Ergebnisse hängen von Sensorabdeckung, Datenqualität und Fehlerbildern ab.
Woran lag der OEE-Einbruch am vergangenen Dienstag?
Adaptrix antwortet mit erklärbarer Ursachenanalyse statt mit einem weiteren Dashboard: Erklärbare Modelle trennen echte Treiber von bloßen Korrelationen, und SHAP zeigt, welche Signale eine Vorhersage bewegt haben — damit Ihr Team die Ursache behebt, nicht das Symptom.
Erklärbare Treiber statt Korrelationen
Erklärbare Modelle prüfen, ob ein vermuteter Treiber — Werkzeugverschleiß, eine Materialcharge, die Umgebungstemperatur — die Anomalie tatsächlich verursacht oder nur mit ihr zusammenfällt.
Erklärbare Vorhersagen
SHAP-Werte zeigen, welche Sensorsignale das Ausfallrisiko einer Maschine nach oben getrieben haben — die Instandhaltung kann jede Vorhersage am Shopfloor überprüfen, bevor sie handelt.
Von der Anomalie zur OEE-Maßnahme
Anomalien bei Ausschussquote, Taktzeit oder Energieverbrauch werden den OEE-Verlusten — Verfügbarkeit, Leistung, Qualität — zugeordnet und an das zuständige Team geroutet.
Klassischer Ansatz vs. Adaptrix-Lösung
Qualitätsmanagement
Klassisch
Manuelle Prüfungen, Checklisten auf Papier, reaktive Fehlererkennung
Mit Adaptrix
KI-gestützte Fehlervorhersage, Qualitätsüberwachung in Echtzeit, automatische Warnmeldungen
Fehler in der Linie abfangen
Vorausschauende Instandhaltung
Klassisch
Wartung nach festem Plan, reaktive Reparaturen, Produktionsunterbrechungen
Mit Adaptrix
Analyse von IoT-Sensordaten, Ausfallvorhersage, optimierte Wartungsfenster
Wochen Vorwarnzeit
Optimierung der Lieferkette
Klassisch
Prognosen in Excel, manuelle Lieferantenpflege, isolierte Bestandsdaten
Mit Adaptrix
Durchgängige Transparenz, KI-gestützte Bedarfsprognose, automatische Nachbestellung
Bestände am Bedarf ausgerichtet
Wo setzen Werke Adaptrix zuerst ein?
Setzen Sie vorkonfigurierte Fertigungsanalysen ein, die ab dem ersten Tag Wirkung zeigen
Vorausschauende Instandhaltung
Maschinenausfälle vermeiden, Wartung optimal planen, Stillstände reduzieren
Zeit bis zur Wirkung: 4 Wochen
Qualitätsvorhersage
Fehler früh erkennen, Ausschuss senken, First-Pass-Yield steigern
Zeit bis zur Wirkung: 3 Wochen
Produktionsoptimierung
Durchsatz maximieren, Linien austakten, Zykluszeiten verkürzen
Zeit bis zur Wirkung: 5 Wochen
Lieferkettenanalyse
Bestände optimieren, Lieferantenleistung verbessern, Durchlaufzeiten verkürzen
Zeit bis zur Wirkung: 4 Wochen
Energiemanagement
Verbrauch überwachen, Einsparpotenziale erkennen, Energieeinsatz optimieren
Zeit bis zur Wirkung: 3 Wochen
OEE-Steigerung
Leistung verfolgen, Engpässe aufdecken, Verfügbarkeit erhöhen
Zeit bis zur Wirkung: 4 Wochen
Illustratives Szenario
Wie sieht das im Mittelstand konkret aus?
Stellen Sie sich einen deutschen Hersteller von Industriepumpen vor: drei Bearbeitungslinien, eine schlanke Instandhaltung und ein chronisches Problem — Lagerschäden an den Bearbeitungszentren stoppen die Produktion ohne Vorwarnung, und die monatlichen OEE-Reviews können wiederkehrende Mikrostillstände nicht erklären.
Vibrations- und Spindelstromsensoren, MES-Taktdaten und SAP-Wartungshistorie laufen in Adaptrix zusammen — selbst gehostet auf souveräner EU-Infrastruktur, ohne dass Daten an eine Drittanbieter-KI gehen. Zeitreihenmodelle lernen die Baseline jeder Spindel, die Anomalieerkennung meldet Drift Wochen vor dem Ausfall, und die erklärbare Ursachenanalyse führt die Mikrostillstände auf eine geänderte Charge des Kühlschmierstoff-Lieferanten zurück.
Die Instandhaltung legt Lagerwechsel nun in geplante Wartungsfenster statt in Feuerwehreinsätze, und der Einkauf verhandelt die Kühlschmierstoff-Spezifikation neu. Verfügbarkeit und OEE verbessern sich über die folgenden Quartale — ohne dass Shopfloor-Daten je an eine Drittanbieter-KI gehen.
Illustratives Szenario auf Basis typischer Mittelstandsprojekte, keine benannte Kundenreferenz. Ergebnisse hängen von Datenqualität, Sensorabdeckung und Fehlerbildern ab.
“Ungeplante Stillstände kosten die Fortune-Global-500-Unternehmen inzwischen 11 % ihres Umsatzes — rund 1,4 Billionen Dollar pro Jahr.”
Müssen Shopfloor-Daten für KI Ihr Netzwerk verlassen?
Nein. Adaptrix betreibt selbst gehostete offene Modelle auf eigener souveräner EU-Infrastruktur — Ihre Daten gehen nie an einen Drittanbieter-LLM. Prozessparameter, Rezepturen und Maschinendaten verlassen die EU-Datenhaltung nicht. Das hält DSGVO- und EU-AI-Act-Pflichten beherrschbar und schützt Ihr Prozess-Know-how vor Cloud-KI-Anbietern. Betrieb on-premise oder air-gapped auf Ihrer eigenen Infrastruktur ist als Enterprise-Plus-Option auf der Roadmap.
- Selbst gehostete offene Modelle auf EU-Infrastruktur — keine externen KI-API-Aufrufe (Betrieb air-gapped als geplante Enterprise-Plus-Option)
- DSGVO-first-Architektur und Dokumentation, die Ihre Pflichten aus dem EU AI Act unterstützt
- Fester Jahrespreis mit 0 € pro Token — die Nutzung treibt die Rechnung nie
Quellen und weiterführende Lektüre:
Funktionen und Integrationen speziell für die Fertigung
MES-Integration (Siemens, Rockwell, SAP)
Anbindung von SCADA-Systemen
Unterstützung des OPC-UA-Protokolls
Erfassung von IoT-Sensordaten
PLM-Integration
ERP-Anbindung (SAP, Oracle)
Produktions-Dashboards in Echtzeit
Mobile Warnmeldungen für Schichtleiter
Ihr Weg zur Smart Factory in 8 Wochen
Schrittweise Einführung mit minimaler Beeinträchtigung der Produktion
Woche 1–2
Systemintegration
- MES/SCADA anbinden
- IoT-Sensoren einrichten
- Daten validieren
Woche 3–4
Baseline und Modelle
- Auswertung historischer Daten
- ML-Modelle trainieren
- KPIs festlegen
Woche 5–6
Pilotlinie
- Ausrollen auf einer Linie
- Bediener schulen
- Feinabstimmung
Woche 7–8
Vollständiger Rollout
- Alle Linien aktiv
- Dashboards live
- Warnmeldungen konfigurieren
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Verwandte Lösungen und Leitfäden für DSGVO-first, self-hosted KI-Analytik.
Häufige Fragen
Welche Daten braucht KI-gestützte Predictive Maintenance?
Vibrations-, Temperatur-, Strom- und Taktdaten aus IoT-Sensoren, dazu Betriebskontext aus MES/SCADA und Wartungshistorie aus ERP-Systemen wie SAP. Adaptrix verbindet sich über OPC UA und Standard-Konnektoren; eine gut instrumentierte Linie reicht für den Start.
Wie weit im Voraus lassen sich Maschinenausfälle vorhersagen?
Typischerweise Tage bis Wochen — abhängig von Fehlerbild und Sensorabdeckung. Langsam fortschreitende Degradation wie Lagerverschleiß gibt die längste Vorwarnzeit; statistische Zeitreihenmodelle und Anomalieerkennung machen die Drift früh sichtbar. Plötzliche Ausfälle ohne messbare Vorläufer bleiben unvorhersehbar — kein seriöser Anbieter behauptet etwas anderes.
Was unterscheidet das von klassischem Condition Monitoring?
Condition Monitoring alarmiert beim Überschreiten eines Schwellwerts. Adaptrix lernt das Normalverhalten jeder Maschine, prognostiziert Ausfallrisiken vor dem Schwellwert und ergänzt erklärbare Ursachenanalyse plus SHAP-Erklärungen — Sie wissen also, warum etwas driftet, nicht nur, dass es driftet.
Verlassen unsere Produktionsdaten das Werk?
Nein. Adaptrix betreibt selbst gehostete offene Modelle auf eigener souveräner EU-Infrastruktur — Ihre Daten gehen nie an einen Drittanbieter-LLM. Es gibt keine externen KI-API-Aufrufe, und DSGVO- wie EU-AI-Act-Pflichten bleiben beherrschbar. Betrieb air-gapped auf Ihrer eigenen Infrastruktur ist als Enterprise-Plus-Option auf der Roadmap.
Wie funktioniert KI-gestützte Ursachenanalyse in der Produktion?
Anomalien bei OEE, Ausschuss oder Taktzeit werden mit erklärbaren Modellen analysiert, die Kandidaten-Treiber — Werkzeugverschleiß, Materialchargen, Umgebungsbedingungen — gegen Ihre Daten testen, während SHAP zeigt, welche Signale eine Vorhersage bewegt haben. Das Ergebnis ist eine priorisierte, überprüfbare Ursachenliste statt einer Korrelations-Heatmap.
Was kostet Adaptrix für ein mittelständisches Werk?
Adaptrix hat einen festen Jahrespreis mit 0 € pro Token — die Kosten skalieren nicht mit Abfragen oder Datenvolumen, werksweite Rollouts bleiben also planbar. Stufen und Leistungsumfang finden Sie auf der Preisseite.
Sehen Sie, welche Maschinen gefährdet sind
Buchen Sie eine Demo — wir binden Beispiel-Sensor- oder MES-Daten an und zeigen noch im Termin eine erste Ausfallrisiko- und OEE-Sicht.
Fragen Sie nach dem Warum.
Bringen Sie eine echte Frage aus Ihrem Unternehmen mit und sehen Sie die Antwort live – mit Begründung, Quellen und Rechenweg – oder rechnen Sie zuerst aus, was es Ihnen spart.