Wie lange dauert es, bis Vorhersagen nutzbar sind?

Nützliche Baselines entstehen nach 2–4 Wochen kontinuierlicher Überwachung. Einfache Schwellenwert-Warnungen (Werkzeugstandzeit, Alarmhäufigkeit) funktionieren ab dem ersten Tag.

Ersetzt es die präventive Wartung?

Es ergänzt sie. Geplante Wartung lohnt sich weiterhin – xynLog zeigt Ihnen, welche Maschinen früher als geplant Aufmerksamkeit benötigen und welche noch gesund genug sind, um einen Besuch zu überspringen.

Werden Fehlalarme ausgelöst?

Ein neues Teileprogramm kann wie eine Abweichung aussehen. xynLog ermöglicht es Ihnen, bekannte Ereignisse (neue Einrichtung, Testlauf) zu kennzeichnen, damit sie die Baseline nicht verfälschen. Schwellenwerte sind pro Maschine anpassbar.

03/08 · PREDICTIVE MAINTENANCE

Erkennen Sie den nächsten Ausfall, bevor er eine Schicht kostet.

Spindellast bei Fräsmaschinen. Entladungsenergie bei EDMs. Schleifscheibenabrichtung bei Schleifmaschinen. Strahlleistung bei Lasern. xynLog überwacht die relevanten Signale jeder Maschine und erkennt Abweichungen vom Normalbetrieb – Tage vor einem Ausfall.

Kostenlose Demo buchen ↓So funktioniert es

Überwachte Signale umfassen:

SpindellastVorschubgeschwindigkeitWerkzeugstandzeitAlarmeAchsenbewegungTemperatur

Reaktive Wartung ist die teuerste Variante.

Ein einziger ungeplanter Spindelausfall kann eine ganze Schicht kosten. Traditionelle Wartungspläne überprüfen entweder gesunde Maschinen zu oft oder übersehen diejenigen, die langsam aus dem Toleranzbereich laufen. xynLog vergleicht jede Maschine mit ihrem eigenen historischen Normalwert und markiert Ausreißer – Wartung wird geplant, nicht im Krisenmodus durchgeführt.

Von Echtzeit-Signalen zur geplanten Wartung

Echtzeit-Baselines pro Maschine

Jede Maschine hat ihren eigenen Fingerabdruck. xynLog lernt, wie „normal“ aussieht, und warnt Sie, wenn Spindellast, Vorschub oder Zykluszeit außerhalb dieses Bereichs liegen.

Werkzeugstandzeit-Tracking

Verfolgen Sie die Werkzeugnutzung pro Werkzeugnummer. Erhalten Sie eine Benachrichtigung, wenn ein Werkzeug seine angegebene Standzeit überschreitet – mit klarem Bezug zum Teileprogramm und Bediener.

Alarm-Mustererkennung

Wir protokollieren nicht nur Alarme – wir erkennen wiederkehrende Muster. Wiederholte Alarmcodes werden im Wartungs-Dashboard mit einer Häufigkeitsentwicklung angezeigt.

Zustandsbewertung

Jede Maschine erhält eine Gesundheitsbewertung basierend auf ihren kombinierten Signalen. Sortieren Sie Ihren Maschinenpark nach Zustand und planen Sie Wartungsbesuche dort, wo sie den größten Nutzen bringen.

Arbeitsauftrags-Export

Wartungsereignisse können direkt an Ihr CMMS oder ERP als Arbeitsaufträge gesendet werden – inklusive vollständiger Signalhistorie für den Kontext.

So funktioniert es

/ 3 STEPS

Echtzeit-Signale erfassen
Der xynLog-Connector liest Spindellast, Vorschub, Achsenbewegung, Werkzeugnutzung und Alarme direkt aus der Steuerung – ohne zusätzliche Sensoren.
Baseline erstellen
Zwei bis vier Wochen Daten reichen aus, um den normalen Betriebsbereich jeder Maschine zu definieren. Baselines werden kontinuierlich aktualisiert.
Auf Abweichungen reagieren
Wenn eine Maschine von ihrer Baseline abweicht, sieht die Wartung dies im Dashboard und in einer Warnmeldung – lange bevor es zum Stillstand kommt.

Passt in Ihren Wartungsworkflow

Wartungs-Dashboard

Eine dedizierte Ansicht für das Wartungsteam: Ausreißer zuerst, klare Drill-downs, historische Diagramme zu jedem Signal.

CMMS-Integration

Ereignisse an Ihr bestehendes CMMS per REST senden oder den integrierten Arbeitsauftragsprozess von xynLog nutzen und in Ihr ERP / SAP exportieren.

Häufig gestellte Fragen

Für die meisten CNC-Marken nicht. xynLog liest die Signale direkt aus der Steuerung (Spindellast, Vorschub, Alarme, Werkzeugdaten). Zusätzliche Sensoren können bei Bedarf für Lager-Vibrationen oder Kühlmitteltemperatur hinzugefügt werden.

Gesundheitszustand Ihres Maschinenparks auf einen Blick

Buchen Sie eine 30-minütige Demo und wir zeigen Ihnen das Wartungs-Dashboard mit echten Produktionsdaten unserer bestehenden Kunden.

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