IoT Monitoring

Echtzeit-Überwachung von Umgebungsbedingungen, Maschinenstatus und Sicherheitsparametern mit intelligenten IoT-Sensoren und automatischer Alarmierung bei Grenzwertüberschreitungen.

Intelligentes Sensor-Netzwerk

Von der Temperatur bis zur Luftqualität – alles unter Kontrolle

Echtzeit-Monitoring

Live-Überwachung aller Sensoren mit Sub-Sekunden-Latenz. Automatische Datenerfassung alle 5 Sekunden.

Intelligente Alarme

KI-gestützte Grenzwerterkennung mit Trendanalyse. Vermeidung von Fehlalarmen durch lernende Algorithmen.

Multi-Protokoll Support

MQTT, OPC-UA, BACnet, Modbus. Integration von 50+ Sensor-Herstellern out-of-the-box.

Predictive Analytics

Maschinelles Lernen prognostiziert Wartungsbedarf 14 Tage im Voraus mit 82% Genauigkeit.

Edge Computing

Lokale Datenverarbeitung für kritische Sensoren. Funktioniert auch bei Netzausfall weiter.

Eskalationsmanagement

Automatische Alarmierung nach konfigurierbarer Eskalationskette. SMS, Push, E-Mail, Teams.

Überwachte Parameter

Umfassende Sensorik für alle relevanten Umgebungsfaktoren

Luftqualität

CO₂, CO, VOC, Feinstaub (PM2.5/PM10)

Grenzwerte: CO₂ <1000 ppm, CO <35 ppm

Temperatur & Luftfeuchtigkeit

Präzisionssensoren mit ±0.2°C Genauigkeit

Grenzwerte: 18-26°C, 40-60% rH

Lärmpegel

dB(A)-Messung nach ASR A3.7

Grenzwerte: ≤85 dB(A) Dauerschall

Beleuchtungsstärke

Lux-Messung nach ASR A3.4

Grenzwerte: ≥500 Lux Arbeitsplatz

Vibration

Maschinenschwingungen nach ISO 10816

Grenzwerte: Zone A/B ok, C/D kritisch

Durchfluss & Druck

Hydraulik- und Pneumatiksysteme

Grenzwerte: Individuell konfigurierbar
Automatische Alarmierung

Sofort reagieren statt abwarten

Intelligente Algorithmen erkennen kritische Zustände in Echtzeit und alarmieren die zuständigen Personen automatisch über konfigurierbare Eskalationsstufen.

Sofort-Benachrichtigung bei Grenzwertüberschreitung (<5 Sekunden)
Konfigurierbare Eskalationsstufen nach Zeit und Schweregrad
Multi-Channel-Alarmierung: SMS, Push, E-Mail, MS Teams
Automatische Ticketerstellung im System mit Zuweisung
Geo-basierte Alarmierung der nächsten verfügbaren Fachkraft
Quittierungspflicht mit automatischer Eskalation bei Nichtreaktion

Eskalationsstufen

1
Info-Level
Schwellenwert erreicht, keine akute Gefahr
Reaktionszeit: Push-Benachrichtigung, keine Aktion erforderlich
2
Warning-Level
Grenzwert überschritten, Beobachtung notwendig
Reaktionszeit: Push + E-Mail, Verantwortlicher informiert
3
Critical-Level
Kritischer Zustand, sofortige Maßnahme erforderlich
Reaktionszeit: Push + SMS + E-Mail, Quittierung in 15min
4
Emergency-Level
Akute Gefahr, Notfallmaßnahmen auslösen
Reaktionszeit: Alle Kanäle + Anruf, Eskalation an Notfallteam

Predictive Maintenance

KI-gestützte Vorhersage von Wartungsbedarf und Ausfällen

Verschleiß-Prognose

Analyse von Vibrationsdaten und Temperaturverläufen zur Vorhersage von Lagerausfällen und Riemenverschleiß.

14 Tage Vorlaufzeit bei 82% Genauigkeit

Filterwechsel-Optimierung

Zustandsbasierte Filterüberwachung statt starrer Intervalle. Kostenersparnis durch bedarfsgerechten Wechsel.

30% längere Filterstandzeiten möglich

Energieeffizienz-Analyse

Erkennung von Energieverschwendung durch Anomalie-Detection. Identifikation ineffizienter Betriebszustände.

Durchschnittlich 12% Energieeinsparung

Ausfallrisiko-Scoring

KI-Modell bewertet Ausfallwahrscheinlichkeit jeder Maschine. Priorisierung von Wartungsmaßnahmen nach Risiko.

40% Reduktion ungeplanter Ausfälle

Nahtlose Integration

Kompatibel mit allen gängigen Industrie-Protokollen

MQTT

Leichtgewichtiges IoT-Protokoll für Sensoren und Edge Devices

OPC-UA

Industriestandard für Maschinen- und Anlagenanbindung

BACnet

Gebäudeautomation und Technische Gebäudeausrüstung (TGA)

Modbus TCP/RTU

Legacy-Systeme und ältere SPS-Steuerungen

REST API

Moderne Cloud-Sensoren und Webservices

LoRaWAN

Batteriebasierte Sensoren mit großer Reichweite

Ihre Vorteile

Proaktiver Arbeitsschutz statt reaktives Handeln
Bis zu 40% Reduktion ungeplanter Ausfälle
82% Genauigkeit bei Wartungsprognosen
Sub-5-Sekunden Alarmierung bei kritischen Zuständen
Multi-Protokoll-Support für alle Sensoren
Edge Computing für Offline-Betrieb
14 Tage Ausfallvorhersage durch Predictive Analytics
30% längere Filterstandzeiten durch Zustandsüberwachung
12% durchschnittliche Energieeinsparung

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