Wie während der IIoT World Days 2025 hervorgehoben wurde, entwickelt sich die prädiktive Wartung über Dashboards und Warnungen hinaus weiter. Der Wandel hin zu agentischer KI bedeutet, dass Fabriken mit Erkenntnissen nicht mehr zufrieden sind – sie verlangen autonomes Handeln, geschlossene Ausführung und messbare Produktionswirkungen.
Die 10 vorgestellten Plattformen für prädiktive Wartung – darunter Arch Systems, Infinite Uptime, Plex, Cirrus Link, Cumulocity, HighByte, Litmus, CrateDB, InfluxData und Snowflake – stellen die Intelligenzschicht, die Datengrundlage und das Analyse-Backbone dar, das für moderne prädiktive Ökosysteme erforderlich ist.
Sie sind spezialisiert auf:
- KI-gesteuerte Ursachenanalyse
- Empfehlungen zur vorschreibenden Pflege
- Datenkontextualisierung und UNS-Architektur
- Edge-to-Cloud-Synchronisation
- Zeitreihen-Datenspeicherung und IT/OT-Integration
Doch es gibt eine entscheidende Frage, die viele Hersteller noch übersehen:
Wie sammeln Sie zuverlässig Daten von verteilten Industrieanlagen, ohne enorme Kosten für die Neuverkabelung?
Hier wird SPS (Power Line Communication) zu einem strategischen Ermöglicher in der IIoT-Architektur.
Warum SPS (Power Line Communication) im modernen IIoT von entscheidender Bedeutung ist
Die meisten IIoT-Diskussionen konzentrieren sich auf KI-Modelle, Data Lakes und Dashboards. Bei echten Industrieprojekten – insbesondere in Tunneln, Straßen, großen Fabriken und Nachrüstumgebungen – ist die größte Herausforderung jedoch die physische Anbindung.
Traditionelle Ansätze erfordern:
- Neue Ethernet-Verkabelung
- Glasfaserinstallation
- Drahtlose Signalplanung
- Teure Ausfallzeiten bei Infrastruktur-Upgrades
SPS (Power Line Communication) löst dies auf der Infrastrukturschicht, indem Daten direkt über bestehende Stromkabel übertragen werden.
Wichtige Vorteile der SPS im industriellen IIoT
1️⃣ Keine zusätzliche Kommunikationsverkabelung
SPS verwendet bestehende Stromleitungen für die Datenübertragung. Dies reduziert drastisch:
- Installationskosten
- Konstruktionskomplexität
- Ausfallzeitrisiko
- Projektgenehmigungszyklen
Für groß angelegte Beleuchtungssysteme, Tunnelinfrastruktur und verteilte Industrieanlagen ist dies ein großer ROI-Vorteil.
2️⃣ Ideal für Nachrüstungsprojekte
Viele prädiktive Plattformen betonen "Legacy-Integration", aber die physische Verbindung von 30–40 Jahren alten Systemen ist dennoch komplex.
SPS ermöglicht es älteren Leuchten, Motoren und Geräten, digital adressierbar zu werden, ohne dass eine invasive Rekonstruktion nötig ist.
Dies steht im Einklang mit der Retrofit-Philosophie, die von Plattformen wie Arch Systems und Litmus betont wird.
3️⃣ Hohe Stabilität in rauen Industrieumgebungen
Im Gegensatz zu drahtlosen Systemen ist SPS nicht betroffen von:
- Betonabschirmung
- Unterirdische Bauwerke
- Tunnelumgebungen
- HF-Störung
Für kritische Infrastrukturen wie Transporttunnel und Industrieanlagen bedeutet Kommunikationsstabilität Betriebssicherheit.
4️⃣ Deterministische & Zentralisierte Kontrolle
SPS bietet strukturierte Adressierung auf Knotenebene und ermöglicht so:
- Überwachung auf Asset-Ebene
- Fehlerlokalisierung
- Energieoptimierung
- Prädiktive Diagnostik
Sie wird zur physischen Datenautobahn, die höherstufige KI- und DataOps-Plattformen versorgt.
Wie unsere SaaS-Edge-Plattform die prädiktive Wartung stärkt
Während sich die Plattformen für prädiktive Wartung auf KI und Analytik konzentrieren, hängt die erfolgreiche Projektbereitstellung von Edge Intelligence und operativer Orchestrierung ab.
Unsere SaaS Edge Platform ist darauf ausgelegt, prädiktive Ökosysteme zu ergänzen, indem sie Folgendes kombiniert:
- SPS-Kommunikationsrückgrat
- Randdatenverarbeitung
- KI-basierte Anomalieerkennung
- Projektebenes Lebenszyklusmanagement
1. Edge-Native Intelligenz
Anstatt Rohdaten direkt in Cloud-Datenbanken zu übertragen, hat unser System:
- Filtert lokal abnormale Signale
- Führt Fehlererkennung auf Randebene durch
- Löst automatisierte Aktionen vor der Eskalation aus
Dies reduziert die Cloud-Belastung bei gleichzeitiger Echtzeit-Reaktionsfähigkeit.
2. Eingebaute Projektmanagementschicht
Die meisten prädiktiven Plattformen analysieren Daten – aber sie verwalten keine Ausführungsabläufe innerhalb von Infrastrukturprojekten.
Unsere SaaS-Plattform umfasst:
- Multi-Site-Asset-Mapping
- Gerätegruppierung und Batch-Konfiguration
- Verknüpfung von Arbeitsaufträgen
- Verfolgung der Wartungshistorie
- Echtzeit-Status-Dashboards
Das macht es besonders geeignet für:
- Tunnelbeleuchtungssysteme
- Smart-City-Infrastruktur
- Modernisierungen von Industrieanlagen
- Energiemanagementprojekte
3. Agentenbereite Architektur
Wie auf den IIoT World Days 2025 besprochen, gehört die Zukunft der Agentic AI.
KI-Agenten benötigen jedoch:
- Saubere, strukturierte Daten
- Stabile Kommunikationskanäle
- Zuverlässige Steuerung auf Geräteebene
Unsere PLC + Edge + SaaS-Architektur gewährleistet:
Datenzuverlässigkeit → Kontextklarheit → Aktionsfähigkeit
Ohne diese Grundlage wird KI theoretisch statt operationell.
SPS + Prädiktive Plattformen = Vollständiger Industrie-Stack
Stellen Sie sich moderne prädiktive Wartung als eine dreischichtige Architektur vor:
Schicht 1 – Physische Konnektivität
→ SPS gewährleistet eine zuverlässige Datenerfassung ohne neue Verkabelung
Schicht 2 – Edge-Intelligenz
→ Die SaaS-Edge-Plattform verarbeitet, validiert und strukturiert Daten
Schicht 3 – Prädiktive und agentische KI
→ Plattformen wie Snowflake, InfluxDB, HighByte oder Plex analysieren und automatisieren Entscheidungen
Nur wenn diese drei Schichten zusammenarbeiten, können Hersteller erreichen:
- Reduzierte Ausfallzeit
- Geringere Wartungskosten
- Verbesserte OEE
- Schnellere Nachrüstung
- Skalierbare globale Infrastruktur
Warum dies für Industrieprojekte 2026 wichtig ist
Da die Infrastrukturerneuerung weltweit beschleunigt wird, insbesondere im Verkehr und in intelligenten Industrieanlagen, stehen Projektverantwortliche vor Folgendem:
- Budgetbeschränkungen
- Zeitdruck
- Komplexität von Altgeräten
- Steigende Arbeitskosten
Die Wahl einer SPS-basierten IIoT-Architektur senkt die Einstiegshürden für die prädiktive Transformation erheblich.
Anstatt die Infrastruktur wieder aufzubauen, können Fabriken die Intelligenz verbessern.
Anstatt Drähte hinzuzufügen, aktivieren sie die bereits vorhandenen Stromleitungen.
Anstelle isolierter Analyse-Dashboards implementieren sie ein vollständig integriertes, ausführungsbereites SaaS-Edge-Ökosystem.
