Predictive Maintenance Light (IoT + Data Lake)

Wie das typischerweise aussieht

Beispielhaft: Für Maschinen/Anlagen liegen IoT-Sensordaten und eine Historie von Ausfällen im Data Lake vor. Der Pilot baut ein einfaches Modell, das Ausfallrisiken (z.B. in den nächsten 7–14 Tagen) pro Asset bewertet und die wichtigsten Indikatoren nennt. Ergebnis ist eine priorisierte Wartungsliste, die das Instandhaltungsteam validiert und in die Planung überführt.