Projekterfahrung · IoT · Baubranche

Maschinendaten für Ausfallprognosen und CO2-Bilanz

Ein führender IoT-Maschinendaten-Anbieter der Baubranche (über 500 Mitarbeiter, 75 Mio. Euro Umsatz, über 80 Prozent Marktanteil) wollte seine Daten in neue Services verwandeln: Ausfallvorhersagen für Vermieter und Hersteller sowie eine CO2-Bilanz je Einsatz.

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Die Ausgangslage

Das Problem

Vorhandene Maschinendaten wurden kaum monetarisiert. Kunden brauchten Interpretation von Maschinenverhalten und Auslastung, Ausfallvorhersagen und belastbare CO2-Werte für ESG-Anforderungen.

Analytics

Die Lösung

So wurde es gelöst

Ausfall-Vorhersage ML verbindet Sensorwerte, Nutzungsdaten und Ausfallhistorie.

Ursache statt Symptom Prognosen inklusive Grundursache verhindern Folgeschäden.

CO2-Bilanz je Einsatz Verbrauch wird messbar, ESG-Berichte werden belastbar.

Flotten-Optimierung Maschineneinsatz über Baustellen hinweg optimieren.

Die Ergebnisse

18,5 Mio. € zusätzlicher Umsatz

3,7 Mio. € Einsparungen

> 80 % Marktanteil des Anbieters im Segment

Technologie

Eingesetzte Verfahren

Stack

IoT
Machine Learning
Telematik
ESG/CO2

Die CO2-Messung unterstützt Kunden dabei, ESG-Vorgaben zu erfüllen und ihren Fußabdruck nachweisbar zu senken.

Verantwortet von Gründern und Senior-Engineers von Beyonetix. Zahlen laut jeweiligem Projektbericht.

Ein vergleichbares Problem in Ihrem Betrieb?

Diese Erfahrung bringen wir in Ihr Projekt ein. Sprechen wir darüber.

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