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Wartungsprognose (Predictive Maintenance)

Die Wartungsprognose analysiert Buchungshistorie und Zustandstrends Ihrer Werkzeuge und berechnet einen Risk-Score von 0 bis 100. So erkennen Sie drohende Ausfälle, bevor sie passieren.

Risk-Score

Jedes Werkzeug erhält einen fortlaufend aktualisierten Risk-Score:

ScoreFarbeBedeutung
0–30🟢 GrünGeringes Risiko — kein Handlungsbedarf
31–60🟡 GelbMittleres Risiko — Wartung einplanen
61–100🔴 RotHohes Risiko — sofortige Wartung empfohlen

Der Score wird auf der Werkzeug-Detailseite als Fortschrittsbalken mit Farbkodierung angezeigt.

Berechnungsgrundlage

Die Prognose basiert auf drei Faktoren:

  1. Buchungshistorie — Häufigkeit und Intensität der Nutzung (Ausleihen, Rückgaben, Einsatzstunden)
  2. Zustandstrend — Entwicklung der Checklisten-Bewertungen über die letzten Buchungen
  3. Wartungsintervall — Verbleibende Tage bis zur nächsten fälligen Wartung

Jeder Faktor wird gewichtet und zu einem Gesamtscore aggregiert. Je mehr historische Daten vorhanden sind, desto präziser die Prognose.

Dashboard-Widget

Das Wartungsprognose-Widget zeigt die Top 10 Werkzeuge mit dem höchsten Risk-Score auf dem Dashboard. Aktivieren Sie es unter Dashboard → Widget hinzufügen → Wartungsprognose.

Benachrichtigungen

Konfigurieren Sie unter Einstellungen → Benachrichtigungen automatische Alerts:

  • Gelb-Schwelle — Benachrichtigung, wenn ein Werkzeug erstmals Score 31 überschreitet
  • Rot-Schwelle — Dringende Benachrichtigung ab Score 61, per E-Mail und Push

Die Wartungsprognose benötigt mindestens 10 Buchungen pro Werkzeug, um belastbare Vorhersagen zu liefern. Bei weniger Daten wird der Score als «Unzureichende Daten» angezeigt.

Wartung direkt auslösen

Klicken Sie auf der Werkzeug-Detailseite auf Wartung planen, um direkt aus der Prognose einen Wartungsauftrag zu erstellen. Der Risk-Score wird nach Abschluss der Wartung automatisch zurückgesetzt.

Tipps

  • Pflegen Sie Checklisten-Bewertungen konsequent — sie verbessern die Prognosequalität erheblich
  • Nutzen Sie den Zeitraum-Filter (30/60/90 Tage), um saisonale Muster zu erkennen
  • Exportieren Sie die Prognose-Übersicht als CSV für Ihre Wartungsplanung

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