DeutschlandKI

Predictive-Maintenance-Anbieter im Vergleich.

Deutsche Anbieter für vorausschauende Wartung, Zustandsüberwachung und das Erkennen von Auffälligkeiten an Maschinen und Anlagen.

Marktvergleich

20 passende Anbieterprofile.

Wir ordnen Anbieter danach zu, welche Leistungen und Technologien sie öffentlich angeben. Das ist kein Ranking und keine Bewertung. Stand: 04. August 2026.

AnbieterEinordnungSchwerpunkteBranchenPreismodell
aiomaticHamburg, DeutschlandKI-Software · KI-StartupPredictive Maintenance · Condition Monitoring · AnomalieerkennungIndustrie · LogistikSoftware-, Analyse- und Projektmodell
KONUXMünchen, DeutschlandKI-Software · SystemintegratorPredictive Maintenance · Bahninfrastruktur · ZustandsüberwachungMobilität · Bahn · InfrastrukturSaaS-, Hardware- und Projektmodell; Demo auf Anfrage
AITADOffenburg, DeutschlandKI-StartupEmbedded KI · Predictive Maintenance · ZustandsüberwachungAutomotive · Maschinenbau · MedizintechnikProjekt- und Stückpreise auf Anfrage
ACCURE Battery IntelligenceAachen, DeutschlandKI-Software · KI-StartupBatteriesicherheit · Zustandsüberwachung · LebensdauerprognoseEnergie · MobilitätSaaS für Speicherbetreiber und Hersteller
ANNEAHamburg, DeutschlandKI-Software · KI-StartupVorausschauende Wartung · Digitale Zwillinge · LeistungsoptimierungEnergie · Windenergie · Erneuerbare EnergienSoftwareabonnement pro Anlage auf Anfrage
Arvato SystemsGütersloh, DeutschlandKI-Beratung · SystemintegratorIndustrielle KI · Predictive Maintenance · Dokumenten-KIIndustrie · Logistik · HandelProjekt-, Software- und Managed-Service-Modell
AUDAVISMünchen, DeutschlandKI-Software · KI-StartupJahresabschlussprüfung · Transaktionsprüfung · AnomalieerkennungWirtschaftsprüfung · FinanzwesenAI-as-a-Service für Prüfungsgesellschaften
COMPREDICTDarmstadt, DeutschlandKI-Software · KI-StartupVirtuelle Sensoren · Reifen- und Bremsverschleiß · Predictive MaintenanceAutomobil · Nutzfahrzeuge · FlottenmanagementLizenzmodell auf Anfrage
d-fineFrankfurt am Main, DeutschlandKI-BeratungPrognose und Scoring · Anomalieerkennung · Explainable AIFinanzwesen · Versicherungen · IndustrieBeratungs- und Projektmodell
FloyMünchen, DeutschlandKI-Software · KI-StartupRadiologie · Befundunterstützung · Anomalieerkennung in MRT und CTGesundheit · MedizinLizenzmodell für radiologische Praxen
IconProAachen, DeutschlandKI-Software · KI-StartupPredictive Quality · Predictive Maintenance · ZeitreihenprognoseIndustrie · Automotive · LuftfahrtSoftware- und Lizenzmodell
KorialDarmstadt, DeutschlandKI-Software · KI-StartupAutonome Industrieinspektion · Roboter- und Drohnenorchestrierung · AnomalieerkennungIndustrie · Energie · ChemieEnterprise-Plattform und Implementierungsangebot auf Anfrage
linkFISH ConsultingHamburg, DeutschlandKI-Beratung · SystemintegratorPrognosemodelle · Anomalieerkennung · DatenanalyseÖffentlicher Sektor · Finanzen · HandelProjekt- und Lizenzmodell auf Anfrage
MHPLudwigsburg, DeutschlandKI-Beratung · SystemintegratorData & AI Transformation · AI Engineering · AI GovernanceAutomotive · Industrie · LuftfahrtProjekt-, Beratungs- und Managed-Service-Modell
NooxitBerlin, DeutschlandKI-Software · KI-StartupSource-to-Pay-Automatisierung · Rechnungsverarbeitung · Steuer- und ZollprozesseFinanzen · Handel · IndustrieLizenzmodell auf Anfrage
NOVUM engineeringDresden, DeutschlandKI-Software · KI-StartupBatteriemonitoring · Batteriezustandsanalyse · Predictive MaintenanceEnergie · IndustrieLizenzmodell auf Anfrage
OSPHIMAachen, DeutschlandKI-Software · KI-StartupSpritzguss · Prozessoptimierung · AnomalieerkennungKunststoffverarbeitung · Industrie · ProduktionKeine öffentliche Preisangabe
SiemensMünchen, DeutschlandKI-Software · SystemintegratorIndustrial AI · Digitale Zwillinge · Predictive MaintenanceIndustrie · Energie · InfrastrukturEnterprise-Software, Plattform- und Integrationsmodell
SVAWiesbaden, DeutschlandKI-Beratung · SystemintegratorPredictive Maintenance · Computer Vision · Dokumenten-KIBranchenübergreifend · Industrie · GesundheitKeine öffentliche Preisangabe im geprüften Quellenumfang
USUMöglingen, DeutschlandKI-Software · SystemintegratorIT Service Management · Wissensmanagement · KI-AssistentenBranchenübergreifend · Kundenservice · ITSoftware-, SaaS- und Professional-Service-Modell

Ohne Maschinen- und Prozessdaten geht es nicht

Predictive Maintenance soll früh genug erkennen, dass eine Maschine bald ausfällt oder gewartet werden muss, damit ihr das planen könnt. Technisch kann das von nachgerüsteten Sensoren bis zu einer IIoT-Plattform reichen, die ihr schon habt.

Ein ehrlicher Vergleich fängt beim konkreten Ausfall an, bei den Daten, die es gibt, und bei der Frage, was ein Fehlalarm kostet. Anbieter sollten zeigen, wie ihre Modelle mit wechselnder Last klarkommen, wie Warnungen bei der Instandhaltung ankommen und wer das System auf Dauer im Blick behält.

So bewertest du Anbieter realistisch

  1. 01

    Priorisiere kritische Anlagen, bekannte Fehlerbilder und was ein Ausfall kostet.

  2. 02

    Prüf, ob Historie, Sensorqualität und Betriebszustände für ein Modell reichen.

  3. 03

    Leg den Pilot so an, dass er typische Lasten, Jahreszeiten und Wartungen abdeckt.

  4. 04

    Kläre, wie Warnungen bearbeitet werden, wer das Modell pflegt und wie ihr den Erfolg messt.

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Häufige Fragen

Was oft gefragt wird.

Wann lohnt sich Predictive Maintenance?

Vor allem dann, wenn ungeplante Stillstände teuer sind, die gleichen Fehler immer wieder auftreten und sich der Zustand der Maschine messen lässt. Wenn auf eine Warnung aber niemand sinnvoll reagieren kann, bringt sie wenig.

Brauche ich immer zusätzliche Sensoren?

Nein. Oft reichen Daten aus Steuerung, Prozess oder Qualitätssicherung, die es schon gibt. Zusätzliche Sensoren lohnen sich, wenn man den entscheidenden Zustand sonst nicht sieht.

Wie messe ich den Erfolg?

Zum Beispiel an vermiedenen Stillstandszeiten, wie früh gewarnt wird, wie viele Fehlalarme es gibt, was die Wartung kostet und wie oft die Empfehlungen wirklich weiterhelfen, jeweils im Vergleich zu heute.