Case Study · AgriTech
Maschinenausfälle verhindern, bevor sie entstehen
AgroSentinels ist eine Echtzeit-Überwachungsplattform für landwirtschaftliche Maschinen — KI-gestützte Predictive Maintenance, die Ausfälle vorhersagt, bevor sie die Ernte gefährden.
Projektübersicht
Die Herausforderung
Landwirtschaftliche Betriebe verlieren jedes Jahr Erträge durch ungeplante Maschinenausfälle. Klassische Wartungsintervalle sind entweder zu früh oder zu spät — eine datenbasierte Grundlage für Wartungsentscheidungen fehlte vollständig.
Unsere Lösung
Wir haben eine IoT-basierte Monitoring-Plattform entwickelt, die Sensordaten von landwirtschaftlichen Maschinen in Echtzeit erfasst und per Machine-Learning-Modell Anomalien und drohende Ausfälle erkennt — lange bevor es zum Stillstand kommt.
Die Wirkung
Betriebe können Wartungen präzise planen, statt auf Ausfälle zu reagieren. Ungeplante Stillstandzeiten sinken spürbar, Maschinen laufen zuverlässiger, und die Erntelogistik bleibt stabil.
Hauptfunktionen
Predictive Maintenance, der Landwirtschaft gewachsen
Echtzeit-Monitoring
Sensordaten aller Maschinen laufen kontinuierlich in einem zentralen Dashboard zusammen — sofortige Transparenz über den Zustand der gesamten Flotte.
Predictive Maintenance
ML-Modelle erkennen Verschleissmuster und melden drohende Ausfälle mit ausreichend Vorlaufzeit für gezielte Wartung.
Automatische Alarmierung
Kritische Anomalien lösen sofortige Benachrichtigungen aus, damit das Team reagieren kann, bevor ein Ausfall eintritt.
Wartungs-Dashboard
Wartungshistorie, offene Aufgaben und Maschinenstatus in einer einzigen Übersicht — keine Zettelwirtschaft, kein verlorenes Wissen.
Design & UX
Für Betriebsleiter, nicht für Datenwissenschaftler
Das Dashboard wurde für Menschen entwickelt, die täglich Maschinen und Felder managen — nicht für Analysten. Komplexe Sensordaten werden in klare Statusindikatoren und handlungsrelevante Alerts übersetzt.
Mobile-first: Warnmeldungen und Maschinenstatus sind auch vom Feld aus abrufbar, ohne am Rechner sitzen zu müssen.
Technologie
Der Tech-Stack
Flutter Web treibt das Web-Dashboard an. Python-Microservices übernehmen die Datenverarbeitung und das ML-Modell für Anomalieerkennung. NB-IoT überträgt Sensordaten energieeffizient aus dem Feld, PostgreSQL speichert Maschinen- und Wartungshistorie, TensorFlow trainiert die Predictive-Maintenance-Modelle.
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