Predictive Maintenance bezeichnet einen Ansatz, bei dem der Zustand von Anlagen und Bauwerken fortlaufend überwacht wird, um Wartung genau dann durchzuführen, wenn sie wirklich nötig ist. Statt auf Störungen zu warten oder feste Intervalle einzuhalten, werden Schäden früh erkannt und ihr weiterer Verlauf prognostiziert.

Dafür erfassen Sensoren und Messsysteme kontinuierlich Daten, etwa zu Rissen, Vibrationen, Temperatur oder Korrosion. Diese Informationen werden mit statistischen Modellen und Methoden der künstlichen Intelligenz ausgewertet. Aus den Mustern in den Daten lässt sich ableiten, wie sich ein Schaden entwickeln wird und ab wann ein kritischer Zustand zu erwarten ist. So entsteht eine Art „Frühwarnsystem“ für technische Systeme.

Besonders wichtig ist das für die Verkehrsinfrastruktur: Viele Brücken, Straßen und Tunnel sind alternd, Sanierungsstaus und Sperrungen verursachen hohe Kosten und Einschränkungen. Durch digitale Zustandsüberwachung und prädiktive Modelle können Maßnahmen rechtzeitig geplant werden, bevor es zu Sperrungen oder Sicherheitsrisiken kommt.

Auch andere Bereiche der Mobilität profitieren: In der Fahrzeugwartung lassen sich Busse, Züge oder Nutzfahrzeuge anhand von Echtzeitdaten zustandsorientiert instand halten, anstatt nur nach Kilometern oder festen Intervallen. Und selbst Straßenbeleuchtung oder verkehrstechnische Anlagen können vorausschauend gewartet werden, wenn Ausfallmuster analysiert und drohende Defekte früh erkannt werden.

Insgesamt trägt Predictive Maintenance dazu bei, Sicherheit und Verfügbarkeit zu erhöhen, Ressourcen effizient zu nutzen und Kosten zu senken – die Entscheidungen treffen weiterhin Fachleute, denen bessere Daten und Prognosen zur Verfügung stehen.