Przestoje zaskakują i niszczą plan produkcji
Nieplanowane awarie kosztują 10-60 tys. PLN na godzinę (utracona produkcja, nadgodziny, kary za opóźnienia). Reactive maintenance = gaszenie pożarów zamiast prewencji.
MiluxMind AI
Ładowanie…
Predictive Maintenance · MiluxMind Software
ICP: zakłady produkcyjne 10-500 pracowników, 15-120 maszyn krytycznych.
Predictive Maintenance — przewiduj awarie zanim zatrzymają produkcję
Moduł predykcyjnego utrzymania ruchu dla polskich zakładów. Loguj zdarzenia telefonem, AI przewiduje ryzyko awarii, system planuje prewencję i mierzy koszt w PLN. Bez ciężkiego wdrożenia SCADA/MES.
Transparentne KPI pilota
Do 50% mniej nieplanowanych awarii
Predykcja zamiast reakcji
Do 30% szybsza reakcja serwisu (MTTR)
Priorytetowy harmonogram wg ryzyka
ROI często < 6 miesięcy
Mierzalny od pierwszego pilota
Problemy, które rozwiązujemy
Serwis działa reaktywnie zamiast priorytetowo
Kalendarzowe przeglądy serwisują zdrowe maszyny i pomijają zestresowane. 8-20% budżetu utrzymania ruchu to zbędne działania.
Dokumentacja przeglądów jest rozproszona i ręczna
Karty maszyn w Excelu, zdjęcia na telefonie operatora, protokoły w szufladzie. Brak traceability = problem na audycie i przy reklamacji.
Wszystko, czego potrzebujesz
Rejestr maszyn i krytyczności
Pełna kartoteka aktywów: typ, specyfikacja, wiek, lokalizacja, poziom krytyczności. Każda maszyna ma swój profil i historię.
- Kartoteka maszyn z parametrami technicznymi
- Scoring krytyczności (critical/major/minor)
- Lokalizacja w zakładzie (linia/hala/strefa)
- Historia serwisowa per maszyna
Mobilne logowanie zdarzeń
Zgłoś awarię, przegląd lub naprawę telefonem. Zdjęcie + opis + użyte części + czas przestoju — automatycznie w systemie.
- Photo-first logowanie (telefon = terminal serwisowy)
- Formularz: objaw + działanie + części + czas
- Automatic timestamp + operator ID
- Offline mode z synchronizacją
Predykcja ryzyka awarii (AI)
AI analizuje historię zdarzeń, parametry operacyjne i wzorce — i wskazuje maszyny z najwyższym ryzykiem awarii w najbliższych dniach.
- Risk scoring per maszyna (0-100)
- Pattern detection z historii zdarzeń
- Confidence tiers (low/medium/high)
- Human-in-the-loop: AI sugeruje — serwisant decyduje
Harmonogram wg ryzyka
Koniec kalendarza co 3 miesiące. System planuje przeglądy na podstawie realnego stanu maszyny i priorytetu ryzyka.
- Priority-based scheduling (nie time-based)
- Work order z deadline i assignee
- Eskalacja i powiadomienia
- Integracja z kalendarzem zespołu
Dashboard KPI w PLN
MTBF, MTTR, koszt przestojów, koszt utrzymania per maszyna. Wszystko w PLN, w jednym widoku.
- MTBF (Mean Time Between Failures)
- MTTR (Mean Time To Repair)
- Downtime cost w PLN per maszyna/linia
- Trend analysis (miesiąc do miesiąca)
Raporty i compliance export
Pełna historia przeglądów i napraw. Audit trail z timestampami. Eksport do PDF/CSV dla audytorów i księgowości.
- Maintenance history z pełnym audit trail
- Evidence chain (zdjęcie + operator + decyzja + czas)
- Eksport PDF/CSV audit-ready
- Archiwum zgodne z wymaganiami retencji
Jak to działa
Dodaj maszyny
Rejestruj aktywa: typ, parametry, krytyczność, lokalizacja.
Zbieraj zdarzenia
Loguj przeglądy, naprawy, awarie — telefonem, z photo evidence.
Odbieraj predykcje
AI wskazuje maszyny z najwyższym ryzykiem awarii.
Zaplanuj i raportuj
Harmonogram prewencji, dashboard KPI, audit export.
First-session value loop
W pilotażu skupiamy się na krótkiej pętli decyzji operacyjnych, która szybko ogranicza nieplanowane przestoje i pokazuje opłacalność skalowania modułu na cały zakład.
Etap 1
Mniej przestojów
AI wykrywa ryzyko zanim dojdzie do awarii — unikasz nieplanowanego downtime.
Etap 2
Stabilniejsza produkcja
Mniej niespodzianek = lepsze planowanie i terminowość dostaw.
Etap 3
Lepsze SLA i OEE
Wyższy uptime, niższy MTTR, lepsze wskaźniki efektywności.
Etap 4
Niższy koszt całkowity
Mniej napraw awaryjnych, lepsze części, krótsze przestoje.
ROI Calculator
Symulacja ma charakter orientacyjny i zależy od jakości danych operacyjnych, wolumenu zdarzeń utrzymania ruchu, kosztów przestojów, struktury majątku oraz skuteczności wdrożenia procesu predykcyjnego.
EU data posture: hosting i przetwarzanie w UE
Pełny audit trail: każdy przegląd, naprawa, decyzja — z datą i operatorem
Bez SCADA na start: zacznij od historii zdarzeń, dodaj sensory kiedy chcesz
Integracje i źródła danych
| Źródło | Use case | Etap | Cost/Risk |
|---|---|---|---|
Firebase Storage + Firestore Data Platform | Asset registry, maintenance event logs, photo evidence, immutable audit trail | Teraz | Low-medium cloud cost, low integration risk (existing stack) |
OpenAI API (Failure Pattern Analysis) AI / Analytics | Extract failure patterns from maintenance logs, generate risk narratives and recommendations | Teraz | Medium variable cost per analysis cycle, model quality risk |
Sensor Data Ingestion API (REST/MQTT) Telemetry / IoT | Ingest vibration, temperature, pressure, runtime data from machines via generic REST or MQTT | Teraz | Low integration cost, medium device heterogeneity risk |
CSV / ERP Export Interoperability | Export maintenance history, asset registry, downtime reports for accounting and ERP | Teraz | Low cost, low risk |
MQTT / OPC-UA Industrial Gateway Industrial Protocol | Deeper integration with PLC/SCADA systems, real-time data streaming from shop floor | Później | Medium-high complexity, protocol heterogeneity across vendors |
ERP Connectors (SAP B1 / Comarch Optima) Enterprise Integration | Work order sync, spare parts management, finance integration for maintenance costs | Później | High integration complexity, strong expansion lever |
Edge Computing (Inference Buffer) Edge / Real-time | Low-latency inference at machine level, offline buffer for intermittent connectivity | Później | Medium hardware dependency, additional ops complexity |
Custom Sensor Hardware Manufacturing Hardware | Proprietary vibration/temperature/acoustic sensors with calibrated baselines | Odrzucone | Very high capex, long delivery timeline, hardware logistics |
Porównanie z konkurencją
| Funkcja | MiluxMind AI | Senseye (Siemens) | Augury | Manual (Excel + karty maszyn) |
|---|---|---|---|---|
| Predykcja awarii z historii | ✓ AI risk scoring | ✓ Zaawansowane | ✓ Akustyka + wibracje | ✗ Brak |
| Phone-first logowanie zdarzeń | ✓ Natywne | △ Częściowo | △ Częściowo | ✓ Papier/zdjęcia |
| Wdrożenie bez SCADA/MES | ✓ Tak (history-first) | △ Zależy | △ Sensory wymagane | ✓ Tak |
| Harmonogram wg ryzyka | ✓ Priority-based | ✓ Tak | ✓ Tak | ✗ Kalendarz |
| Dashboard MTBF/MTTR w PLN | ✓ Real-time | ✓ Tak | ✓ Tak | ✗ Excel |
| Compliance export / audit trail | ✓ Auto PDF/CSV | △ Częściowo | △ Częściowo | ✗ Manual Word |
| Polski UI + PLN pricing | ✓ Natywne | ✗ Globalny | ✗ Globalny | ✓ Tak |
| Time-to-first-value | 1-2 tygodnie | 4-12 tygodni | 4-12 tygodni | Natychmiast (bez AI) |
| Cena wejścia | od 699 zł/mies | Enterprise ($$$$) | Enterprise ($$$$) | Koszt serwisantów |
* Macierz ma charakter kierunkowy i jest walidowana podczas discovery pilota.
Oferta pilotażowa
6 tygodni pilotażu
- • onboarding do 20 maszyn, konfiguracja krytyczności i baseline KPI
- • tygodniowy raport: MTBF, MTTR, downtime cost, risk predictions
- • cotygodniowe review operacyjne (30 min)
Cennik Predictive Maintenance
Model dopasowany do liczby maszyn, poziomu automatyzacji i dojrzałości procesu utrzymania ruchu.
Starter
do 20 maszyn, basic raporty, mobilne logowanie, 5 users
699 zł/mies
- Do 20 maszyn
- Basic raporty
- Mobilne logowanie
- 5 users
Growth
do 100 maszyn, AI predictions, full dashboard, compliance export, 25 users
1999 zł/mies
- Do 100 maszyn
- AI predictions
- Full dashboard
- Compliance export
- 25 users
Enterprise
unlimited maszyn, API + ERP integration, edge computing ready, priorytet wsparcia, SSO
4900 zł/mies
- Unlimited maszyn
- API + ERP integration
- Edge computing ready
- Priorytet wsparcia
- SSO
Bez karty na start Anuluj kiedy chcesz Dane w UE
Zaufali nam
“Nieplanowane przestoje spadły o 42% w pierwszym kwartale. System wskazał 3 awarie, które normalnie byśmy przegapili.”
Krzysztof M., kierownik utrzymania ruchu, producent części automotive, 120 pracowników
“Przeglądy planujemy wg ryzyka, nie kalendarza. Zespół pracuje 25% efektywniej, bo naprawia to, co faktycznie wymaga uwagi.”
Anna P., dyrektor techniczny, zakład przetwórstwa spożywczego, 85 pracowników
“Raport audytowy w 5 minut zamiast pół dnia. Audytor był pod wrażeniem traceability.”
Robert S., plant manager, producent opakowań, woj. śląskie
Zacznij przewidywać awarie zamiast na nie reagować
14 dni za darmo. Bez karty. Dodaj pierwsze maszyny w 30 minut.
Powiązane moduły
Odkryj więcej modułów platformy MiluxMind Software
MVPIoT Dashboard
Poland-first panel IoT dla zakładów 10-500 pracowników: temperatura, wilgotność, ciśnienie, wibracje i energia w real-time z alertami i compliance export.
Dowiedz się więcej →
MVPGIS & Mapping
Poland-first GIS dla geodezji, budownictwa i infrastruktury: warstwy GUGiK, field capture mobilny, analizy przestrzenne, raporty AI i eksport GeoJSON/Shapefile/KML.
Dowiedz się więcej →
MVPSafety & Compliance
Poland-first BHP dla firm 10-500 pracowników: rejestr incydentów, szkolenia, checklisty inspekcyjne, AI ocena ryzyka i dashboard compliance z eksportem PIP-ready.
Dowiedz się więcej →