Waermepumpen und Heizungstechnik: KI-Wartung
Predictive Maintenance fuer Waermepumpen und Heizungsanlagen: KI erkennt Stoerungen, bevor sie auftreten — neues Geschaeftsmodell fuer SHK-Betriebe.
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🔄 Kurzer Rueckblick: In Lektion 3 hast du KI-gestuetzte Tourenplanung kennengelernt — 15-25% weniger Fahrstrecke und automatische Kundenkommunikation. Jetzt geht’s um ein Thema, das die SHK-Branche grundlegend veraendern wird: Vorausschauende Wartung mit KI.
Die Waermepumpe ist das Produkt der Stunde im SHK-Handwerk. Seit dem GEG installieren deutsche Betriebe Hunderttausende pro Jahr. Aber: Wer kuemmert sich um die Wartung? Und wie erkennst du Probleme, bevor die Anlage im Winter ausfaellt — wenn der Kunde sie am dringendsten braucht?
Genau hier kommt KI ins Spiel.
Wartung heute vs. mit KI
| Aspekt | Klassische Wartung | KI-gestuetzte Wartung |
|---|---|---|
| Intervall | 1× jaehrlich (Kalender) | Bedarfsgesteuert (Zustandsbasiert) |
| Erkennung | Beim Wartungstermin oder Ausfall | Automatisch bei Anomalie |
| Reaktionszeit | Stunden bis Tage (Notfall) | Tage bis Wochen (vorher erkannt) |
| Kundenerlebnis | „Heizung kaputt, bitte schnell kommen!" | „Wir haben eine Anomalie erkannt, Termin Donnerstag?" |
| Kosten fuer den Kunden | Notdienst: 200-500 EUR | Plantermin: 80-150 EUR |
Wie Predictive Maintenance funktioniert
Die Datenbasis
| Datenquelle | Werte | Erfassungsintervall |
|---|---|---|
| Waermepumpe (intern) | Vorlauf-/Ruecklauftemperatur, Verdichterdrehzahl, Abtauzyklen | Alle 5-15 Min. |
| Stromzaehler | Verbrauch in kWh | Stuendlich |
| Aussentemperatur | Temperatur, Luftfeuchtigkeit | Stuendlich |
| Betriebsstunden | Gesamtlaufzeit, Starts/Stopps | Taeglich |
Die KI-Analyse
Schritt 1: Baseline lernen (2-4 Wochen)
KI lernt den normalen Betrieb der spezifischen Anlage
Bei -5°C Aussen → 45°C Vorlauf → 2,8 kW Verbrauch = normal
Schritt 2: Abweichungen erkennen
Bei -5°C Aussen → 45°C Vorlauf → 3,4 kW Verbrauch = Anomalie (+21%)
→ Moeglich: Kaeltemittelverlust, verschmutzter Waermetauscher
Schritt 3: Trend analysieren
Verbrauchsanstieg seit 10 Tagen stetig → schleichendes Problem
vs. Verbrauchsspitze einmalig → vermutlich externe Ursache
Schritt 4: Handlungsempfehlung
→ „Wartung empfohlen innerhalb von 14 Tagen — Verdacht auf Kaeltemittelverlust"
✅ Quick Check: Warum reicht der Stromverbrauch allein nicht aus, um den Zustand einer Waermepumpe zu beurteilen? (Tipp: Der Verbrauch haengt von der Aussentemperatur ab — bei -10°C ist hoher Verbrauch normal, bei +5°C nicht.)
Typische Stoerungen und Fruehwarnsignale
| Stoerung | Fruehwarnsignal (KI erkennt) | Vorlaufzeit | Eskalation ohne KI |
|---|---|---|---|
| Kaeltemittelverlust | Steigende Differenz Vorlauf/Ruecklauf + hoeherer Verbrauch | 2-4 Wochen | Totalausfall im Winter |
| Verdichter-Verschleiss | Hoehere Anlaufstroeme, laengere Laufzeiten | 4-8 Wochen | Teurer Verdichtertausch |
| Waermetauscher verschmutzt | Sinkende Leistungszahl (COP) | 2-6 Wochen | 20-30% hoehere Heizkosten |
| Abtauung gestoert | Haeufigere Abtauzyklen bei gleicher Temperatur | 1-2 Wochen | Eisbildung, Leistungsabfall |
| Druckverlust Heizkreis | Nachspeisebedarf steigt | 2-4 Wochen | Luft im System, Stoerung |
Das Geschaeftsmodell: Wartungsvertrag mit KI-Monitoring
| Element | Details |
|---|---|
| Grundgebuehr | 8-15 EUR/Monat pro Anlage |
| Leistung | Permanentes Monitoring + 1 Wartung/Jahr + Notfall-Vorrang |
| Technik | Smart-Home-Gateway oder Hersteller-API (z.B. Viessmann ViCare, Vaillant sensoAPP) |
| Investition SHK-Betrieb | Software-Lizenz: 30-50 EUR/Monat fuer Dashboard |
| Break-Even | Ab 30-50 Wartungsvertraegen |
Rechenbeispiel: 200 Wartungsvertraege
| Position | Betrag/Jahr |
|---|---|
| Einnahmen Grundgebuehr | 200 × 10 EUR × 12 = 24.000 EUR |
| Einnahmen Wartungstermine | 200 × 120 EUR = 24.000 EUR |
| Einnahmen Reparaturen (praeventiv) | ~50 × 300 EUR = 15.000 EUR |
| Umsatz gesamt | 63.000 EUR/Jahr |
| Software-Kosten | 600 EUR/Jahr |
| Planbare, wiederkehrende Umsaetze | 62.400 EUR/Jahr |
So startest du mit Predictive Maintenance
| Phase | Aufwand | Ergebnis |
|---|---|---|
| 1. Hersteller-API pruefen | 1-2 Tage | Welche Daten sind verfuegbar? (Viessmann, Vaillant, Bosch, etc.) |
| 2. Monitoring-Software auswaehlen | 1 Woche | Dashboard fuer Anlagenuebersicht |
| 3. Pilot: 10-20 Anlagen | 2-4 Wochen | Erfahrungen sammeln, Baseline lernen |
| 4. Wartungsvertrag anbieten | 2 Wochen | Vertragsvorlage, Preismodell |
| 5. Skalieren | Laufend | Schrittweise alle Kunden anbinden |
Key Takeaways
- Predictive Maintenance erkennt Stoerungen 2-8 Wochen, bevor die Anlage ausfaellt — genug Zeit fuer einen geplanten Wartungstermin statt Notdienst
- Die Datenbasis: Betriebsdaten (Temperaturen, Verbrauch, Laufzeiten) + Umgebungsdaten (Aussentemperatur) — erst die Korrelation zeigt Anomalien
- Wartungsvertraege mit KI-Monitoring sind ein planbares Geschaeftsmodell: 8-15 EUR/Monat × Hunderte Kunden = signifikante Umsaetze
- Die meisten Waermepumpen-Hersteller bieten bereits APIs oder Smart-Home-Anbindungen — die Daten sind da, man muss sie nur nutzen
- Start mit 10-20 Pilotanlagen: Erfahrung sammeln, Baseline lernen, dann skalieren
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In der naechsten Lektion geht es um Kundenkommunikation: Wie du mit KI Terminbestatigungen, Wartungserinnerungen und Nachfass-Nachrichten automatisierst — ohne unpersoenlich zu wirken.
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