Predictive Maintenance Experten in München
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die Maschinendaten in Frühwarnungen, Wartungsauslöser und eine bessere Serviceplanung verwandeln. Sie arbeiten mit PdM-Programmen, Condition Monitoring, Sensordaten und Modellen für den Anlagenzustand und werden schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern gematcht.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Predictive Maintenance eingesetzt haben
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Finn Röder
Letzte Position:
PMO bei ebm papst Mulfingen GmbH & Co. KG
- Unterstützung der Programmsteuerung: Mithilfe bei der Pflege von Planung und Ressourcenauslastung und Sicherstellung der Einhaltung von Umfang, Qualität und Zeitrahmen
- Meeting- und Kommunikationsstrategie: unterstützte die Organisation von Lenkungsausschüssen, Arbeitsgruppen und All-Hands-Meetings; bereitete Unterlagen vor, führte Protokolle und koordinierte die Logistik
- Projektberichterstattung und -koordination: arbeitete mit Projektleitern an umfassenden Lieferberichten und stellte eine effektive Kommunikation auf allen Ebenen sicher
- Überwachung der Ergebnisse: kontrollierte Projektlieferungen, um Programmanforderungen zu erfüllen
- Koordination von Veränderungsinitiativen: unterstützte die Bewertung von Änderungsfolgen im integrierten Programmmanagementplan
- Projektmanagement-Zertifikate: geschult in Prince2, IPMA, zertifizierter Scrum Master und Product Owner
- Problemlösung: erkannte proaktiv Probleme und löste sie effizient
- Analytische und organisatorische Fähigkeiten: zeigte starke analytische Kompetenz und außergewöhnliches Organisationstalent in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen
Stephan Krausenegger
Letzte Position:
Migrationskoordination bei ITZBund
- Analyse und Beurteilung der behördlichen Fachverfahren im Hinblick auf die Migrationsfähigkeit
- Definition und Vorbereitung der technischen Rahmenbedingungen im neuen Master-Rechenzentrum
- Entwicklung und Optimierung von Migrationsverfahren und -prozessen
- Transformation von Bestandslösungen in neue technische Standards (Technology Refresh)
- Koordination von Architektur- und technischen Querschnittsthemen
Shi Jingjing
Letzte Position:
Produktmanager bei China Shipbuilding NDRI Engineering Co.,Ltd
- Führte das UI/UX- und Engineering-Team nach Agile-Methodik bei der Entwicklung der 'Crane Intelligence Safety Platform', kommunizierte mit Kunden aus den Werken, um Feedback in die Anwendung einfließen zu lassen.
- Setzte die 'Crane Intelligence Safety Platform' in über 10 Anwendungsszenarien in verschiedenen chinesischen Schiffbaubetrieben ein.
- Priorisierte die Produkt-Roadmap zusammen mit Entwicklern, brachte die Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und der Geschäftsstrategie in Einklang. Iterierte das Produkt entsprechend der Nutzeranforderungen und erreichte 25 mehr Implementierungen als prognostiziert.
- Arbeitete mit dem Algorithmus-Team zusammen, um einen modellbasierten Deployment-Prozess zu entwickeln, der den Sicherheitsstandards entspricht.
- Etablierte ein prädiktives Fehlererkennungsmodell, das gesammelte Gerätedaten analysiert und Entscheidungen für Wartungsstrategien automatisiert.
- Entwickelte einen automatisierten Mechanismus für Software-Inspektion und -Betrieb, der die Wartungseffizienz des Projekts um 70% steigerte.
- Aufbau der Software-Testgruppe in unserer Abteilung und Implementierung automatischer Softwaretests für jedes Produkt vor dem Launch, was Nachbesserungen nach dem Release um 60% reduzierte und die Nutzererfahrung verbesserte.
- Präsentierte die Produkte auf Roadshows, Messen und Events zusammen mit Branchenpartnern.
Narges Dastanpour Hosseinabadi
Letzte Position:
Forschungsassistent bei Hochschule München
Integrierten Ansatz zur Erkennung von Strukturschäden in Beton, Stahl und Glas eingeführt, basierend auf Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Wechselwirkungen zwischen Materialien hervorgehoben, um Diagnosen zu verbessern und Predictive Maintenance zu ermöglichen.
NLP-basierten Medical Note Simplifier entwickelt, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches, kindgerechtes Englisch umwandelt. Dabei Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen angewendet, um patientenrelevante Maßnahmen zu extrahieren und als klare To-Do-Punkte umzuformulieren. Zwei Backends mit Flask und Tornado aufgebaut und eine druckbare Weboberfläche erstellt.
Oussama El Allam
Letzte Position:
Leiter Forschung & Entwicklung bei eXagotec GmbH
- Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
- Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
- Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
- Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung
Himanshu Negi
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Klaus Kilvinger
Letzte Position:
Berater und Trainer, Geschäftsführender Gesellschafter bei Opexa Advisory GmbH
- Beratung von Kunden im Bereich ISO/IEC 27001, TISAX, BSI IT-Grundschutz und DSGVO
- Trainer und interner Auditor
- Vertragsmanagement (Dienstleistungs- und Werkverträge, Rahmenverträge)
- Koordination und Unterstützung bei der Beantwortung von Ausschreibungen
- Entwicklung von Strategien und Maßnahmen für Kunden und neuen Geschäftsmöglichkeiten (z. B. Phishing, Online-Awareness-Trainings)
- Weiterentwicklung des Governance/Risk/Compliance-Angebots
- Account Management für Bestandskunden und Neukundengewinnung
- Unterstützung der Personalabteilung bei Einstellung und Interviews
René Schiebelhut
Letzte Position:
UX- und Design-Leiter bei 50 Hertz Transmission GmbH
- UX-Strategie & Analyse: Analyse von Anforderungen und Research-Ergebnissen als Basis für die Erstellung strukturierter User Journeys im Projekt „MCCS“ (Echtzeitdaten/Daten-Governance).
- Design & Prototyping: Überführung der Journeys in ein konsistentes UI-Design und interaktive Prototypen mittels Figma unter Einhaltung technischer Anforderungen.
- Validierung & Dokumentation: Durchführung von Usability-Tests mit anschließendem Design-Refinement sowie Erstellung einer detaillierten technischen Dokumentation.
- Werkzeuge: Figma, Confluence, Lovable, Miro, Design-Systeme
Frank Thurner
Letzte Position:
Engineering & Industrie 4.0 / IoT-Projektleiter bei Contech Software & Engineering GmbH
Engineering & Industrie 4.0 / IoT-Projekte mit KI-System nach der Methode Robust Design für Produkte und Prozesse
Entwicklung, Implementierung und Einführung des KI-Systems Analyser® für Robust Design von Produkten und Prozessen
KI- und Industrie 4.0-Standardprodukt für vorausschauende und reaktive Qualitätssicherung sowie Instandhaltung (Predictive Quality und Predictive Maintenance) auf Basis von Big- und Smart-Data
Chaitanya Kumar Dondapati
Letzte Position:
Data-Science-Berater bei Volkswagen AG
- Entwarf und implementierte DSGVO-konforme Datenpipelines.
- Entwickelte Machine-Learning-Algorithmen für After-Sales-Analysen, was die Reparaturerkennung verbesserte.
- Erstellte cloudbasierte Data-Lake-Architektur und ermöglichte damit abteilungsübergreifende digitale Transformation.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Predictive Maintenance einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 72%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 91%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Predictive Maintenance einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Predictive Maintenance hilft Unternehmen, Ausfallrisiken zu erkennen, bevor Anlagen stillstehen. Dabei werden Sensordaten, Maschinenprotokolle und Servicehistorien genutzt, um vorherzusagen, wann eine Anlage Aufmerksamkeit braucht. Teams setzen es ein, um Produktionslinien, Flotten, rotierende Anlagen und andere kritische Systeme zu schützen.
Wo es passt
- Condition Monitoring für Maschinen und Anlagen
- Ausfallvorhersage auf Basis von Vibrations-, Temperatur- und Laufzeitdaten
- Wartungsplanung in CMMS- und ERP-Workflows
- Dashboards zum Anlagenzustand für Betriebsteams
Es wird oft als PdM oder zustandsbasierte Wartung bezeichnet, besonders wenn Unternehmen es mit reaktiver oder fix terminierter Wartung vergleichen.
Tools und Daten
Starke Spezialisten wissen, wie man industrielle Datenquellen verbindet, verrauschte Signale bereinigt und Features für Modelle aufbereitet. Sie arbeiten oft mit Python, Zeitreihendaten, MQTT, OPC UA, SCADA-Exports sowie Cloud- oder Edge-Pipelines. Sie verstehen auch, wie Alarme den Betrieb erreichen sollen, ohne Lärm zu erzeugen.
Wann man Hilfe hinzuziehen sollte
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn bestehende Teams schneller liefern müssen, ein Pilot in die Produktion übergehen soll oder ein Werk gemischte Anlagen und alte Daten hat. In München ist das oft wichtig in Fertigung, Mobilität, Logistik und industriellen Services, wo Remote-Datenarbeit trotzdem zu Vor-Ort-Abläufen passen muss.
Was starke Experten tun
Gute Fachleute konzentrieren sich auf Fehlermuster und nicht nur auf Modellwerte. Sie prüfen die Datenqualität, definieren sinnvolle Schwellwerte für Alarme und stimmen die Wartungslogik mit echten Serviceprozessen ab. Sie können Abwägungen klar für Betriebs-, IT- und Engineering-Teams erklären.
Wie gute Ergebnisse aussehen sollten
Predictive Maintenance sollte in einer Aktion enden und nicht nur in einem Dashboard. Zu den Ergebnissen gehören meist die Priorisierung von Anlagen, Alarmregeln, Modell-Pipelines und Übergabedokumentation für das Team, das das System betreibt. Die besten Spezialisten hinterlassen eine Lösung, die stabil, nachvollziehbar und leicht zu betreiben ist.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Predictive Maintenance anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Predictive Maintenance wird genutzt, um frühe Anzeichen eines Geräteausfalls zu erkennen, damit Teams vor einem Stillstand handeln können. Es hilft bei der Serviceplanung, beim Timing für Ersatzteile und dabei, ungeplante Ausfallzeiten bei Maschinen, Flotten und Anlagen zu reduzieren.
Predictive Maintenance nutzt aktuelle oder kürzlich erfasste Zustandsdaten, um zu schätzen, wann Wartung nötig ist. Präventive Wartung folgt einem festen Zeitplan, auch wenn die Anlage noch in gutem Zustand ist. In der Praxis nutzen viele Unternehmen beides, aber PdM ist besser, wenn sich das Verhalten der Anlage messen lässt.
Ein starker Predictive Maintenance Spezialist verbindet Datenarbeit mit Wartungslogik. Achten Sie auf Kenntnisse in Sensordaten, Zeitreihenanalyse, Python, Industrieprotokollen und dem Denken in Fehlermodi. Er oder sie sollte auch verstehen, wie Alarme in den Betrieb, CMMS-Prozesse und Werksabläufe passen.
Die beste Predictive Maintenance Arbeit beginnt mit einem klaren Umfang der Anlagen, der Ausfallhistorie und den bereits verfügbaren Datenquellen. Ein Freelancer kann normalerweise mit einem Pilotprojekt beginnen, wenn das Unternehmen erklären kann, welche Anlagen am wichtigsten sind und wie Wartungsentscheidungen heute getroffen werden. Detaillierte Dokumentation hilft, ist aber nicht nötig, um zu starten.
Ja, Predictive Maintenance Experten arbeiten oft remote an Datenpipelines, Modellentwicklung und Dashboard-Logik. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn Anlagen geprüft, Sensorpositionen validiert oder die Reaktion der Produktion auf Alarme verstanden werden muss. Für Unternehmen in München ist ein hybrides Setup üblich.
Predictive Maintenance Projekte nutzen oft Python, SQL, Zeitreihendatenbanken, Cloud-Analyse-Tools und industrielle Datenquellen wie OPC UA oder MQTT. Viele Teams binden die Arbeit außerdem an SCADA, Historian-Systeme und CMMS-Software an. Der genaue Stack hängt vom Werk und den beteiligten Anlagen ab.
Achten Sie auf klares Denken zu Anlagenausfällen, Datenqualität und dem Nutzen von Alarmen. Ein guter Predictive Maintenance Experte kann erklären, warum ein Signal wichtig ist, wie Fehlalarme reduziert werden und wie ein Modell echte Wartungsentscheidungen unterstützt. Starke Ergebnisse sind praxisnah, dokumentiert und für Betriebsteams leicht nachvollziehbar.
Unternehmen vergleichen Predictive Maintenance meist mit präventiver Wartung, Condition Monitoring und reaktiver Reparatur. Manchmal geht es nicht um eine Methode gegen eine andere, sondern darum, wie sie über verschiedene Anlagenklassen hinweg zusammenspielen. Ein guter Freelancer sollte helfen zu entscheiden, wo PdM Mehrwert bringt und wo einfachere Regeln ausreichen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Predictive Maintenance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 962 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Predictive Maintenance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Predictive Maintenance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Predictive Maintenance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Predictive Maintenance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Automotive (73%) und Fertigung (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Predictive Maintenance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (82%) und Qualitätssicherung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Predictive Maintenance eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
