Predictive Services

Die Nachfrage nach proaktiver Wartung wächst, da sie eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Geräteverfügbarkeit spielt. Im Gesundheitswesen, wo Ausfallzeiten teuer sind, trägt prädiktive Wartung dazu bei, Geräteausfälle zu minimieren, Wartungskosten zu senken und die Lebensdauer der Geräte zu verlängern.

Die proaktiven Services von GEHealthCare nutzen KI und eine 24/7-Überwachung, um potenzielle Ausfälle in Bildgebungssystemen vorherzusagen – für vorausschauende Wartung, bessere Ersatzteilplanung und weniger ungeplante Ausfallzeiten.

1. Die Verfügbarkeit von 24/7-Remote-Überwachung und prädiktiver Analytik hängt von der Kundenkonnektivität und dem jeweiligen Serviceplan ab. GE HealthCare übernimmt keine Haftung für Serviceunterbrechungen aufgrund von Konnektivitätsproblemen oder Einschränkungen des Plans.
2. MarketsandMarkets, „Predictive Maintenance Market Share, Global Industry Size Forecast“, MarketsandMarkets, o. D., März 2024, https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/operational-predictive-maintenance-market-8656856.html.
3. Simbo Ai und Simbo Ai, „Cost Benefits of Predictive Maintenance: How Healthcare Facilities Can Save Resources and Optimize Operations – Simbo AI – Blogs“, Simbo AI – Blogs – (Blog), 22. Juni 2025, https://www.simbo.ai/blog/cost-benefits-of-predictive-maintenance-how-healthcare-facilities-can-save-resources-and-optimize-operations-3101482/.
4. Ai, Simbo, und Simbo Ai. „The Role of Predictive Maintenance in Healthcare Facilities: How AI Is Transforming Equipment Management and Reducing Downtime – Simbo AI – Blogs“, Simbo AI – Blogs – (Blog), 28. Juni 2025, https://www.simbo.ai/blog/the-role-of-predictive-maintenance-in-healthcare-facilities-how-ai-is-transforming-equipment-management-and-reducing-downtime-2321345/.
5. Zavatarelli, Mike. „Beyond Downtime: Redefining Predictive Medical Equipment Maintenance.“ GE HealthCare, 9. Okt. 2024, https://www.gehealthcare.com/insights/article/beyond-downtime-redefining-predictive-medical-equipment-maintenance.
6. Die Ergebnisse basieren auf Schätzungen der KI-Modellleistung.
7. Die geschätzten jährlichen Einsparungen bei Ausfallzeiten basieren auf derselben Population von ca. 2.000 CT-Systemen, im Vergleich zwischen Systemen mit aktivierter OnWatch Predict-Funktion und solchen ohne über einen Zeitraum von einem Jahr.
8. Die Berechnung basiert auf der durchschnittlichen Ausfallzeit durch Ausfälle der Röntgenröhre oder der Röntgenkette im Vergleich zur durchschnittlichen geplanten Arbeitszeit. Quelle: One Model Explorer, unter Verwendung von Daten aus über 1.300 Systemen in USCAN und EMEA (2021). Ergebnisse können variieren und sind nicht für alle Kunden garantiert.
9. Die Berechnungen von GE HealthCare basieren auf Daten von Decision Resources Group und CMS.gov (2017), API Healthcare (2015) sowie Global Hospital Executives Insights – ITG Market Research (2015).