Augury

Kurzfazit

Augury ist einer der reifsten Spezialanbieter für KI-gestützte Predictive Maintenance an Rotationsmaschinen, Motoren, Pumpen, Ventilatoren, Kompressoren, Getriebe. Die Kombination aus eigener Sensorik (Vibration, Akustik, Temperatur, Magnetfeld) und ML-Modellen, die auf hunderten Millionen Maschinenstunden trainiert sind, liefert verlässliche Vorhersagen, Hershey, PepsiCo und Colgate-Palmolive nutzen die Plattform produktiv. Für deutsche Maschinenbau-, Pharma- und FMCG-Werke ist es eine ernsthafte Option, wenn US-Hosting und englischsprachiger Support akzeptabel sind. Wer DSGVO-strikt einkauft oder Fertigungsdaten zwingend in der EU halten muss, sollte zuerst zu Siemens oder ABB schauen.

Für wen ist Augury?

FMCG- und Lebensmittelproduktion mit vielen identischen Pumpen und Motoren: Genau hier hat Augury seine Trainingstiefe. Wenn du 200 baugleiche Antriebe in mehreren Werken betreibst, schlägt eine spezialisierte ML-Bibliothek allgemeine IoT-Plattformen deutlich.

Pharma- und Chemieanlagen mit hoher Verfügbarkeitskritikalität: Ein ungeplanter Stillstand einer Zentrifuge oder eines Reinraum-Lüfters kostet schnell sechsstellig. Augury rechnet sich, wenn ein einziger verhinderter Ausfall den Jahresvertrag bezahlt, was in diesen Branchen realistisch ist.

Maschinenbauer mit Service-Verträgen für rotierende Aggregate: Wer Wartungsverträge an seine eigenen ausgelieferten Anlagen verkauft, kann Augury als technische Basis nutzen, um Condition-based Service als Premium-Stufe anzubieten.

Energieversorger und Versorgungsbetriebe mit kritischer Pumpentechnik: Wasserwerke, Heizkraftwerke, Druckluftstationen, wo ein Pumpenausfall direkte Versorgungsfolgen hat, lohnt sich die Sensoren-plus-ML-Investition besonders schnell.

Weniger geeignet für: Werkzeugmaschinen mit komplexen, nicht-rotierenden Bewegungen (CNC-Bearbeitung, Pressen, Stanzen), dort sind Kistler, Fanuc oder die Maschinen-OEM-Lösungen passender. Auch nichts für reine Elektronikfertigung, kleine Mittelständler mit weniger als 30 kritischen Aggregaten und alle, die ein DSGVO-Audit bestehen müssen, ohne Standardvertragsklauseln + TIA durchführen zu wollen.

Preise im Detail

Komponente	Modell	Größenordnung
Halano-Sensoren (Hardware)	Einmalig pro Maschine	800–1.500 EUR pro Sensor-Set
Machine-Health-Subscription	Pro Maschine pro Jahr	600–1.200 EUR
Process Health (ehem. Seebo)	Add-on, pro Produktionslinie	Auf Anfrage, vierstellig pro Monat
Onboarding & Reliability-Service	Einmalig	5.000–25.000 EUR je nach Werk
Pilotprojekt (10–20 Aggregate)	Einstiegspaket	ca. 15.000–30.000 EUR im ersten Jahr

Einordnung: Augury veröffentlicht keine Listenpreise, alles läuft über den Vertrieb. Die Größenordnungen oben stammen aus Branchenberichten und Verdantix-Auswertungen 2025, nicht aus offiziellen Preislisten. Augury wirbt mit „Payback in 6 Monaten oder schneller”, das funktioniert nur, wenn deine Stillstandskosten hoch genug sind. Für 50-Mitarbeiter-Betriebe mit 5 Pumpen ist die Plattform wirtschaftlich nicht darstellbar; die Schwelle liegt bei mehreren Werken oder mindestens einem hochkritischen Aggregat-Park.

Stärken im Detail

ML-Modelle mit echter Trainingstiefe: Augury sammelt seit über zehn Jahren Maschinendaten und behauptet hunderte Millionen Maschinenstunden Trainingsmaterial. Bei häufigen Defekttypen, Lagerverschleiß, Wuchtfehler, Misalignment, Kavitation, sind die Vorhersagen entsprechend präzise. Das ist kein Marketing-Versprechen: Die Verdantix-Studie 2025 stuft Augury als „Green Quadrant Leader” für Industrial AI Analytics ein.

Eigene Sensorik plus Plattform aus einer Hand: Du musst keine Sensoren auswählen, kein Edge-Gateway konfigurieren, keine Datenpipeline bauen. Die Halano-Sensoren funken direkt in Auguryʼs Cloud, das Modell läuft serverseitig, der Techniker bekommt Hinweise per App oder E-Mail. Das verkürzt Time-to-Value drastisch verglichen mit Selbstbau auf Basis von Azure IoT, AWS IoT SiteWise oder offenen Stacks.

Prescriptive AI, nicht nur Diagnose: Augury liefert nicht nur „Anomalie erkannt”, sondern konkrete Ursachenhypothesen und Handlungsempfehlungen, ergänzt um menschliche Reliability Engineers, die kritische Befunde gegenprüfen. Für Wartungsteams ohne tiefes Schwingungs-Know-how ist das ein echter Hebel.

Process Health als Erweiterung: Mit der 2022er Seebo-Übernahme hat Augury auch Prozess-Optimierung im Portfolio (Qualität, Ausbeute, Energie). Wer Maschinen- und Prozessdaten in einer Plattform haben will, kann beide Welten konsolidieren, ein Vorteil gegenüber reinen PdM-Spezialisten wie Senseye.

Schwächen ehrlich betrachtet

US-Hosting und israelische Konzernheimat: Augury betreibt seine Cloud in den USA. Maschinendaten enthalten zwar selten personenbezogene Informationen, aber Werks- und Produktionsdaten sind häufig vertraglich oder regulatorisch sensibel. Für Pharma- und Defense-Kunden in der EU ist das ein echtes Hindernis. Eine dedizierte EU-Region ist Stand Mai 2026 nicht angekündigt.

Kein deutschsprachiger Support: Die App, die Reports und der gesamte Account-Service laufen auf Englisch. Für Werksleitungen ist das oft kein Problem, für Schichtmeister und Instandhalter auf Maschinenebene schon. Du brauchst zumindest einen englischsprachigen Reliability-Champion vor Ort.

Geräte-Lock-in über die Sensorik: Augury funktioniert nur mit Halano-Sensoren. Vorhandene Vibrationssensoren oder OPC-UA-Streams aus Bestand-IoT-Systemen lassen sich nicht direkt einspielen. Das macht parallele Tool-Strategien unwirtschaftlich und bindet dich technisch an einen Anbieter.

Begrenzte Tiefe abseits rotierender Aggregate: Für hydraulische Pressen, Werkzeugmaschinen, Roboterarme oder elektronische Steuerungen ist Augury nicht das richtige Werkzeug. Wer einen ganzheitlichen Maintenance-Stack über alle Anlagentypen sucht, braucht eine Plattform, und Augury obendrauf für die rotierenden Komponenten.

Hardware-Capex vor dem Software-Nutzen: Bevor das erste ML-Modell läuft, müssen Sensoren beschafft, montiert und in Betrieb genommen werden. Bei mehreren hundert Aggregaten sind das schnell sechsstellige Hardware-Investitionen, anders als bei rein softwareseitigen PdM-Lösungen, die bestehende Sensorik nutzen.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	nimm…
EU-Hosting und ein deutsches MindSphere-Ökosystem brauchst	Siemens Insights Hub
eine breite IoT-Plattform mit PdM als Modul willst	ABB Genix
Enterprise-AI über mehrere Anwendungsfälle bündeln möchtest	C3.ai
eine offene Datenhistorie als PdM-Fundament aufbauen willst	AVEVA PI System
Edge-PdM direkt an der Maschine bevorzugst	Siemens Industrial Edge

In bestimmten Nischen sind außerdem Schaeffler OPTIME (für Wälzlager-Monitoring), KONUX (Bahninfrastruktur) und Senseye (seit 2022 Teil von Siemens, in Insights Hub aufgegangen) ernstzunehmend, sie haben aber keine eigenen Tool-Seiten bei uns.

So steigst du ein

Schritt 1: Beantrage eine Demo auf augury.com mit konkretem Maschinenpark-Inventar (Anzahl Motoren, Pumpen, Drehzahlen, Leistungen, Kritikalität). Augury qualifiziert vor, wer keine passenden Aggregate hat, bekommt direkt einen Korb. Das ist effizient, aber stellt sicher, dass du die Anbieter-Logik verstehst.

Schritt 2: Pilot mit 10–20 kritischen Aggregaten in einem Werk. Sensoren werden montiert, Daten 4–8 Wochen gesammelt, dann liefert Augury erste Befunde. Bestehe auf einem konkreten Erfolgskriterium („mindestens drei früh erkannte Defekte in 12 Monaten”) und schreibe es in den Vertrag.

Schritt 3: Bei Erfolg Roll-out auf weitere Werke und Integration in dein CMMS (SAP PM, IBM Maximo, Infor EAM). Plane parallel ein Reliability-Engineering-Programm, Augury liefert Hinweise, die operative Umsetzung in Wartungsroutinen bleibt deine Aufgabe.

Ein konkretes Beispiel

Ein mittelständischer Lebensmittelhersteller in Niedersachsen betreibt drei Werke mit insgesamt 180 Pumpen und Rührwerken in der Saucen- und Fertiggerichteproduktion. Ungeplante Stillstände kosten rund 8.000 EUR pro Stunde, Ersatzteile für die Spezialpumpen liegen bei 12 Wochen Lieferzeit. Nach einem Pilot mit 25 Aggregaten und drei früh erkannten Lagerschäden in fünf Monaten wird Augury auf alle 180 Aggregate ausgerollt. Die Investition: ca. 220.000 EUR Sensorik plus 130.000 EUR Subscription im ersten Jahr. Im ersten Vollbetriebsjahr verhindert das System sieben dokumentierte Ausfälle, der Werksleiter rechnet eine Einsparung von rund 480.000 EUR vor, Payback in unter 12 Monaten, anschließend deutlich profitabel.

DSGVO & Datenschutz

• Hosting: Augury betreibt seine Plattform primär in US-Rechenzentren (AWS). Eine eigene EU-Region ist Stand Mai 2026 nicht verfügbar.
• Datenarten: Maschinen-Telemetrie (Vibration, Akustik, Temperatur, Magnetfeld) sowie Metadaten zur Maschinenkonfiguration. Personenbezogene Daten fallen nur am Rande an (User-Accounts der Wartungsteams).
• Auftragsverarbeitungsvertrag: Über das Enterprise-Sales-Team verfügbar; Standardvertragsklauseln (SCCs) für Drittlandtransfer USA werden mitgeliefert. Ein Transfer Impact Assessment musst du selbst durchführen.
• Trainingsnutzung: Augury nutzt Kundendaten standardmäßig zur Verbesserung der Vorhersagemodelle. Ein Opt-out für die Modell-Trainingsnutzung ist im Enterprise-Vertrag verhandelbar, aber nicht der Default.
• Empfehlung: Für unkritische Werke und Produktionsdaten ohne Geschäftsgeheimnis-Charakter pragmatisch nutzbar. Für Pharma, Defense oder Hightech-Maschinenbau mit IP-Risiko zuerst die Datenklassifizierung prüfen und Alternativen mit EU-Hosting (Siemens, ABB, eigene IoT-Plattformen) ernsthaft gegenrechnen.

Gut kombiniert mit

• CMMS / EAM (SAP PM, IBM Maximo, Infor EAM): Augury-Befunde sollten automatisch Wartungsaufträge im CMMS auslösen, sonst versanden Hinweise im E-Mail-Eingang. Augury liefert API und Standard-Konnektoren für die großen EAM-Systeme.
• AVEVA PI System als zentrale Prozessdaten-Historie: Wer ohnehin PI als Datenrückgrat nutzt, kann Augury-Erkenntnisse mit Prozesswerten korrelieren, z. B. „Vibrationsanstieg korreliert mit erhöhter Eingangstemperatur”.
• MES- und ERP-Systemen für Wartungsplanung: Damit aus Vorhersage tatsächlich planbare Instandhaltung wird, müssen Augury-Alerts in die Schichtplanung, Ersatzteildisposition und Auftragsterminierung einfließen. Sonst hast du teure KI ohne operative Wirkung.

Unser Testurteil

3 von 5 Sternen. Augury ist in seiner Nische, KI-gestützte Predictive Maintenance für rotierende Aggregate, technisch unter den Top-3-Anbietern weltweit, mit echter Trainingstiefe und reifer Sensorik. Punkte verliert die Plattform für deutsche Käufer durch das US-Hosting ohne EU-Region, fehlenden deutschsprachigen Support, den Hardware-Lock-in auf eigene Sensoren und die intransparente Preisgestaltung. Wer FMCG, Pharma oder Maschinenbau mit hunderten kritischen Rotationsaggregaten betreibt und englischsprachig arbeiten kann, bekommt ein erstklassiges Werkzeug. Wer EU-Souveränität braucht, einen kleinen Maschinenpark hat oder bereits in Siemens-/ABB-Ökosystemen lebt, wird mit den Plattformanbietern besser fahren.

Was wir bemerkt haben

• 2025, Series-F-Runde über 75 Mio. USD geschlossen; Mittel sollen in den Ausbau der industriellen KI-Plattform und neue Vertikalen fließen. Das nimmt einer der wenigen reinen PdM-Spezialisten kurzfristig vom Markt-Konsolidierungsdruck.
• 2025, Verdantix Green Quadrant Leader für Industrial AI Analytics Software, eine der wenigen unabhängigen Branchen-Anerkennungen in dieser Nische.
• 2025, Hazardous-Zone-Variante (C1D1/C2D1-zertifiziert) für Öl- und Gas-Anwendungen veröffentlicht; relevant auch für deutsche Chemie-/Petro-Standorte mit Ex-Schutz-Anforderungen.
• 2022, Übernahme von Seebo (Process Health), seitdem nicht nur Maschinen-, sondern auch Prozess-Optimierung im Portfolio. Das hat Augury vom reinen PdM-Spezialisten zur breiteren Production-Health-Plattform verschoben.
• Beobachtung Mai 2026, Eine dedizierte EU-Cloud-Region ist trotz wachsendem europäischem Geschäft weiterhin nicht angekündigt; bleibt der größte Reibungspunkt für DSGVO-strenge Käufer.