Instandhaltung : Predictive Maintenance: 7 Gründe, warum es sich rentiert

Predictive Maintenance erkennt Probleme im Voraus, um Ausfallkosten zu vermeiden. Maschinen informieren Fachkräfte frühzeitig über verschlissene Komponenten , sodass diese rechtzeitig Ersatzteile bestellen und Reparaturen planen können. Dies ist in verschiedenen Branchen nützlich, z. B. in der Automobilindustrie, Elektromobilität, Windkraftanlagen und im produzierenden Gewerbe.

Der Prozess umfasst das Überwachen (Condition-Monitoring), die Echtzeitanalyse der Daten mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen und die Weiterleitung der analysierten Daten zur Einleitung von Wartungsmaßnahmen. Große Datenmengen werden erfasst, verarbeitet und analysiert, unterstützt durch In-Memory-Datenbanken, Machine-Learning-Verfahren und Edge-Computing. Durch die Vernetzung im Internet of Things können Maschinen autonom kommunizieren und Daten austauschen.

1. Weniger Wartungsaufwand: Durch die Möglichkeit, den Ausfall einer Anlage vorherzusagen, kann der Wartungsaufwand deutlich reduziert werden. Fachkräfte führen Wartungsarbeiten nur dann durch, wenn sie tatsächlich notwendig sind.
2. Erhöhte Anlagenverfügbarkeit: Predictive Maintenance führt zu einer erhöhten Verfügbarkeit der Anlagen und reduziert ungeplante Produktionsausfälle. Dadurch können Unternehmen ihre Gesamtproduktion steigern und teure Stillstandzeiten vermeiden.
3. Optimierte Ressourcenplanung: Die gewonnene Vorlaufzeit ermöglicht eine bessere Planung von Ressourcen. Zum Beispiel können Ersatzteile frühzeitig bestellt werden, um die Verfügbarkeit sicherzustellen, und Wartungsteams können rechtzeitig geplant werden, um kritische Personalausfälle zu vermeiden.
4. Arbeitssicherheit: Predictive Maintenance minimiert das Risiko von Unfällen und Umweltproblemen, da Abweichungen im Verhalten von Maschinen frühzeitig erkannt werden. Dadurch können potenzielle Gefahrenquellen rechtzeitig behoben werden.
5. Längere Lebensdauer: Durch eine bedarfsgerechte Wartung kann die Lebensdauer der Anlagen verlängert werden. Unternehmen können so das Maximum aus ihren vorhandenen Ressourcen herausholen, ohne unnötige Neuinvestitionen tätigen zu müssen. Der Austausch von Komponenten erfolgt erst, wenn tatsächlicher Verschleiß vorliegt, anstatt aufgrund festgelegter Betriebsstunden.
6. Predictive Maintenance als USP: Predictive Maintenance kann für Unternehmen zu einem Alleinstellungsmerkmal werden. Sie können nicht nur die eigene Produktion optimieren, sondern auch Sensoren in ihren Produkten integrieren. Indem sie ihren Kunden diesen zusätzlichen Kundenservice bieten, generieren sie einen Mehrwert und heben sich von der Konkurrenz ab.
7. Höhere Produktivität: Die durch das Condition-Monitoring generierten Daten können von Unternehmen genutzt werden, um ihre Maschinen weiter zu optimieren. Die Erstellung von digitalen Abbildern der Anlagen, sogenannten Digitalen Zwillingen, ermöglicht es, Prozessoptimierungen am Computer zu simulieren und somit die Produktivität zu steigern.

Der Einsatz von Predictive Maintenance ist besonders sinnvoll für Maschinenhersteller, die ein neues Servicemodell für ihre Kund:innen entwickeln möchten. Es gibt jedoch auch Szenarien, in denen sich der Einsatz der vorausschauenden Instandhaltung nicht lohnt. Daher ist es wichtig, das Verhältnis zwischen den Kosten eines Produktionsausfalls und den Kosten für die Implementierung von Predictive Maintenance zu berücksichtigen.

Unternehmen, die über den Einsatz von Predictive Maintenance nachdenken, sollten zunächst den konkreten Mehrwert quantifizieren, den diese Technologie für sie bieten kann. Es ist auch ratsam, sich auf ein Projekt zu konzentrieren und dieses abzuschließen, bevor weitere Projekte angegangen werden. Da die Implementierung ein umfangreiches technologisches Fachwissen erfordert, das nur von wenigen Unternehmen vollständig abgedeckt werden kann, ist es wichtig, frühzeitig mit externen Experten zusammenzuarbeiten, um Projekte erfolgreich und effizient umzusetzen.

Über den Autor:

Mark Wider, Associate Partner bei Convista, ist seit über 22 Jahren im Consulting-Bereich tätig. Der studierte Diplom-Kaufmann verfügt über umfassende Erfahrung als Projektleiter mit dem Schwerpunkt Instandhaltung und Kundenservice im Kontext von SAP-Einführung und Optimierungen sowie S/4HANA-Transformationen in den Branchen Energie und Diskrete Fertigung.