Wettbewerbsvorteil vorausschauende Wartung Predictive Maintenance – warum sich auch das Management dafür interessieren sollte

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Setzen Unternehmen auf Predictive Maintenance können sie ihre Effizienz steigern, Kosten senken und Freiräume für Innovation schaffen. Welche Rolle kommt hierbei dem Management zu? Wie kann es unterstützen?

Dass eine vorausschauende Wartungsstrategie einem Unternehmen Vorteile bringt, leuchtet schon lange ein. Das Verbesserungspotenzial betrifft jedoch nicht allein die Effizienz der Wartungsteams. Auch ermöglicht es fertigenden Unternehmen neue Größenordnungen in zahlreichen KPI wie Kosteneffizienz und ROI. Das schafft Freiräume für die Erweiterung von Serviceangeboten und Geschäftsmodellen. Unternehmen, die diese nutzen, profitieren von langfristigen Wettbewerbsvorteilen.

Doch der Faktor, der das Management beim Thema Wartung meist primär interessiert, sind die Kosten. Dabei sind nicht allein die finanziellen Aufwände der Reparaturen selbst zu beachten. Untersuchungen beziffern die durchschnittlichen Kosten für einen ungeplanten Maschinenstillstand auf 562.000 USD pro Jahr.

Für den wirtschaftlichen Betrieb einer Anlage ist es daher entscheidend, die ungeplante Ausfallzeiten auf ein Minimum zu begrenzen. Mit Predictive Maintenance (PdM) können Produktionsleiter und Instandhaltungsmanager dieses Ziel erreichen.

Predictive Maintenance bezeichnet ein Vorgehen, bei dem IoT-gestützte Hard- und Software den Gesundheitszustand einer Maschine oder Anlagenkomponente aus der Ferne überwacht und die Gefahr eines Ausfalls erkennt, bevor er eintritt. Dazu erfassen Sensoren Maschinenparameter wie Vibration oder Temperatur in Echtzeit. Mittels Datenanalyse-Tools und Machine Learning werden zukünftige Maschinenzustände prognostiziert und ungeplante Stillstände verhindert.

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Kosten reduzieren, Planbarkeit, Sicherheit und Effizienz erhöhen

Indem so der Anlagenzustand in Echtzeit erfasst und analysiert wird, kann ein Unternehmen nicht nur teure Ausfälle vermeiden, sondern auch unnötige Reparaturen. Während bei herkömmlichen Wartungsmodellen der Zustand einer Maschine nach fixen Zeitintervallen geprüft wird, können mit Predictive Maintenance Wartungsteams ihre Ressourcen auf die Anlagen konzentrieren, die wirklich einen solchen Bedarf haben. Das senkt die Kosten, steigert die Effizienz der Wartungsteams und spiegelt sich letztlich in vielen betriebswirtschaftlichen Parametern, mit denen sich die Effektivität der Maintenance-Programme messen lässt: So sinken nach erfolgreicher Implementierung die TCO (Total Cost of Ownership) einer Maschine, während die ROI (Return on Invest) steigt. Sprich: Produktionsmittel amortisieren sich schneller, da sie weniger laufende Kosten verursachen.

Doch nicht nur die Zuverlässigkeit einer Produktionsanlage steigt durch vorausschauende Wartungsmodelle. Mithilfe der Datenanalyse werden nicht nur Symptome, also der akute Reparaturbedarf angezeigt, auch die eigentliche Ursache der Probleme kann erschlossen und behoben werden, sodass es gar nicht erst zu weiteren Problemen kommt. In Unternehmen, die bereits IoT-gestützte Maintenance-Systeme nutzen, konnten beispielsweise bislang unerkannte strukturelle Probleme der Anlagenkonstruktion aufgedeckt werden.

Möglich machen das umfangreiche Sensordaten, die während des Betriebs aufgezeichnet werden. Sie bieten wertvolle Einblicke, die zur Optimierung der Prozesse und Wartung beitragen. Besonders wenn sich mehrere Symptome und Probleme an einer Maschine überlagern, kommt die manuelle Ursachenforschung schnell an ihre Grenzen. Eine intelligente Datenanalyse erkennt strukturelle Probleme wie Fehljustierungen oder Unwuchten und gibt so wichtige Hinweise auf Fehlerquellen. Auch mögliche Gefahren können erkannt werden: Entsprechende Warnhinweise konnten beispielsweise in einem Unternehmen bereits direkt nach der Implementierung von Predictive Maintenance Systemen verhindern, dass ein Ventilator sich löste. Wäre diese Gefahr unbemerkt geblieben, hätte das neben materiellen Schäden auch zu Verletzungen der Mitarbeitenden führen können. Durch diese intelligente Überwachung der Nutzungsdaten erhöht sich im Unternehmen also auch die Sicherheit der Arbeitsumgebung wesentlich.

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Mit End-to-end-Lösungen den Aufwand und Risiken minimieren

Um die Vorteile der vorausschauenden Wartung bestmöglich zu nutzen, sollte man schon bei der Implementierung des Systems eine intelligente Herangehensweise wählen. Denn die Einrichtung eines Predictive Maintenance Systems kann schnell zu einer komplexen und zeitaufwendigen Aufgabe werden. Auf der technischen Seite reichen die Herausforderungen von der Wahl der richtigen Sensoren und der optimalen Technik zur Datenübertragung an die Cloud bis hin zur Implementierung von industriellen KI-Modellen.

Zusätzlich wird die Aufgabe der Integration von vorausschauenden Wartungssysteme in die bereits existierende Prozesslandschaft eines Unternehmens häufig unterschätzt. Ein PdM System zu installieren, ergibt letztlich nur dann Sinn, wenn auch die Wartungsteams ihren Workflow entsprechend anpassen und nicht weiterhin nach dem üblichen Run-to-Failure System agieren. Hier sind strategische Vorgaben, das Schaffen von Akzeptanz und Verständnis und letztlich die strategische Unterstützung seitens des Managements bei der Einführung des Systems gefragt.

Setzt ein Unternehmen im Implementierungsprozess auf erfahrene Partner und fertig abgestimmte End-to-end-Lösungen, kann dies den zeitlichen Aufwand minimieren, mögliche Risiken und Hindernisse vermeiden und eine optimale Nutzung der Vorteile gewährleisten. End-to-end Lösungen stellen sicher, dass die Hardware wie Sensoren mit der Software harmoniert und die Vernetzung der einzelnen Anlagenkomponenten problemlos funktioniert.
Die Lösung ist quasi fertig und es bedarf keiner technischen Proof of Concept Phase. Der Fokus liegt in der Anwendung der Lösung auf das jeweilige Unternehmen und ihrer Prozesse.

Das Management hat dann die Möglichkeit, sich auf die Definition der Ziele zu konzentrieren, die mit dem neuen System erreicht werden sollen. Im Implementierungsprozess kann der externe Partner dann stetig die Erreichung dieser Ziele mittels messbarer KPI evaluieren.

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Raum für das schaffen, was das Unternehmen weiterbringt

Die Einblicke, die das System über die Nutzung der einzelnen Anlagenkomponenten und die Abläufe liefert, sowie durch die Zusammenführung dieser Informationen über die entsprechenden IoT-Tools ergeben sich für das Unternehmen Erkenntnisse, die nicht nur den Wartungsabläufen zugutekommen können. Für das generelle Unternehmensmanagement liegen hier Potenziale, die Produktionsprozesse mithilfe dieser Daten grundsätzlich zu optimieren. Oder auch gänzlich neue Lösungsansätze für Problempunkte in den Abläufen zu erkennen.

Insofern geht mit der Implementierung zeitgemäßer Technologie wie Predictive Maintenance auch ein Überdenken der Unternehmensstrategie einher. Sind die bestehenden Prozesse optimiert, öffnet sich außerdem weiterer Raum; zum Beispiel für Innovationen oder Erweiterungen des Geschäftsmodells oder der Serviceleistungen. Die mithilfe der PdM eingesparten Ressourcen und Mittel begünstigen das.

Freie Kapazitäten für richtungsweisende Projekte

Gerade Projekte wie der Aufbau neuer Fertigungslinien und die Entwicklung von Innovationen binden viele Ressourcen. Diese sind meistens knapp, werden aber für Projekte benötigt, die maßgeblichen Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens haben. Umso wichtiger ist es, wiederkehrende Routine-Aufgaben wie Instandhaltung so effizient wie möglich zu gestalten.

Mit Predictive Maintenance verbessern Unternehmen die eigene finanzielle und zeitliche Planbarkeit. Das eröffnet dem Management und den Mitarbeitenden Freiräume, sich auf das eigentliche Kerngeschäft zu fokussieren oder die eingesparten Ressourcen in die Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen fließen zu lassen.

* Jan Mertens arbeitet als Director Product bei Relayr.

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