Mit Predictive Maintenance zu neuen Geschäftsmodellen

Predictive Maintenance ermöglicht Maschinenherstellern ein proaktives Vorgehen bei der Wartung. Durch datenbasierte Zustandsüberwachung gelingt es, Stör- oder Ausfälle von Maschinen zu minimieren oder sogar zu verhindern. Außerdem ist Predictive Maintenance ein zentraler Weichensteller für neue, servicebasierte Geschäftsmodelle, wie zum Beispiel Pay per Use. Unser IoT Consultant, Simon Noggler, unterstützt Unternehmen bei der Einführung von Predictive Maintenance und spricht im Interview darüber, welchen Mehrwert proaktive Wartung für Hersteller und Kunden schafft und wie sich damit Geld verdienen lässt.

 

Predictive Maintenance
Bild 1: Predictive Maintenance Modell

1. Warum ist das Thema „Predictive Maintenance“ gerade so aktuell?

Simon Noggler: Einer der Gründe ist, dass es immer mehr vernetzte Maschinen gibt, die Daten sammeln und übermitteln. Außerdem sinken die Aufwendungen für Performance und Rechenleistung. Somit können größere Datenmengen verarbeitet werden, als ursprünglich. Mit der wachsenden Zahl der Standardlösungen, die es mittlerweile am Markt gibt, lassen sich Predictive Maintenance Anwendungsfälle einfacher umsetzen, als früher.

2. Welchen Mehrwert bietet Predictive Maintenance Unternehmen und deren Kunden?

Simon Noggler: Anlagen- und Maschinenhersteller können durch den datenbasierten Informationsgewinn frühzeitig Entscheidungen treffen, Aftersales Aktivitäten besser steuern und Ressourcen bedarfsgerechter vorausplanen. Der Mehrwert: Sie können ihren Kunden passendere Dienste anbieten, die den reinen Verkauf der Maschine übertreffen. Durch die Analyse der Daten werden jegliche Optimierungspotenziale an den Maschinen frühzeitig erkannt und können in kurzen Feedbackzyklen Richtung Forschung und Entwicklung fließen.

Auf Kundenseite erhöht sich die Produktivität, weil ungeplante Ausfälle vermieden werden können. Daraus ergibt sich eine zuverlässigere Planbarkeit der Produktionsprozesse und somit termingerechtere Lieferungen. Während des Betriebs wird mithilfe von Predictive Maintenance der Anlagen- bzw. Gerätezustand fortlaufend ermittelt. Durch dieses Monitoring lässt sich effizient vorhersagen, wann und ob eine Wartung tatsächlich nötig ist. Am besten, bevor überhaupt Komplikationen auftreten.

Wir haben es also beim Einsatz von Predictive Maintenance mit einer klassischen Win-win-Situation zu tun – für den Hersteller und seine Kunden.

3. Was sind klassische Anwendungsfälle für Predictive Maintenance?

Simon Noggler: Ein klassischer Anwendungsfall ist die Zustandsüberwachung von Windanlagen. Ab einer bestimmten Temperatur frieren die Rotorblätter ein, was unvermeidlich zum Ausfall führt. Unter Einbezug von Drittdaten, in diesem Fall Wetterdaten, können Prognosen getroffen und die Anlagen proaktiv ausgeschaltet werden. In diesem Fall ist ein Stillstand die bessere Alternative als teure Reparaturkosten.
Auch im Flugzeugbau wird Predictive Maintenance eingesetzt: Durch das Generieren von Sensordaten und Erwartungswerten können Ersatzteile bestellt und ausgetauscht werden, bevor überhaupt ein Verschleiß entsteht. So lassen sich Wartezeiten durch einen möglichem Ausfall vermeiden und die Wahrscheinlichkeit von Gefahrensituationen auf der Flugstrecke sinkt.[1]

Das sind aber nur zwei von vielen Beispielen, die zeigen, dass Predictive Maintenance für viele Problemfälle eine effiziente Lösung ist.

4. Was sind die größten Herausforderungen in einem Predictive Maintenance Projekt?

Simon Noggler: Die Grundvoraussetzung für ein Predictive Maintenance Projekt ist natürlich, dass die nötige Menge und Qualität an Daten vorhanden ist, um daraus sinnvolle Geschäftsentscheidungen abzuleiten. Dafür braucht es langjähriges Fachwissen und auch den Willen, schnell aus auftretenden Fehlern zu lernen. Eine weitere Herausforderung liegt darin, dass mehr Expertise im Bereich Softwareentwicklung benötigt wird. Dieses Know-how gilt es, selbstständig aufzubauen und/oder einzukaufen.

5. Welche Möglichkeiten gibt es für Unternehmen mit proaktiver Wartung Geld zu verdienen?

Simon Noggler: Predictive Maintenance kann vorerst zur reinen Prozessoptimierung dienen und somit Kosten einsparen. Darüber hinaus lassen sich mit neuen Geschäftsmodellen, die auf Basis von Predictive Maintenance funktionieren, neue Einnahmequellen generieren. Dadurch entwickelt sich der Hersteller vom reinen Verkäufer hin zum Serviceanbieter. Er kann dadurch neue Zielgruppen und Bedarfsbereiche ansprechen. 

Die Fragen stellte: Hanna Pfaff

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Quellen:

[1] https://www.zuehlke.com/blog/predictive-maintenance-faktenbasiert-entscheiden-am-beispiel-produktion/

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