Wie Unternehmen mit Predictive Maintenance Geld verdienen

Früher musste eine Maschine erst ausfallen, damit eine Störung identifiziert werden konnte. Die Folge: plötzliche und teure „Stillzeiten“. Hier setzt Predictive Maintenance – die vorrausschauende Wartung – an.

Eine Predictive Maintenance Lösung, baut auf der Sammlung und der Überwachung von Maschinendaten auf, auch bekannt als „Conditioned Based Monitoring“. Predictive Maintenance erweitert dieses Modell, um mit der Hilfe von stochastischen Analysen Muster in diesen Daten zu identifizieren. So können mögliche Störfaktoren identifiziert und entsprechende Maßnahmen abgeleitet werden.

Mit diesen Informationen kann die zu erwartende Lebensdauer der Maschinen künftig steigen, da drohende Ausfälle und Störungen geplant oder ganz vermieden werden können.
Die Vorteile liegen also auf der Hand.

Predictive Maintenance als Basis für neue Geschäftsmodelle

Eines der größten Fragezeichen für Maschinen- und Anlagenbauer beim Einsatz von Predictive Maintenance ist jedoch, wie sich mit solch einer Lösung Geld verdienen lässt? [1]

Durch die Einführung einer Predictive Maintenance Lösung und der damit einhergehenden Digitalisierung von Serviceprozessen entstehen ganz neue Wege und Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle, die sich am Ende auch abrechnen lassen:

Freemium Modelle

In einem „Freemium Erlösmodell“ können Kunden eine Basisversion der Predictive Maintenance Lösung nutzen, die z.B. Zustandsdaten wie Temperatur, Druck usw. anzeigt. Um den vollen Leistungsumfang, wie z.B. bedarfsgerechte Wartungen zu nutzen, könnten die Kunden diese Services nachträglich hinzubuchen. Hiermit sinkt die Einstiegshürde in der Nutzung des Services und der erste Mehrwehrt wird schnell erfasst.

IBM stellt zum Beispiel ihre Analyse Plattform Watson als Freemium Produkt zur Verfügung. Der Kunde kann eine Basis Version kostenfrei nutzen. Zusätzliche Features, wie größerer Speicherplatz, müssen kostenpflichtig erworben werden. Solche Modelle sind grundsätzlich auch auf einen Predictive Maintenance Anwendungsfall übertragbar. [2]

Kostenloses Angebot während der Garantiephase

Wenn man den Eintritt von Störungen und die Kosten für Wartungsarbeiten mit Hilfe einer vorrausschauenden Planung reduziert, verringern sich die Garantiefälle für den Hersteller. Daher kann es Sinn machen, eine Predictive Maintenance Lösung in der Garantiephase kostenlos zur Verfügung zu stellen. Sowohl die verlängerte Gewährleistung, als auch die Informationen aus den Datenerhebungen, bringen dem Kunden einen Nutzen. Und damit lässt sich der Service Predictive Maintenance nach der Garantiephase auch monetarisieren.

Pay per Use Modelle

Eine Predictive Maintenance Lösung kann auch die Umwandlung des gesamten Erlösmodells zu einem Serviceangebot ermöglichen. Die von Endkunden erworbenen Maschinen müssen nicht mehr unbedingt gekauft, sondern können nutzungsbasiert abgerechnet werden. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Umsatz über die gesamte Produktlebensdauer.

Predictive Maintenance schafft dafür die benötigte Datenbasis und sichert eine hohe Verfügbarkeit.

Das US-Amerikanische Unternehmen Kaeser Kompressoren, ein Hersteller von Luft Kompressoren, hat zum Beispiel sein Geschäftsmodell mit einer Predictive Maintenance Lösung auf “Air-as a Service” umgestellt. Dies führt dazu, dass sich das gesamte Verhalten in der Firma und in den Serviceprozessen ändert. Plötzlich war es viel wichtiger, so wenige Servicevorfälle wie möglich zu haben, da das Geschäftsmodell darauf angewiesen ist, die Servicekosten niedrig zu halten. Denn es wird kein Geld mehr mit dem Verkauf und der Reparatur von Geräten verdient. Damit gewinnt die Produktqualität insgesamt eine noch stärkere Bedeutung. [3]

Als eigenständiger Servicevertrag

Predictive Maintenance kann auch als eigenständiges Serviceprodukt über digitale oder klassische Vertriebskanäle verkauft werden. Dabei kann die Nutzung des Services über eine Laufzeit abgerechnet werden.

Der deutsche Druckmaschinenhersteller Heidelberger Druck stellt z.B. seinen Kunden ein Predictive Maintenance Angebot als eigenständigen Servicevertrag zur Verfügung. Der Kunde kann dabei zwischen unterschiedlichen Ausbaustufen (von Predictive Maintenance bis Verfügbarkeit plus) der Lösung wählen. [4]

Verkauf von Beratungsleistungen

Mit Predictive Maintenance werden wertvolle Informationen über die Nutzung der Maschinen erhoben. Basierend auf diesen Daten können anschließend Beratungsleistungen erbracht werden.

Heidelberger Druck bietet seinen Kunden zum Beispiel Beratungsleistungen an, um die Druckprozesse zu analysieren und mit ihrem Know-how zu verbessern. Die dazu benötigten Daten können z.B. auch durch ein Predictive Maintenance Angebot erhoben werden. [5]

Mögliche Predictive Maintenace Geschäftsmodelle: Eine Übersicht

 
Die Einführungen der unterschiedlichen Geschäftsmodelle unterscheiden sich in ihrer Komplexität. Während die Änderung eines Servicevertrags vergleichsweise einfach ist, erfordert die Umstellung des Unternehmens auf eine nutzungsbasierte Abrechnung wesentlich mehr Know-how.

Geschäftsmodell Merkmale Komplexität
Freemium
  • Kostenloses Basisprodukt
  • Zusätzlich kostenpflichtige Features
Medium
Kostenlos in der Garantiezeit
  • Kostenloses Angebot in der Garantiephase
  • Kostenpflichtiges Serviceangebot nach der Garantiephase
Niedrig
Pay per Use
  • Abrechnung pro Nutzungsvorgang
  • Serviceangebot anstelle von Produktangebot
Hoch
Servicevertrag
  • Verkauf von Predictive Maintenance als eigenes Serviceprodukt
Niedrig
Beratungsleistungen
  • Verkauf von Beratungsleistungen basierend auf Predictive Maintenance Daten
Medium

 

Fazit: Gewinne werden künftig im Aftersales erzielt

Mit dem Einsatz einer Predictive Maintenance Lösung und der damit verbundenen Digitalisierung der Serviceprozesse, ergeben sich völlig neue Möglichkeiten Geschäftsmodelle im Aftersales zu etablieren – und damit auch neue Monetarisierungswege.
Das bedeutet aber auch, dass Unternehmen dazu bereit sein müssen, in ihren Prozessen umzudenken und einen Wandel vom Produkt- zum Serviceunternehmen zu vollziehen, bei dem die Leistung der Maschine im Vordergrund steht und nicht mehr ihr reiner Verkauf. Wir empfehlen daher eine iterative Einführung von Predictive Maintenance, z.B. mit einem Minimum Viable Product (MVP) und weniger komplexen Lösungen, die trotzdem skalieren, wenn sich die Anforderungen verändern.


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Quellen:

[1] Roland Berger., „Predictive Maintenance: Service der Zukunft – und wo er wirklich steht,“ ROLAND BERGER GMBH., 07 2018. [Online]. Available: https://www.rolandberger.com/de/Publications/pub_predictive_maintenance_2017.html. [Zugriff am 31 07 2018].

[2] IBM Watson Analytics –Pricing IBM Corporation, ., 07 2018. [Online]. Available: https://www.ibm.com/watson-analytics/pricing [Zugriff am 31 07 2018].

[3] Using the Internet of Things to Provide ‘Air-as-a-Service’, American SAP User Group, 07 2018. [Online]. Available https://www.asug.com/news/using-the-internet-of-things-to-provide-air-as-a-service [Zugriff am 31 07 2018].

[4] Performance Agreements.,Heidelberger Druckmaschinen AG, 07 2018. [Online]. Available: https://www.heidelberg.com/global/en/lifecycle/services/service_agreements_2/performance_agreements/sofware_maintenance.jsp [Zugriff am 31 07 2018].

[5] Business Consulting, Heidelberger Druckmaschinen AG, 07 2018. [Online]. Available: https://www.heidelberg.com/ch/de/services/sub_services_2/business_consulting_2/content_page_16.jsp [Zugriff am 31 07 2018].

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