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Predictive Maintenance: Voraussetzungen erkennen – Chancen nutzen

Predictive Maintenance
Voraussetzungen erkennen – Chancen nutzen

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Predictive Maintenance kann nicht nur zur Kostenreduktion beitragen, sondern auch neue Geschäftsfelder eröffnen. Foto: Tashatuvango – Fotolia
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Predictive Maintenance – die vorausschauende Wartung – ist ein wichtiger Baustein in der Industrie 4.0-Strategie vieler mittelständischer Hersteller von Maschinen, Anlagen oder Geräten. Nicht nur lassen sich damit die Wartungskosten reduzieren, sondern unter Umständen auch neue Geschäftsfelder erschließen – durch den Wandel vom reinen Produzenten zum Dienstleister.

Laut einer aktuellen Studie des Verbandes Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V. (VDMA) und der Unternehmensberatung Roland Berger befassen sich bereits 81 % der Maschinenbauer in Deutschland mit der vorausschauenden Wartung und sehen sie als „Differenzierungshebel und Erfolgsfaktor, um nachhaltig Serviceumsätze aufrecht zu erhalten und auszubauen“. Jedes zweite Unternehmen rechnet bis 2020 mit einem Durchbruch von Predictive Maintenance (siehe dazu auch den Link am Ende dieses Artikels).

Als neue Dienstleistung soll damit – so die Studie – der Serviceumsatz um 5 bis 20 % zunehmen und neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Denn die zunehmende digitale Vernetzung von Maschinen, Produkten und Komponenten gestattet es, mit Hilfe von Sensoren die Zustandsdaten von Maschinen in Echtzeit kontinuierlich zu erfassen – etwa Laufzeiten, Geräusche, Drehzahlen oder Temperaturen, die Rückschlüsse auf definierte Fehlertypen ermöglichen.

In Kombination mit anderen Informationen – beispielsweise historischen Daten über bisherige Ausfälle, lastabhängige Zuverlässigkeitsanalysen und detaillierten Verschleißmodellen – lassen sich Voraussagen über die zukünftige Funktionsbereitschaft und den möglichen Ausfall des Bauteils ableiten. Muster, die auf Störungen oder Abnutzung hindeuten, werden so rechtzeitig erkannt, Maßnahmen zur Überholung betroffener Teile können bedarfsgerecht eingeleitet werden. Der Nutzen für den Anwender: ungeplante Stillstände werden vermieden, Ausfall- und Instandsetzungszeiten verkürzt, die Servicekosten sinken, die Produktivität steigt und die Maschinen können länger eine gleichbleibend hohe Qualität liefern.

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Auch lassen sich die bisherigen,starren Wartungsmodelle ablösen – Wartungen erfolgen nur noch, wenn es wirklich nötig ist. Die wirtschaftlichen Vorteile liegen auf der Hand: Ungeplante Produktionsausfälle werden ebenso vermieden wie unnötige Routinewartungen.

Die Bestimmung des „optimalen“ Wartungszeitpunkts ist jedoch schwierig, da es hier gegenläufige Erwägungen gibt: Denn je früher – beziehungsweise je häufiger – gewartet wird, desto geringer ist die verfügbare Maschinenkapazität. Erfolgt die Wartung später – beziehungsweise seltener –, desto höher ist das Risiko eines ungeplanten Ausfalls.

Wer als mittelständisches Unternehmen die Chancen von Industrie 4.0 nutzen, mit der vorausschauenden Wartung neue Erlösquellen erschließen und die Kundenbindung verbessern will, sollte die folgenden Punkte beachten:

  • Problematische Bereiche identifizieren und klassifizieren: Was sind die größten Problemfelder bei den verkauften Maschinen, Anlagen oder Geräten? Diese gilt es zu identifizieren, nach ihrer Wichtigkeit zu ordnen und zu klassifizieren. Dabei unterstützt ein einfacher Business Case: Was würde es kosten, den Ausfall einer Komponente nicht rechtzeitig vorhersagen zu können und sie erst dann, wenn sie ausgefallen und die Produktion zum Stillstand gekommen ist, zu ersetzen? Die dabei ermittelten Zahlen zeigen, wo die größten Potenziale liegen.
  • Daten anreichern, kombinieren und analysieren: Ohne die richtigen Daten funktioniert vorausschauende Wartung nicht. Historische Daten ergänzen die konsolidierten Sensordaten, und Mustererkennungsalgorithmen analysieren sie. So werden Zusammenhänge zwischen Maschinenparametern, Bedienungsroutinen, Umgebungseinflüssen oder der Rohmaterialqualität sichtbar. Die enge Zusammenarbeit zwischen den Datenexperten und den Maschinenspezialisten ist dabei ein entscheidender Erfolgsfaktor.
  • Optimale Planung von Service-Arbeiten und Disposition: Datenanalysen können die Optimierung der Serviceprozesse unterstützen. Hier spielt das ERP-System eine entscheidende Rolle – es verknüpft die Vorhersagen auf Basis der Daten mit der Planung der Wartungsarbeiten. So werden diese dann durchgeführt, wenn sie ökonomisch für den Kunden den größten Nutzen stiften. Aber auch die interne Produktentwicklung kann davon profitieren, etwa durch Informationen zur Belastung der Maschinen oder Anlagen im Fertigungsprozess.
  • Mit smarten Services dauerhaft Geld verdienen: Laut der Studie von VDMA und Roland Berger Consulting weiß bisher nur jedes zehnte Unternehmen, wie sich mit Predictive Maintenance zusätzlicher Umsatz generieren lässt und was die Kunden wirklich benötigen. Doch neben verbesserter Kundenbindung und geringeren Servicekosten kann die vorausschauende Wartung auch weitere Einnahmequellen für Hersteller erschließen – etwa durch intelligente Produkte, die ihre Wartungen selber steuern und verwalten.

Matthias Thews ist für die Agentur Fink & Fuchs in Wiesbaden tätig.

Mehr Informationen zur Studie zum Thema Predictive Maintenance finden Sie hier

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