Predictive Maintenance: Nachfrage steigt

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Predictive Maintenance Bild: Pixabay/Laborratte

Bild: Pixabay / Laborratte

Eine jüngst vom Beratungsunternehmen Roland Berger veröffentlichte Analyse prognostiziert dem Markt für Predictive Maintenance-Anwendungen in den kommenden Jahren ein starkes Wachstum. Doch was ist Predictive Maintenance und wie lässt es sich im Supply Chain Management einsetzen?

Preventive vs. Predictive Maintenance

Predictive Maintenance lässt sich am besten mit „vorausschauender Wartung“ übersetzen. An Maschinen angebrachte Sensoren senden dabei stetig Messwerte und Daten zum Zustand der Maschine und den Verschleißteilen an einen zentralen Rechner. Durch die Analyse der gesammelten Daten können schließlich konkrete Aussagen zur nächsten Wartung getroffen werden.

Bei traditionellen Ansätzen wie der Preventive Maintenance, werden Wartungsmaßnahmen oft erst im Falle einer Störung oder nach festen Intervallen durchgeführt. Dies erhöht nicht nur das Risiko für Unterbrechungen der Lieferkette, auch Wartezeiten für Ersatzteile können viel Zeit in Anspruch nehmen und Unternehmen empfindlich treffen.

Mit Hilfe von Predictive Maintenance können Unternehmen ihre Maschinen proaktiv warten. Im Idealfall können Störungen vorhergesagt und somit Ausfälle der Supply Chain durch verschlissene Einzelteile verhindert werden. Ersatzteile können vorab geordert und die Wartung günstig in die bestehenden Abläufe integriert werden. So werden die alltäglichen Prozesse nur minimal tangiert und Unterbrechungen der Lieferkette marginal. Darüber hinaus werden lediglich Teile ersetzt, die wirklich verschlissen sind. Bei den traditionellen Ansätzen werden häufig Teile ausgetauscht, die noch einwandfrei funktionieren und noch viele Arbeitsstunden hätten leisten können. Dies führt zur Verschwendung von Ressourcen und verursacht unnötige Kosten.

Daten & Unternehmenskultur

Predictive Maintenance ist ein wichtiger Bestandteil von Industrie 4.0 und laut Roland Berger-Studie beschäftigen sich derzeit acht von zehn Unternehmen mit dem Thema. Ihr Engagement beschränkt sich in der Regel jedoch auf das Sammeln von Betriebsdaten. Diese sollten Unternehmen jedoch auch nutzen: Die Vernetzung von Maschinen führt zu einer neuen Form von Daten, diese erlauben den Unternehmen einen Rückschluss auf den aktuellen Zustand der Maschinen. Selbst lernende Systeme automatisieren auf Basis ebendieser Daten die Wartungsarbeiten – mit positiven Effekten.

 

Predictive Maintenance Roland Berger

Quelle: Roland Berger „Predictive maintenance – from data collection to value creation“

Im Kern geht es um die Erfassung und die zentrale Bündelung von Daten sowie die Ableitung der richtigen Schlüsse, um einen Mehrwert zu erzielen. Noch entscheidender als eine gute Analyse ist laut Roland Berger jedoch eine offene Unternehmenskultur, in der bereichsübergreifend gearbeitet wird, um das volle Potential auszuschöpfen und neue Geschäftsmodelle zu etablieren.

Nutzen von Predictive Maintenance für das SCM

Eine vernetzte IT-Infrastruktur gehört heutzutage zum Standard modernen SCMs, weswegen Predictive Maintenance künftig auch Lieferketten optimieren könnte. Die Integration der dafür nötigen Sensoren könnte auf Grund verschiedener Kommunikationsstrukturen eine Herausforderung werden. Generell sollte sich der vorausschauende Ansatz jedoch gut auf das Supply Chain Management übertragen lassen. Durch zunehmend digitalisierte und immer transparentere Lieferketten stehen in der Regel genügend Daten zur Verfügung, um diese zur Optimierung der eigenen Prozesse zu nutzen: Laufbänder, Flurförderzeug oder ganze Fuhrparks könnten künftig auf diese Weise gemanagt, Wartungsarbeiten vorhergesehen und dementsprechend terminiert werden. Die Nutzung von Predictive Maintenance wird Unternehmen dadurch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten.

Predictive Maintenance-Markt: Starkes Wachstum erwartet

Zahlreiche Unternehmen haben den Wert von Predictive Maintenance bereits erkannt und investieren in die Technologie. Mehr als jedem zweiten Unternehmen fehlt dabei jedoch das Budget und eine klare Strategie, um den Wandel wirklich voran zu bringen. Trotzdem prognostiziert Roland Berger dem Markt für Predictive Maintenance bis 2020 ein jährliches Wachstum von 20 und 40 Prozent. Viele Unternehmen scheuten aktuell jedoch die radikalen Veränderungen, die damit für das gesamte Unternehmen einhergingen, so das Beratungsunternehmen.

Die Roland Berger-Studie „Predictive maintenance – from data collection to value creation“ können Sie hier kostenfrei herunterladen.

 

 

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