Heute wissen, was morgen kaputtgeht Vier Tipps für erfolgreiche Predictive Maintenance

Der ERP-Anbieter ProAlpha hat vier Ratschläge für erfolgreiche Predictive-Maintenance-Projekte veröffentlicht. Die vorausschauende Wartung ist besonders für Maschinen-, Anlagen- und Gerätehersteller ein Erfolgsfaktor.

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Predicitive Maintenance ist ein wichtiger Baustein in der Industrie-4.0-Strategie vieler Anlagen- und Maschinenbauer. Als Rückgrat dient dabei das ERP-System, das gesammelte Daten auswertet, Handlungsempfehlungen gibt und weitere Maßnahmen in die Wege leitet. Es verarbeitet unter anderem Sensorendaten, wie beispielsweise Laufzeiten, Geräusche, Drehzahlen oder Temperaturen, die Rückschlüsse auf mögliche Fehler- und Schadensquellen erlauben.

In Kombination mit anderen Informationen wie historischen Daten zu Ausfällen, Zuverlässigkeit oder Verschleiß lassen sich verlässliche Aussagen zur Lebensdauer von Bauteilen ableiten. Werden sie rechtzeitig ersetzt, entfallen sonst übliche Kosten, die zum Beispiel durch ungeplante Stillstände, Ausfälle oder Instandsetzungen verursacht werden. Zudem steigt die Produktivität. Dennoch bleibt die Bestimmung des optimalen Wartungspunktes eine planerische Herausforderung.

Mit vier Tipps zum Erfolg

ProAlpha hat deshalb vier Tipps für mittelständische Unternehmen parat, die mittels Predictive Maintenance neue Erlösquellen erschließen und ihre Kundenbindung verbessern wollen:

Transparenz schaffen: 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.

Qualität gezielt steigern: 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.

Mit dem ERP-System verknüpfen: 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 am besten passen. Aber auch die interne Produktentwicklung kann daraus Nutzen ziehen, etwa durch Informationen zur Belastung der Maschinen oder Anlagen im Fertigungsprozess.

Neue Geschäftsmodelle: Mit smarten Services dauerhaft Geld verdienen

Laut einer Studie von VDMA und Roland Berger Consulting weiß bisher nur jedes zehnte Unternehmen, wie sich mit Predictive Maintenance zusätzlicher Umsatz generieren lässt und was seine 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.

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