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Die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance, PdM) nutzt verschiedene Klassen von Algorithmen, um den Zustand von Produktionsmitteln vorherzusagen, Ausfälle vorherzusagen und darüber zu informieren, welche Maschine wann eine Inspektion oder einen bestimmten Eingriff benötigt. PdM ist nicht ausschließlich der künstlichen Intelligenz (KI) vorbehalten, die bereits etablierten Verfahren zur Steigerung von Maschinenverfügbarkeit mit datenzentrierten Modellen zu erweitern verspricht jedoch ein immenses Potenzial. Letztere lassen sich gut skalieren und besitzen die einzigartige Fähigkeit, aus den hochdimensionalen und multimodalen Daten, die von komplexen Fertigungsanlagen ausgegeben werden, verborgene Darstellungen des Maschinenzustands und der Prozessgesundheit zu destillieren.
Die erste Chance, die sich durch PdM ergibt, ist den meisten bereits bekannt. Eine rein reaktive Instandhaltungsstrategie verkürzt die Lebensdauer von Anlagen und birgt ein erhöhtes Ausfallrisiko. In Folge steigt der ausserplanmässige Stillstand. Laut einer Studie aus dem Jahr 2022 [1] verliert ein durchschnittliches Fortune-500-Unternehmen hierdurch 11 % seines Umsatzpotenzials. Auf makroökonomischer Ebene belaufen sich die jährlichen Kosten ungeplanter Ausfallzeiten auf 1'500 Mio. USD. Auf der anderen Seite führt eine Wartungsstrategie nach statischem Plan häufig zu übermäßig gewarteten Anlagen und ist eine Verschwendung von Ressourcen und Zeit.
Zahlreiche Beispiele zeigen, wie Wartungsteams, die eine proaktive Strategie verfolgen, die ungeplanten Ausfallzeiten um 40-80% reduzieren. Zugleich steigern sie ihre Produktivität. Die Voraussicht, die durch vorausschauende Wartungssysteme geschaffen wird, ermöglicht es ihnen, proaktiv zu sein.
Üblicherweise wird das Kostensenkungspotenzial von PdM rein aus der Perspektive des Maschinenbetreibers/Eigentümers ausgeleuchtet. Dies vernachlässigt die nicht minder großen in der Wertschöpfungskette vorgelagerten Potenziale. Heutige Lösungen werden meist von Drittanbietern von PdM-Software zur Verfügung gestellt. Vereinfacht gesagt, werden die Lösungen für jede Maschine in der Fertigung einzeln nachgerüstet.
Die Maschinenhersteller (OEMs) sind in einer einzigartigen Position, um technologisch leistungsfähigere Systeme zu bauen, die eine gesamte Maschinenpopulation umfassen. Wir werden einen Paradigmenwechsel erleben, wenn eine wachsende Zahl von ihnen ihre Produkte mit der integrierten Fähigkeit zur Selbstüberwachung, Selbstdiagnose und sogar Selbstkorrektur ausliefert. OEMs profitieren auf mehreren Ebenen, indem sie die vom PdM-System geschaffene Transparenz nutzen, um:
Die weniger bekannte, aber umfassendere Chance liegt in der Fähigkeit von PdM, "Wertschöpfungsketten zu verändern, Gewinnpotenziale neu zu dimensionieren und die Art und Weise zu verändern, wie der wirtschaftliche Wert verschiedenen Akteuren zukommt" [2]. Der Trend wurde in den vergangenen Jahrzehnten in der Automobilindustrie beobachtet. Er ist längst zu einer strategischen Überlegung für Führungskräfte von Maschinenherstellern geworden: Wirtschaftliche Potenziale bewegen sich kontinuierlich Richtung Ende der Wertschöpfungskette [2]. PdM ermöglicht es OEMs, einen größeren Teil der Wertschöpfungskette zu besetzen:
[1] Report: The True Cost of Downtime 2022. Senseye. 2022.
[2] Realizing the Opportunity in Predictive Maintenance Analytics. Ed Maguire, Luca Mazzei, Alberto Cresto and others. Momentum Ventures. 2017.
