Predictive Maintenance

Laut der aktuellen Marktstudie von Frenus und T-Systems denkt ein Großteil der Unternehmen, dass Predictive Maintenance eine Voraussetzung dafür ist, wettbewerbsfähig zu bleiben. - Bild: Deutsche Messe

Ob Industrie 4.0, das Internet of Things (IoT), Big Data oder Künstliche Intelligenz, die Industrie kämpft derzeit mit der Bewertung und Umsetzung dieser neuen Technologien und deren Möglichkeiten. Predictive Maintenance – die vorausschauende Wartung ist einer der Anwendungsfälle, welcher diese neuen Technologien ermöglichen.

Unternehmen laufen sich warm

Mit „Customers' Voice, Predictive Maintenance in Manufacturing, Western Europe“ von Frenus in Zusammenarbeit mit T-Systems liegt nun die erste Studie vor, die sich in aller Tiefe mit Predictive Maintenance befasst. Für die Ende 2017 durchgeführte Marktstudie befragte das Institut mehr als 300 Leiter von Produktions-, Logistikabteilungen, Warenwirtschaft, Instandhaltung und Quality. T-Systems bietet einen kostenfreien Auszug aus der Studie.

Heute hat ein Viertel der Unternehmen eine Predictive-Maintenance-Lösung im Einsatz und 16 % befinden sich in der Pilotphase, so ein Ergebnis der Studie. Ein Drittel der Befragten planen die Einführung innerhalb der nächsten drei Jahre, nur ein geringer Teil will erst später damit loslegen.

Was die Unternehmen daran hindert, schneller in die Umsetzung zu gehen, sind vor allem die vermeintlich hohen Kosten durch teure Lösungen und Sensorik. Sie erwarten eine hohe Komplexität bei der Implementierung, die wiederum einen ganzheitlichen Ansatz benötigt. Aufgrund niedriger technologischer Reifegrade der Infrastrukturen und der unzureichenden Verfügbarkeit von Daten sind diese Bedenken durchaus gerechtfertigt.

Außerdem fehlt in vielen Fällen das qualifizierte Personal oder gar ausreichende Erfahrung bei großen IT-Projekten. Dies gilt insbesondere für Digitalisierungsprojekte. Das alles führt dazu, dass sich 40 % der Unternehmen professionelle Unterstützung von externen Partnern wünschen

Bedeutung steht außer Frage

Georg Rätker, Vice President of Global Delivery Unit Automotive & Manufacturing Solutions bei T-Systems.
Georg Rätker, Vice President of Global Delivery Unit Automotive & Manufacturing Solutions bei T-Systems. - Bild: T-Systems

Trotz der zögerlichen Umsetzung sind rund die Hälfte aller Befragten der Meinung, dass der Hype um Predictive Maintenance gerechtfertigt ist, weil sie hilft die Betriebskosten signifikant zu reduzieren. Als Hauptargument für den Einsatz von Predictive Maintenance, zählt die Reduktion der Stillstandszeiten ebenso wie die Steigerung von Produktivität und letztendlich der Produktqualität.

Fast 70 % der Unternehmen gaben an, bei ungeplanten Produktionsstillständen schwer in Verzug zu geraten, 50 % berichteten von Qualitätsproblemen.

„Mit selbstlernenden Algorithmen und Analysen werden Muster und Abhängigkeiten verschiedener Betriebsparameter erkannt. Auf dieser Basis lassen sich Vorhersagen zu Ausfällen und deren Ursachen treffen. Stillstände von Robotern oder Maschinen können somit Tage im Voraus bestimmt werden, die Instandhaltung ressourcenoptimiert eingeplant und der Produktionsprozess angepasst werden. Diese wesentliche Errungenschaft von Predictive Maintenance sehen auch unsere Kunden als messbaren Vorteil“, betont Georg Rätker, Vice President of Global Delivery Unit Automotive & Manufacturing Solutions bei T-Systems.

Mit Quick Check und Workshop einfach einsteigen

Unternehmen müssen sich weder vor der Komplexität noch vor den Kosten einer „Big Bang“-Einführung fürchten. T-Systems bietet alle Möglichkeiten für die sukzessive Umsetzung einer Lösung mit den richtigen Use Cases.

Beginnend beim kompakten Quick Check zur Feststellung des Reifegrads über den Innovation Workshop, um konkrete Ideen zu generieren, bis hin zum Proof of Concept. Einfach testen, um dann in den Rollout zu gehen – mit diesem Vorgehen haben Kunden von T-Systems bereits sehr gute Erfahrungen gemacht.

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In Summe denkt ein Großteil der Unternehmen, dass Predictive Maintenance eine Voraussetzung dafür ist, wettbewerbsfähig zu bleiben. Die meisten wünschen sich von ihrem Partner hauptsächlich Expertise in der Umsetzung von Projekten. „Das deckt sich auch mit unseren eigenen Erfahrungen. Anhand zahlreicher Referenzen, von der Deutschen Bahn über den Automotive-Bereich bis hin zum Public Sector, können wir die gesteigerte Wertschöpfung belegen“, so Rätker.

„Und wir zeigen, wie wir Unternehmen mit unserer Industrie Expertise überzeugen und mit unserem E2E Ansatz „Next Generation Maintenance“ auf dem Weg der Transformation in der industriellen Wartung begleiten – mit modularen Lösungen, die vorhandene Systeme integrieren und fehlende Bausteine ergänzen. Ob Sensorik, ERP, MES, IoT-Plattformen oder Datengewinnung zum Aufbau eines sogenannten ‚Data Lakes‘ – am Ende entsteht eine geschlossene Prozesskette.“

Die englischsprachige Studie ist als Kurzversion kostenfrei und als Vollversion kostenpflichtig hier erhältlich:

Next Generation Maintenance DE / EN

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