Ein Großteil der deutschen Industrie steht dem Thema Predictive Maintenance noch relativ skeptisch gegenüber. - (Bild: Deutsche Messe)
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance oder vorausschauende Wartung ist ein Werkzeug, um die Leistung eines Betriebs zu optimieren. Dadurch können mögliche Ausfälle vorhergesehen und vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden. Durch den Einsatz von Predictive Analytics können Fachleute Muster in Daten erkennen, die darauf hinweisen, wann Geräte gewartet oder ausgetauscht werden müssen, sodass sie vorausplanen und Ausfallzeiten reduzieren können. Dies hilft, die Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Kosten für Notfallreparaturen oder -ersatz zu senken. Darüber hinaus bietet die vorbeugende Wartung wertvolle Einblicke in den Betriebszustand, sodass bei Bedarf Anpassungen vorgenommen werden können, um im Laufe der Zeit bessere Ergebnisse zu erzielen.
Nur 6 Prozent sehen derzeit einen großen Nutzen in der vorausschauenden Instandhaltung auf der Grundlage von Prozess- und Maschinendaten. Damit findet gerade eines der oft angeführten Paradebeispiele für bereits in der Praxis umgesetzte Industrie 4.0-Lösungen erstaunlich geringe Zustimmung.
Zumal zwei Drittel der Unternehmen angeben, das Prinzip im eigenen Haus schon zu nutzen oder als Dienstleistung anzubieten. Zudem ist der Anteil der Befragten, die sich keine Bewertung zutrauen, mit 20 Prozent auffallend hoch.
Thomas Rohrbach, Geschäftsführer der Staufen Digital Neonex GmbH, ist davon nicht überrascht: „Viel zu häufig werden Begrifflichkeiten aus dem Baukasten der digitalen Transformation als Worthülse für Altbekanntes gebraucht. Der Übergang von der einfachen Fernwartung und Condition Monitoring zu Predictive Maintenance-Lösungen ist fließend. Doch erst, wenn Anwender einen echten Mehrwert erfahren, wird das Prinzip nachhaltig überzeugen.“
Der Nutzen von Predictive Maintenance werde allgemein überschätzt. „Die überwiegende Mehrheit der Maschinenausfälle lässt sich auf Faktoren zurückführen, die Predictive Maintenance nicht lösen kann, allen voran Bedienungsfehler“, sagt Digitalisierungsexperte Rohrbach, „einen echten Mehrwert kann vorausschauende Wartung erzielen, wenn sie mit anderen Leistungen gekoppelt wird, etwa einer intelligenten Überwachung der Prozessdaten zur Optimierung von Verfahren und Material oder digitalen Assistenzsystemen, die Fehler durch den Menschen verhindern.“ Dann erst könnten sich die hohen Erwartungen der Industrie an Predictive Maintenance erfüllen, der die Hälfte der Befragten in den kommenden zwei bis fünf Jahren eine große Bedeutung zugestehen.
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