Smarte Wartung als strategischer Vorteil

Die erste Massnahme, die Unternehmen üblicherweise ergreifen, um eine solide Instandhaltung ihrer Maschinen zu gewährleisten, ist das Nutzen von Wartungs- und Serviceplänen. Durch regelmässige Überprüfungen können sie die Lebensdauer einer Maschine deutlich verlängern und sorgen zugleich für eine optimale Qualität der produzierten Güter sowie eine erhöhte Sicherheit des Personals.
Doch diese Methode gerät schnell an ihre Grenzen: Was, wenn unerwartet ein Maschinenteil kaputtgeht? Meist haben Unternehmen nur begrenzt Lagermöglichkeiten und Ersatzteile nicht immer vorrätig. Eine schnelle Lieferung kann teuer sein. Noch teurer ist jedoch der mit dem erzwungenen Produktionsstop verbundene finanzielle Schaden. Andererseits ist es nicht sinnvoll, noch funktionstüchtige Teile vorsorglich auszutauschen, wenn sie noch monatelang eingesetzt werden könnten.

Predictive Maintenance – Wandel in vollem Gange
Deshalb wurde in den letzten Jahren in immer mehr Unternehmen Predictive Maintenance eingeführt. In diesem Sinne wurden die von festen Zeitfenstern bestimmte zyklische Wartung durch ein stetes Performance-Monitoring und proaktives Warten ersetzt. Je mehr Daten von reibungslos laufenden Maschinen sowie möglichen Fehlern bestehen und ausgewertet werden können, umso sicherer entdeckt man Verschleiss noch bevor er zum Defekt führt.
In der Schweiz ist Predictive Maintenance bereits bei 78 Prozent der Industrieunternehmen im Einsatz [1] – teils punktuell, teils für die gesamten Maschinen. Der Grossteil von diesen Unternehmen ist so überzeugt von der Technologie, dass sie deren Nutzung weiter ausbauen möchte. Besonders schätzen sie die Möglichkeit, durch Predictive Maintenance die die Qualität der Produktion zu erhöhen und Produktionsstillstand zu vermeiden.

Hürden bei Predictive Maintenance überwinden
Wie also können Unternehmen noch mehr von Predictive Maintenance profitieren? Die grössten Hürden für eine Implementierung sind:

• Budgetbeschränkungen (40 Prozent).
• Schwierigkeiten, die richtige Lösung oder das richtige Produkt zu wählen (39 Prozent).
• Zögerliche Genehmigung der Investition durch die Führungsebene (28 Prozent).
• Probleme rund um die Datenverarbeitung, etwa fehlende oder inkompatible Daten (27 Prozent).

Dass Unternehmen die nötigen Daten oder digitale Modelle von Maschinen, die als Basis für Predictive-Maintenance-Projekte gebraucht werden, fehlen, ist keine Überraschung. Diese Probleme sind wohl bekannt, und auch wenn ihre Lösung zeitlichen und finanziellen Aufwand bedarf, können Unternehmen dafür auf vielfältige Angebote zurückgreifen. Interessanter ist, dass dies nicht die grösste Hürde für Unternehmen ist.
Noch bevor sie sich um Fragen wie benötigte Daten kümmern, müssen sie wissen, was sie brauchen und welcher Anbieter oder welche Lösung richtig für sie ist. Dies ist die grösste Herausforderung für Unternehmen. Der Wechsel von einer in geregelten Intervallen durchgeführten Wartung nach Plan und reaktiver Fehlerkorrektur auf ein proaktives, agiles Wartesystem verlangt ein Umdenken. Er betrifft die gesamte Organisation von Instandhaltung und technischen Services.

Predictive Maintenance als organisatorische Herausforderung ernst nehmen
Die vorausschauende Wartung ist dann am effektivsten und gewinnbringendsten, wenn sie strategisch durchdacht und möglichst umfassend genutzt wird. Das bedeutet zuallererst: so grossflächig wie möglich. Einzelne Anlagenteile mit der neuen Technologie auszustatten ist, langfristig gesehen, weit weniger nützlich als eine Lösung für die gesamte Anlage, die Zusammenhänge zwischen einzelnen Maschinenteilen oder Produktionsprozessen herstellen kann.
Zudem braucht es die ehrliche Intention, die daraus gewonnenen Erkenntnisse für kluge Entscheidungen zu nutzen. Hier ist eine Organisation gefragt, die operative Prozesse so neuordnet, dass alle Beteiligten proaktiv handeln können, anstatt nur reaktiv einzugreifen. Die Umstellung betrifft Service-Workflows ebenso wie die Einstellung der Menschen im Unternehmen.

Fazit
Predictive Maintenance ist eine grosse Chance für Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, Gewinne zu erhöhen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese Chance baut auf Menschen in Unternehmen, die gewohnte Wege verlassen, neue Workflows erarbeiten und – ebenso wie ihre Machine-Learning-Modelle – stets dazulernen. Noch immer werden Instandhaltungsfachkräfte und -ingenieure sowie anderes Wartungspersonal mit ihrem Erfahrungsschatz gebraucht. Sie wissen, welche Daten wichtig sind, und bringen sinnvolle Korrelationen ein. Deshalb sind sie mehr als nur der ausführende Arm bei der Wartung. Sie sind die Treiber des Paradigmenwechsels.

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