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Predictive Maintenance treibt die Industrie um wie kaum ein anderes Digitalisierungsthema. Inzwischen haben fast sechs von zehn Unternehmen Erfahrungen mit der vorausschauenden Wartung. Das Leistungsvermögen der aktuellen Anwendungen schätzt allerdings nicht einmal jedes zehnte Unternehmen als hoch ein, vier von zehn Betrieben sehen zudem konkreten Entwicklungsbedarf.
Zu diesen Ergebnissen kommt der zum fünften Mal erhobene Deutsche Industrie 4.0 Index. Für die Studie hat die Unternehmensberatung Staufen zusammen mit den Experten von Staufen Digital Neonex rund 450 Industrieunternehmen in Deutschland befragt.
„Predictive Maintenance greift also – und zwar über alle Branchen hinweg – immer noch viel zu kurz“, fasst Martin Haas, CEO der Staufen AG, die zentrale Aussage der Studie zusammen. „Und die Tatsache, dass gut acht von zehn Unternehmen mit Predictive-Maintenance-Erfahrung die bisherigen Ergebnisse eher positiv bewerten, ist kein Widerspruch dazu, sondern der Beleg, mit welch geringen Erwartungen derzeit an das Thema vorausschauende Wartung herangegangen wird.“
Vor allem menschliche Fehler führen zu Ausfällen
Predictive Maintenance erfülle also im Regelfall zwar, was versprochen wird, doch auf einem insgesamt sehr niedrigen Niveau. „Eine intelligente Software kann natürlich frühzeitig Warnzeichen für Fehler, Verschleiß und Ausfälle erkennen und melden“, so Staufen-Vorstand Haas. „Doch immer noch gilt: Die meisten Ausfälle sind eine Folge von menschlichen Unzulänglichkeiten und nicht von Verschleiß. Nur ein sehr geringer Teil der Standzeiten einer Maschine gründet sich auf technische Nichtverfügbarkeit. Dies darf beim aktuellen Hype um Predictive Maintenance nicht außer Acht gelassen werden. Erst, wenn Anwender einen echten Mehrwert erfahren, wird die vorausschauende Wartung nachhaltig überzeugen.“
Hinzu kommt: Viele Unternehmen verfügen bereits über umfassende Erfahrungen mit Abnutzung und Verschleiß ihrer Maschinen sowie geeigneten Wartungsintervallen vor Ort, so dass der aktuelle Mehrwert von Predictive Maintenance weit geringer sein dürfte als vielfach behauptet.
Dennoch: In die nähere Zukunft blickend, bewerten 74 Prozent Predictive Maintenance für den eigenen Maschinenpark als wichtiges Thema, 65 Prozent messen der vorausschauenden Wartung zudem als Servicekomponente für Kundenprodukte eine hohe Bedeutung bei. Im Maschinenbau dagegen ist das Verhältnis umgekehrt, hier geht es verstärkt darum, mit neuen Dienstleistungen im Service Umsatz zu erzielen.
Benchmark-Beispiele auf dem Maschinenbaukongress
„Grundsätzlich bietet Predictive Maintenance gerade dem Maschinenbau immense Potenziale. Aber um echte Erfolge damit zu erzielen, sind Systeme einzusetzen, die mehr bieten als die bisherigen Anwendungen und auch dabei unterstützen, den Anteil menschlicher Fehler zu verringern. Hier ist beispielsweise die Kombination mit Assistenzprogrammen für die Bediener der Maschinen denkbar, die Anwendungsfehler reduzieren können, oder Lösungen zur gleichzeitigen Optimierung auf der Grundlage von Maschinendaten“, erläutert Johann Soder, COO, Geschäftsführung Operatives Geschäft bei der SEW-EURODRIVE GmbH & Co. KG.
Wie Konzepte für eine moderne Zustandsüberwachung aussehen sollten und welche smarten Produkte in Verbindung mit Predictive Maintenance denkbar wären, dies erläutert der Industrie-4.0-Vordenker auf dem Maschinenbaukongress der Staufen AG am 6. November in Bruchsal. Sein Unternehmen ist Gastgeber der diesjährigen Veranstaltung, auf der neben dem SEW-Geschäftsführer weitere Entscheidungsträgern aus dem Maschinen- und Anlagenbau Benchmark-Beispiele aus ihren Organisationen präsentieren werden.
