Predictive Maintenance wird in der Industrie bisher eher diskutiert als umgesetzt

Im Zuge der Digitalisierung lernen Maschinen, sich zu äußern, bevor ihre Gelenke knirschen. Wurde die Instandhaltung lange Zeit eher als notwendiges Übel in Unternehmen wahrgenommen, steht sie mit Predictive Maintenance zunehmend im Zentrum vieler Diskussionen rund um die Themen Digitalisierung und Industrie 4.0. Allerdings wird das Thema der vorausschauenden Instandhaltung bislang jedoch lieber diskutiert als umgesetzt.

Quelle: BearingPoint GmbH

Laut einer Umfrage von BearingPoint unter 74 Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau, Chemie/Pharma und der Automobilindustrie setzen sich 84 Prozent der Befragten mit dem Thema Predictive Maintenance in ihrem Unternehmen aus – doch nur jedes vierte Unternehmen hat bereits erste Projekte durchgeführt.

Nutzung von Maschinendaten steht nicht im Fokus

Herkömmliche Instandhaltungskonzepte werden den heutigen Anforderungen nicht mehr gerecht, sie binden Kapital und verbrauchen zu viele Ressourcen. So sehen die Unternehmen den Nutzen von Predictive Maintenance vor allem in der Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit (80 %) und in der Senkung der Wartungskosten (60 %). Jedes zweite Unternehmen (52 %) nimmt es auch als Chance wahr, Kunden durch bessere Servicemodelle zu binden.

Die Nutzung von Maschinendaten steht laut der Studie noch nicht im Fokus der Unternehmen. So erfassen zwar 76 Prozent der Befragten relevante Daten via Sensoren und 59 Prozent werten diese zielgerichtet aus. Allerdings optimieren lediglich rund 20 Prozent die Instandhaltung ihrer Anlagen auf Grundlage dieser Daten. Mehr als die Hälfte der Unternehmen (57 %) nannten als größte technische Hürde die IT-Sicherheit. Noch gewichtiger ist nur der hohe Implementierungsaufwand, gaben 61 Prozent der Befragten an.

Es fehlt der Mut, Fehler zu machen

Donald Wachs, globaler Leiter Manufacturing bei BearingPoint und Experte für Industry 4.0/IoT, kommentiert: „Die Voraussetzungen für den entscheidenden Schritt in Richtung Zukunft sind da und sollten von den Unternehmen genutzt werden. Oft fehlt es am Mut, Fehler zu machen und aus diesen zu lernen. Das hemmt die Unternehmen und blockiert die Potenziale von Predictive Maintenance. Wichtig ist, das Thema ganzheitlich zu betrachten und mit kleinen Leuchtturmprojekten zu starten. Unternehmen, die Predictive Maintenance proaktiv angehen, können die Maschinenverfügbarkeit steigern, die Kosten senken sowie die Kundenbindung stärken.“

Methodik: Für die Studie Predictive Maintenance wurden 74 Unternehmen hauptsächlich aus den Bereichen Maschinenbau, Chemie/Pharma und Automobilindustrie aus Deutschland, Österreich und der Schweiz mittels einer quantitativen Online-Umfrage befragt. Die teilnehmenden Fachexperten stammen primär aus den Bereichen Instandhaltung, Produktion, Logistik und IT.