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 Deutschland ist Predictive Maintenance bereits bei 78 Prozent der Industrieunternehmen im Einsatz – 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 vermeiden zu können.
Hürden bei Predictive Maintenance überwinden
Wie also können Unternehmen noch mehr von Predictive Maintenance profitieren? Die größten Hürden für eine Implementierung sind:
- Schwierigkeiten, die richtige Lösung oder das richtige Produkt zu wählen (34%)
- technische Voraussetzungen, die nicht erfüllt werden können (31%)
- Budgetbeschränkungen (30%)
- Probleme rund um die Datenverarbeitung, etwa fehlende oder inkompatible Daten (30%)
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.
