Predictive Maintenance als erster Schritt zum digitalisierten Unternehmen
Der digitale Wandel stellt für Unternehmen eine große Herausforderung dar. Durch Datenanalyseprojekte kann die Entwicklung zu einem digitalisierten Unternehmen erfolgreich eingeleitet werden.
Das Thema Instandhaltung eignet sich hervorragend für ein solches initiales Datenanalyseprojekt. Ein Grund hierfür ist die vorhandene Ausstattung der technischen Anlagen mit Sensoren. Detaillierte Informationen zu physikalischen Effekten in der Anlage sind schon heute verfügbar und können zur Verbesserung der Instandhaltung durch Predictive Maintenance genutzt werden.
Ein großer Vorteil ist, dass Predictive Maintenance zunächst mit überschaubaren Kosten für einen kleinen Teilbereich einer Anlage implementiert werden kann. Des Weiteren kann über die Reduktion von Wartungs- und Ausfallkosten ein klarer Business Case berechnet werden. Durch Predictive Maintenance kann daher mit wenig Aufwand und geringem Risiko der Mehrwert von Datenanalysen aufgezeigt werden.
Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt zu Predictive Maintenance gilt es im nächsten Schritt, naheliegende Weiterentwicklungs- und Vertiefungsmöglichkeiten zu nutzen. Hierzu zählt die Ausweitung von Predictive Maintenance auf weitere Anlagenkomponenten oder andere Standorte.
Die auf den Daten basierenden Modelle führen zu einem besseren Verständnis der Anlage. Diese Erkenntnisse können bei der Entwicklung neuer Anlagen berücksichtigt werden. Zudem verlängert das zusätzliche Wissen die Lebenszeit der Maschinen und hilft beim Betrieb der Anlage. Beispielsweise können ungünstige Betriebspunkte vermieden werden, um Abnutzung zu reduzieren.
Predictive Maintenance bietet darüber hinaus die Chance, neue und bessere Dienstleistungen für Anlagen anzubieten. Beispielsweise kann beim Anlagenleasing ein höherer Verfügbarkeitsgrad zugesichert werden. Durch die gewonnenen Kenntnisse über zukünftige Ausfallzeitpunkte können außerdem die Reiserouten von Servicetechnikern optimiert und somit deren Kosten drastisch reduziert werden.
Mit Hilfe des Data-Science-Know-hows (bestehend aus Vorgehen, Algorithmen und Technologien) aus ersten Projekten ist es möglich, das gewonnene Wissen auf andere Bereiche zu adaptieren, um auch dort die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Beispielsweise können Prozessabläufe analysiert und visualisiert werden, um Schwachstellen zu identifizieren und Prozesse schneller und effizienter zu gestalten.
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