Predictive Maintenance Studie Unternehmen überwinden technische Hürden beim Predictive Maintenance immer leichter

Redakteur: Alexander Stark

Die aktuelle Studie der Management- und Technologieberatung Bearing Point zeigt: In Sachen Predictive Maintenance hat sich viel getan. Jedes dritte Unternehmen hat bereits Projekte über die Pilotphase hinweg umgesetzt. Noch vor drei Jahren war nur jedes vierte Unternehmen derartig aktiv.

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Bereits die Hälfte der Befragten hat Predictive Maintenance (Pilot-)Projekte erfolgreich umgesetzt.
Bereits die Hälfte der Befragten hat Predictive Maintenance (Pilot-)Projekte erfolgreich umgesetzt.
(Bild: Bearing Point)

Frankfurt am Main – Die Anforderungen an die Instandhaltung von Anlagen und Maschinen hat sich in den vergangenen Jahren stark verändert. Wurde sie lange Zeit als „Kostenfaktor“ und „notwendiges Übel“ wahrgenommen, hat sie in Zeiten zunehmender Digitalisierung eine andere Rolle. Eine aktuelle Umfrage von Bearing Point unter 203 Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau, Chemie/Pharma und der Automobilindustrie ergab, dass sich 75 % der befragten Unternehmen aktiv mit dem Thema Predictive Maintenance auseinandersetzen.

Bereits die Hälfte der Befragten hat Predictive Maintenance (Pilot-)Projekte erfolgreich umgesetzt. Auf Basis der Experteneinschätzungen konnten Maschinen- und Anlagenstillstandszeiten bereits um 18 , die Wartungs- und Servicekosten um 17 % reduziert werden. Die Ersatzteilbestände konnten um durchschnittlich 13 % gesenkt werden. Diese Werte spiegeln oder übertreffen den von Unternehmen eingeschätzten erwarteten Nutzen und haben damit auch einen maßgeblichen Einfluss auf den Unternehmensumsatz: bei den befragten Unternehmen nahm der Umsatz innerhalb von ein bis zwei Jahren nach der Umsetzung der Projekte um 10 % zu.

IT-Sicherheit bleibt Top-Herausforderung

Auf Basis der bereits umgesetzten Maßnahmen und der daraus gewonnenen Erfahrungen schätzen Unternehmen technische Hürden wie die IT-Sicherheit, die Auswahl und Verfügbarkeit der Daten oder die Anwendung statistischer Methoden im Vergleich zur Umfrage 2017 zwar als geringer ein. Dennoch bleiben die IT-Sicherheit (44 %), die IT-Infrastruktur (42 %) sowie die Auswahl und Verfügbarkeit der Daten (41 %) die Top 3 Herausforderungen von Unternehmen bei der Umsetzung von Predictive Maintenance Projekten. Der in der Vergangenheit als größte Herausforderung eingeschätzte hohe Implementierungsaufwand ist nach wie vor die größte nicht-technische Herausforderung und liegt mit 39 % an vierter Stelle.

Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit gilt inzwischen als wichtigster Schlüssel zum Erfolg

Die wichtigsten Erfolgsfaktoren für die Implementierung von Predictive Maintenance in Unternehmen haben sich nach Einschätzungen der befragten Experten in den letzten drei Jahren gewandelt. Dies ist vor allem darauf zurückzuführen, dass in den letzten Jahren bereits zahlreiche Predictive Maintenance Projekte mit Fokus auf „Sensorik, Vernetzung & Integration“ sowie zur „IT-Infrastruktur“ umgesetzt wurden. Daher werden diese beiden Erfolgsfaktoren von weniger Unternehmen als (sehr) wichtig eingeschätzt. Des Weiteren haben Unternehmen erste Erfahrungen und Know-how zu Predictive Maintenance aufgebaut, sodass die gezielte Kompetenzentwicklung nur noch von 42 % als (sehr) wichtig eingestuft wird (2017 waren es noch 72 %). Heute stehen vor allem Faktoren wie die Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit im Unternehmen (von 58 % als (sehr) wichtig eingeschätzt), die IT-Sicherheit (56 %) und die Verfügbarkeit von (Echtzeit-)Daten (55 %) im Fokus.

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Potenziale erkannt, aber noch lange nicht ausgeschöpft

Der Anteil von Pilotprojekten und tatsächlich umgesetzten Projekten hat seit 2017 zwar deutlich zugenommen, jedoch geben nur wenige Unternehmen (4 %) an, die möglichen Potenziale ihres Unternehmens damit bereits komplett ausgeschöpft zu haben.

„Die technischen Hürden der Maschinenanbindung im Umfeld der Predictive Maintenance Projekte stehen bei den Unternehmen nicht mehr im Vordergrund und scheinen genommen. Erste messbare Erfolge geben dem Thema Predictive Maintenance weiterhin Aufwind. Entscheidend ist, dass entsprechende Projekte als Teil einer unternehmensweiten digitalen Transformation gesehen und die Veränderungen aus der Führungsebene heraus vorgelebt werden“, so Frank Duscheck, Partner für Maintenance & Service Management bei Bearing Point und Experte für Industry 4.0 / IoT.

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