(openPR) Dorsten, 15. Oktober 2018. Mit der Verbreitung des Industrie 4.0-Gedankens wachsen auch die Möglichkeiten vorausschauender Instandhaltung. Big Data und Sensorik ebnen den Weg für Predictive Maintenance-Services, die viele Branchen verändern – allen voran den Anlagen- und Maschinenbau. Der Service-Verband KVD e. V. fasst die wichtigsten Fakten zur modernen Instandhaltung zusammen und präsentiert sie in einer aufwändigen Infografik.
Maschinenbauern gehört die Zukunft: Der VDMA und Roland Berger haben ermittelt, welche Branchen zukünftig am Markt für Predictive Maintenance beteiligt sein werden. Ergebnis: Der Schwerpunkt liegt beim Anlagen- und Maschinenbau sowie seinen Zulieferern. Auf sie entfallen 66 Prozent des Marktes (29 Prozent Maschinenbauer und Zulieferer mit eigener Plattform, 37 Prozent klassische Maschinenbauer und Zulieferer). Auf multinationale Softwareanbieter und unabhängige Plattformbetriebe entfallen 22 Prozent, 12 Prozent liegen bei Startups.
Predictive Maintenance ist auch eine Frage der Größe: Vor allem solche Unternehmen setzen auf Predictive Maintenance, die auch eine gewisse Größe hinsichtlich der Mitarbeiterzahl aufweisen. 47 Prozent aller Unternehmen, die Maschinen- und Sensordaten einsetzen, um Ausfälle zu vermeiden, weisen 500 oder mehr Mitarbeiter auf. Bei 31 Prozent sind es zwischen 100 und 499 Mitarbeitern. Lediglich 13 Prozent sind kleine Unternehmen mit 20 bis 99 Mitarbeitern.
Datenbasierte Dienstleistungen als Voraussetzung: Um vorausschauende Instandhaltung anbieten zu können, sind datenbasierte Dienstleistungen eine Voraussetzung. Die KVD-Service-Studie zeigt, dass vor allem die Bedeutung spezieller Budgets steigen wird, die für die Entwicklung, Implementierung oder zum Testen von Analyseverfahren eingeplant sind. Ebenso wichtig wird dann die konkrete Anwendung von komplexen Analyseverfahren mit Partnern angesehen. Ähnlich hoch ist die Relevanz für Unternehmen, zukünftig selbst diese aufwändigen Verfahren zu beherrschen.
Das sind die Wegbereiter für Predictive Maintenance: Bearing Point hat untersucht, welche Technologien die Wegbereiter für Predictive Maintenance sind. Klares Ergebnis: Für 88 Prozent sind es Sensorik, Vernetzung und Integration. Bei 80 Prozent haben Plattformen und IT-Infrastruktur eine hohe Wichtigkeit. Ebenfalls nicht zu vernachlässigen: Datenaufbereitung und –analyse (78 Prozent), gezielte Kompetenzanalyse (72 Prozent), abteilungsübergreifende Zusammenarbeit (68 Prozent), Commitment des Managements (64 Prozent), die Verfügbarkeit von Echtzeitdaten (60 Prozent) und die IT-Sicherheit (59 Prozent).
Das sind die größten Hürden: Bearing Point hat auch ermittelt, wo Unternehmen die größten Hürden in der Nutzung von Predictive Maintenance sehen. Ganz oben auf der Liste steht hier die IT-Sicherheit mit 57 Prozent vor der Auswahl und Verfügbarkeit von Daten mit 55 Prozent. Es folgen die IT-Infrastruktur mit 48 Prozent, die Anwendung statistischer Methoden (45 Prozent) und die Frage nach der ausreichend großen Datenbasis (43 Prozent).
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