Der ROI bei Predictive Maintenance

Die Berechnung des Return on Investment (ROI) für Predictive Maintenance

Der Einsatz von Predictive Maintenance verspricht zahlreichen Unternehmen Optimierungspotenzial durch reduzierte Ausfallzeiten und optimierte Wartungsprozesse. Ein kritischer Erfolgsfaktor bei der Implementierung solcher Systeme ist die fundierte Berechnung des Return on Investment (ROI). Nur durch eine klare wirtschaftliche Bewertung können Unternehmen den Nutzen dieser Investition nachvollziehen und steuern.

Typische Fehler bei der ROI-Berechnung

Fehler 1: Unzureichende Datenerhebung
Ein weit verbreiteter Fehler bei der ROI-Berechnung für Predictive Maintenance ist die unzureichende oder falsche Datenerhebung. Oftmals werden historische Daten über Ausfallzeiten, Reparaturkosten oder betriebliche Abläufe nicht ausreichend erfasst oder analysiert. Ohne präzise Datenbasis ist es nahezu unmöglich, die zukünftigen Einsparungspotenziale exakt zu quantifizieren.

Korrektur: Unternehmen sollten sicherstellen, dass relevante Daten konsistent und umfassend gesammelt werden. Hierbei kann der Einsatz von Sensoren und die Integration in bestehende IT-Systeme hilfreich sein, um laufend aktuelle und historische Daten zu sammeln und auszuwerten.

Fehler 2: Ignorieren von indirekten Kosteneinsparungen
Eine weitere häufige Fehlerquelle besteht darin, bei der ROI-Berechnung nur direkte Kosteneinsparungen – wie die Reduktion von Wartungskosten – zu berücksichtigen, während indirekte Kosteneinsparungen ignoriert werden. Zu den indirekten Einsparungen zählen erhöhte Produktverfügbarkeit, verlängerte Lebensdauer von Maschinen und die gesteigerte Effizienz der Wartungsteams.

Korrektur: Es ist wichtig, sowohl direkte als auch indirekte Einsparungen in die Berechnung einzubeziehen. Unternehmen sollten umfassende Szenarien durchspielen und die Auswirkungen auf alle betriebswirtschaftlichen Größen berücksichtigen, um ein vollständiges Bild des ROIs zu erhalten.

Fehler 3: Zu kurzer Bewertungszeitraum
Häufig wird der Zeitraum, über den die ROI-Berechnung durchgeführt wird, zu kurz angesetzt. Dies führt zu einer verzerrten wirtschaftlichen Bewertung, da die vollständige Wirkung von Predictive Maintenance auf die Betriebskosten- und Lebensdauer der Geräte oft erst nach einer gewissen Zeitspanne sichtbar wird.

Korrektur: Der Bewertungszeitraum sollte mindestens den durchschnittlichen Lebenszyklus der betroffenen Maschinen abdecken. Um eine möglichst präzise ROI-Bewertung zu erzielen, sollte ein Zeitraum von mehreren Jahren anstatt nur Monaten in Betracht gezogen werden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenerhebungsstrategie überprüfen: Identifizieren Sie alle relevanten Datenquellen, die für die ROI-Berechnung erforderlich sind. Stellen Sie sicher, dass diese Quellen genau und kontinuierlich Daten liefern. Überprüfen Sie die Qualität vorhandener Daten und implementieren Sie Maßnahmen zur Verbesserung der Datenintegrität.
2. Ganzheitliche Kosteneinschätzung: Entwickeln Sie eine umfassende Übersicht über alle potenziellen Einsparungspotenziale durch Predictive Maintenance, sowohl direkt als auch indirekt. Stellen Sie diese Übersicht in einem klar strukturierten Business Case dar, der die verschiedenen Kenngrößen und deren Auswirkungen detailliert beschreibt.
3. Langfristige Szenario-Analyse durchführen: Entwerfen Sie verschiedene Szenarien basierend auf unterschiedlichen Annahmen über Betriebszeiten, Lebensdauer der Maschinen und Wartungskosten. Führen Sie eine Sensitivitätsanalyse durch, um das Risiko in Ihrer ROI-Bewertung zu reduzieren und eine fundiertere Entscheidungsgrundlage zu schaffen.

Durch die Beachtung dieser Schritte können Unternehmen die Einflussfaktoren auf den ROI von Predictive Maintenance besser verstehen und kontrollieren, was zu einer fundierten Entscheidungsfindung beiträgt.