Predictive Maintenance wirtschaftlich bewerten

Praxisorientierte Berechnung des ROI bei Predictive Maintenance

Die Berechnung des Return on Investment (ROI) für Predictive Maintenance (PdM) ist entscheidend, um den wirtschaftlichen Nutzen dieser Technologie tatsächlich zu beurteilen. Oftmals wird der ROI in diesem Bereich unterschätzt oder missverstanden, was zu suboptimalen Entscheidungen und Investitionen führen kann. Präzise Berechnungen helfen, das volle Potenzial von Predictive Maintenance zu entfalten und Fehlentscheidungen zu vermeiden.

Typische Fehler bei der Berechnung des ROI

Ein häufiger Fehler ist die Vernachlässigung von indirekten Kosten und Einsparungen. Viele Unternehmen fokussieren sich ausschliesslich auf die direkten Einsparungen, wie reduzierte Wartungskosten oder vermiedene Ausfälle. Dabei werden indirekte Kosten, wie die Reduktion von Lagerbeständen an Ersatzteilen oder die Verlängerung der durchschnittlichen Lebensdauer von Maschinen, oft ausser Acht gelassen. Eine präzisere Analyse umfasst alle möglichen Einsparungspotenziale und nicht nur die offensichtlichsten.

Ein weiterer Fehler ist die Annahme unrealistischer Zielvorgaben. Oft erfolgt die Berechnung des ROI basierend auf optimistischen Vorhersagen von Ausfallraten oder Wartungsintervallen, die in der Praxis jedoch selten erreicht werden. Solche Annahmen führen zu einer Verzerrung des ROI und zu enttäuschenden Ergebnissen. Realistische Zielvorgaben, basierend auf historischen Daten und der spezifischen Betriebssituation, sind daher unerlässlich.

Ein dritter häufiger Fehler besteht darin, den Implementierungsaufwand zu unterschätzen. Die Investition in PdM-Technologie erfordert nicht nur initiale Kosten für Hardware und Software, sondern auch kontinuierliche Ausgaben für Datenauswertung, Schulung des Personals und Systempflege. Diese fortlaufenden Kosten müssen in den ROI einbezogen werden, um eine vollständige Kosten-Nutzen-Analyse zu gewährleisten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Zieldefinition und Datensammlung (0–7 Tage): Beginnen Sie mit der Definition klarer und realistischer Wartungsziele basierend auf historischen Betriebsdaten. Sammeln Sie relevante Daten zu Maschinenverfügbarkeit, bisherigen Wartungskosten, Ausfallraten und Produktionsvolumen. Diese bilden die Grundlage für eine nachvollziehbare ROI-Berechnung.
2. Detailanalyse durchführen (8–14 Tage): Analysieren Sie die gesammelten Daten, um sowohl direkte als auch indirekte Einsparpotenziale zu identifizieren. Erstellen Sie hierfür detaillierte Kosten-Nutzen-Tabellen, um den Einfluss von PdM auf unterschiedliche Geschäftsbereiche (z.B. Ersatzteilmanagement, Ausfallzeiten) zu verdeutlichen.
3. ROI-Berechnung und Überprüfung der Annahmen (15–21 Tage): Führen Sie die ROI-Berechnung durch und überprüfen Sie die zugrunde liegenden Annahmen. Passen Sie diese bei Bedarf an, um eine realistische Beurteilung des PdM-Einsatzes zu gewährleisten. Berücksichtigen Sie hierbei auch den Implementierungsaufwand.
4. Entscheidungsvorbereitung (22–30 Tage): Bereiten Sie die Resultate so auf, dass sie für Entscheidungsträger nachvollziehbar sind. Entwickeln Sie mehrere Szenarien, um aufzuzeigen, wie unterschiedliche Annahmen den ROI beeinflussen könnten. Dies unterstützt fundierte Investitionsentscheidungen und fördert die Akzeptanz der Predictive Maintenance-Strategie im Unternehmen.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise kann Ihr Unternehmen eine fundierte Einschätzung zur Wirtschaftlichkeit von Predictive Maintenance treffen und mögliche Fehlentscheidungen minimieren.