Predictive Maintenance hat das Potenzial, die Wartungskosten signifikant zu senken und gleichzeitig die Betriebszeit zu maximieren. Dennoch erfordert die Bewertung des Return on Investment (ROI) einer Predictive-Maintenance-Initiative eine sorgfältige Analyse und die Vermeidung gängiger Fehler, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Kernaussage:
Der ROI von Predictive Maintenance lässt sich nur dann verlässlich bestimmen, wenn alle relevanten Kosten und Einsparungen korrekt erfasst und analysiert werden. Fehlerhafte Annahmen und unvollständige Daten können die Berechnungen verzerren und zu falschen Schlussfolgerungen führen.
Typische Fehler und Korrektur:
- Unzureichende Datenerfassung:
Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Sammlung und Analyse von Daten. Häufig werden relevante Ausfall- und Wartungsdaten nicht umfassend genug erhoben, was zu ungenauen ROI-Berechnungen führt. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sämtliche historischen Wartungsdaten konsolidieren und ein robustes Datenerfassungs- und Analysesystem implementieren, das Echtzeitdaten liefert.
- Nichtberücksichtigung aller Kosten:
Oft werden nicht alle mit Predictive Maintenance verbundenen Kosten berücksichtigt, wie etwa die Schulungskosten für Mitarbeiter oder die Integration neuer Systeme in bestehende Infrastrukturen. Eine vollständige Kostenaufstellung sollte sowohl direkte als auch indirekte Kosten umfassen. Dafür ist es empfehlenswert, eine vollständige Kosten-Nutzen-Analyse durchzuführen und alle potenziellen Investitionskosten in die ROI-Berechnungen einzubeziehen.
- Fehlerhafte Berechnung der Einsparungen:
Viele Unternehmen neigen dazu, die Einsparungen aus Predictive Maintenance zu optimistisch zu bewerten oder auf unrealistischen Annahmen aufzubauen. Dies kann korrigiert werden, indem man reale Einsparungen quantifiziert und dabei auch Szenarien betrachtet, in denen potenzielle Ausfälle und die Verhinderung derselben erfasst werden. Entscheidend ist die Validierung der Einsparungen durch Vergleich mit ähnlichen Anwendungsfällen oder Referenzprojekten.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:
- Bestandsaufnahme und Datenanalyse:
Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme aller vorhandenen Assets und sammeln Sie historische Daten sowie aktuelle Betriebsdaten. Setzen Sie klare Parameter fest, welche Daten für die Analyse relevant sind, und implementieren Sie ein System zur kontinuierlichen Datenerfassung.
- Kosten-Nutzen-Analyse:
Erstellen Sie eine detaillierte Aufstellung aller mit Predictive Maintenance verbundenen Kosten. Berücksichtigen Sie Anschaffungs-, Implementierungs-, Betriebs- und Schulungskosten. Berechnen Sie sämtliche potenziellen Einsparungen, indem Sie vergleichen, wie viele Ausfälle durch die Implementierung der Predictive-Maintenance-Strategie vermieden werden könnten.
- Pilotprojekt starten:
Starten Sie ein Pilotprojekt mit einem ausgewählten Asset oder einer kleinen Gruppe von Maschinen. Dies ermöglicht Ihnen, Annahmen zu testen und die Wirksamkeit der Predictive-Maintenance-Strategien in Ihrem spezifischen Umfeld zu validieren. Messen Sie kontinuierlich die Leistung und passen Sie Parameter bei Bedarf an.
- Review und Anpassung:
Am Ende dieser Periode sollten Sie die gesammelten Daten und Ergebnisse überprüfen. Vergleichen Sie die tatsächlichen Einsparungen und Kosten mit Ihren initialen Annahmen und passen Sie Strategien und Modellberechnungen entsprechend an. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Sie die Predictive-Maintenance-Initiative in grösserem Umfang skalieren.
Mit einer gründlichen Herangehensweise und der Behebung typischer Fehler wird Ihr Unternehmen in der Lage sein, den ROI von Predictive Maintenance präzise zu berechnen und die Betriebseffizienz nachhaltig zu steigern.
