Wirtschaftliche Vorteile der vorausschauenden Instandhaltung

Die Berechnung des Return on Investment (ROI) bei Predictive Maintenance ist ein entscheidender Prozess für jegliche Unternehmen, die den Schritt hin zu einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie erwägen. Eine klare und präzise Berechnung des ROI zeigt auf, wie sich die Implementierung solcher Systeme finanziell auswirkt. Wesentliche Faktoren wie verringerte Ausfallzeiten, längere Lebensdauer der Maschinen und reduzierte Instandhaltungskosten können dabei berücksichtigt werden.

Typische Fehler bei der Berechnung des ROI

Ein häufig auftretender Fehler liegt in der unzureichenden Datenbasis. Ohne umfassende und genaue Daten zur bisherigen Leistung und Wartungshistorie der Maschinen ist es nahezu unmöglich, den vollen finanziellen Nutzen vorherzusagen. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten KMU sicherstellen, dass sie über ausreichend historische Daten verfügen, bevor sie mit der ROI-Berechnung beginnen.

Ein weiterer Fehler besteht darin, versteckte Kosten zu übersehen. Dies können Kosten für die Schulung des Personals im Umgang mit neuen Technologien oder Aufwendungen für die Integration der neuen Systeme in bestehende IT-Infrastrukturen sein. Diese Kostenelemente sollten unbedingt in die ROI-Berechnung einbezogen werden, um ein realistisches Bild der Investition zu zeichnen.

Ein dritter typischer Fehler ist das Vernachlässigen des Kontinuums der Verbesserungen. Oft wird der ROI nur einmalig berechnet, ohne die längerfristigen Vorteile einer kontinuierlichen Optimierung der Betriebsprozesse in Betracht zu ziehen. Es ist wichtig, den ROI als dynamischen Wert zu verstehen, der sich im Laufe der Zeit ändert, wenn das System weiterhin optimiert und verfeinert wird.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenanalyse starten (Tag 1–10): Überprüfen Sie die Qualität und Vollständigkeit der vorhandenen Daten. Stellen Sie sicher, dass alle wartungsbezogenen Daten korrekt erfasst und für die Analyse bereit sind. Bereiten Sie die Daten auf und schliessen Sie eventuelle Lücken durch Interviews mit dem Wartungspersonal oder durch Geschäftsberichte.
2. Kostenmodell entwickeln (Tag 11–20): Erstellen Sie ein detailliertes Kostenmodell, das sowohl die einmaligen als auch die laufenden Kosten der Predictive Maintenance Lösung umfasst. Berücksichtigen Sie dabei Entwicklungskosten, Implementierungskosten (einschliesslich Schulung und IT-Integrationen) sowie laufende Wartungskosten.
3. Prognose und ROI-Berechnung (Tag 21–30): Verwenden Sie die gesammelten Daten und das Kostenmodell, um den zukünftigen Nutzen der Predictive Maintenance Lösung zu simulieren. Berechnen Sie den ROI, indem Sie den potenziellen Nutzen – wie reduzierte Ausfallzeiten und geringere Kosten – den geschätzten Gesamtinvestitionen gegenüberstellen.

Durch die sorgfältige Umsetzung dieser Schritte können KMU die finanziellen Vorteile von Predictive Maintenance klar quantifizieren und eine fundierte Entscheidung bezüglich der Implementierung solch einer Strategie treffen. Dies trägt langfristig dazu bei, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu sichern.