Wirtschaftlicher Nutzen von Predictive Maintenance prüfen

Berechnung des Return on Investment (ROI) bei Predictive Maintenance

Predictive Maintenance ermöglicht es Unternehmen, den Zustand von Maschinen zu überwachen und Wartungsarbeiten präventiv durchzuführen, bevor es zu einem tatsächlichen Ausfall kommt. Eine der größten Herausforderungen hierbei ist jedoch die genaue Berechnung des Return on Investment (ROI), um den tatsächlichen wirtschaftlichen Nutzen dieser Technologie zu ermitteln.

Typische Fehler bei der ROI-Berechnung

1. Unzureichende Datengrundlage: Einer der häufigsten Fehler bei der ROI-Berechnung ist die Nutzung unvollständiger oder ungenauer Daten. Viele Unternehmen stützen sich auf historische Daten, die jedoch oft lückenhaft sind oder nicht die relevanten Faktoren berücksichtigen. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen in moderne Sensorik und Analysetools investieren, um Echtzeitdaten zu sammeln und zu analysieren.
2. Fehlende Berücksichtigung indirekter Kosten und Einsparungen: Oft werden nur direkte Kosten und Einsparungen in die Berechnung einbezogen, wie die Kosten für Ersatzteile oder Arbeitsstunden. Indirekte Kosten, wie etwa Produktionsausfallzeiten, Energieverbrauch oder Auswirkungen auf die Lieferkette, bleiben unberücksichtigt. Unternehmen sollten alle potenziellen Kostenelemente identifizieren und bewerten, um ein vollständiges Bild zu erhalten.
3. Unrealistische Erfolgserwartungen: Viele Unternehmen überschätzen die kurzfristigen Effekte von Predictive Maintenance und erwarten übermässig hohe Einsparungen oder Produktionssteigerungen. Eine realistische Marschroute kann durch Pilotprojekte in einem kleineren Produktionssegment festgelegt werden, wodurch die tatsächlichen Auswirkungen beobachtet und hochgerechnet werden können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenerfassung und -analyse starten: Beginnen Sie mit einer umfassenden Datensammlung Ihrer Maschinen und Prozesse. Nutzen Sie vorhandene IT-Systeme oder neue Sensorik, um relevante Daten zu sammeln. Implementieren Sie eine Lösung zur Datenanalyse, um Einblicke zu gewinnen.
2. Erstellen Sie eine vollständige Kosten-Nutzen-Analyse: Identifizieren Sie alle direkten und indirekten Kosten und Einsparungen. Erstellen Sie eine detaillierte Liste und berechnen Sie den potenziellen ROI auf dieser Basis. Berücksichtigen Sie dabei sowohl kurz- als auch langfristige Auswirkungen.
3. Pilotprojekt starten: Wählen Sie einen Teilbereich Ihrer Produktion aus, der repräsentativ für den gesamten Betrieb ist, und führen Sie ein Pilotprojekt durch. Ziel ist es, praktische Erfahrungen zu sammeln und die tatsächlichen Einsparungen und Produktivitätssteigerungen zu evaluieren.
4. Ergebnisse auswerten und anpassen: Nach Abschluss des Pilotprojekts sollten die Ergebnisse kritisch analysiert werden. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um die ROI-Berechnungen anzupassen und realistische Erwartungen für den flächendeckenden Einsatz von Predictive Maintenance zu setzen.

Durch methodische Planung und die Vermeidung typischer Fehler können Unternehmen das volle Potenzial von Predictive Maintenance ausschöpfen und einen belastbaren Nachweis für den ROI erbringen.