Wirtschaftlichkeit der Predictive Maintenance ermitteln

Den ROI von Predictive Maintenance berechnen

Der Einsatz von Predictive Maintenance in KMU zielt darauf ab, die Effizienz der Wartungsprozesse zu steigern und Ausfallzeiten zu minimieren. Um den Erfolg dieser Strategie zu beurteilen, ist die Berechnung des Return on Investment (ROI) entscheidend. Der ROI gibt Aufschluss darüber, wie rentabel die Implementierung von Predictive Maintenance tatsächlich ist.

Ein häufiger Fehler in der Berechnung des ROI ist die unzureichende Datengrundlage. Ohne präzise Daten zur Maschinenleistung oder zu Ausfallzeiten vor der Implementierung kann kein realistischer Vergleich angestellt werden. Korrigieren lässt sich dies durch eine gründliche Datenerfassung und -analyse über einen angemessenen Zeitraum vor Beginn der Predictive Maintenance. Die historische Leistung sollte detailliert dokumentiert werden, um einen klaren Ausgangspunkt zu haben.

Ein weiterer typischer Fehler ist die Vernachlässigung versteckter Kosten. Oftmals werden nur offensichtliche Kosten wie Software und Sensoren in die Berechnung einbezogen. Jedoch können Implementierungs- und Weiterbildungskosten und der Zeitbedarf für die Systemintegration erheblich sein. Korrekturen sind hier durch die Einbeziehung sämtlicher direkt und indirekt anfallender Kosten in die Kalkulation möglich.

Schliesslich unterschätzen viele KMU die Bedeutung der richtigen Erfolgsmessung. Erfolgreiche Predictive Maintenance ist nicht nur an der Reduktion von Ausfallzeiten zu messen, sondern auch an der Verlängerung der Lebensdauer von Maschinen und der Erhöhung der Produktionskapazität. Diese Faktoren sollten ebenfalls in die ROI-Berechnung einfließen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:

1. Datenvalidierung (Tag 1–7): Sammeln und analysieren Sie historische Daten zu Maschinenausfällen und Wartungsintervallen. Stellen Sie sicher, dass die Daten vollständig und präzise sind.
2. Kostenaufstellung (Tag 8–14): Erstellen Sie eine umfassende Aufstellung sämtlicher Kosten im Zusammenhang mit der Implementierung von Predictive Maintenance, einschliesslich versteckter Kosten.
3. Leistungskennzahlen festlegen (Tag 15–21): Bestimmen Sie die relevanten KPIs für Ihren Betrieb, die über die Ausfallzeit hinausgehen und sowohl Effizienzsteigerung als auch Kosteneinsparungen widerspiegeln.
4. ROI-Berechnung (Tag 22–30): Führen Sie die Berechnung des ROI mit den gesammelten und analysierten Daten durch. Beziehen Sie alle identifizierten Faktoren mit ein und erstellen Sie einen Vergleich mit der Situation vor Einführung von Predictive Maintenance.

Durch die Umsetzung dieser Schritte können KMU sicherstellen, dass die Berechnung des ROI von Predictive Maintenance fundiert und wertvoll für zukünftige Entscheidungen ist.