Sensoren, Daten und künstliche Intelligenz verwandeln die Instandhaltung von einem unvermeidbaren Kostenfaktor in einen strategischen Hebel.
Jahrzehntelang folgte die industrielle Instandhaltung zwei Modellen: entweder bei Ausfall einer Komponente einzugreifen oder Austausch und Kontrollen in festgelegten Intervallen zu planen. Heute ändert sich dieser Ansatz. Dank der Verfügbarkeit von Sensoren, IoT-Plattformen und Analysealgorithmen ist es möglich, den Zustand von Maschinen und Anlagen in Echtzeit zu überwachen und erst dann einzugreifen, wenn die Daten ein tatsächliches Risiko einer Fehlfunktion signalisieren.
Von den Daten zu den Entscheidungen
Laut dem Weltwirtschaftsforum kann die Integration digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz in das industrielle Anlagenmanagement die Produktivität um bis zu 20 % steigern und gleichzeitig Ausfallzeiten und Betriebskosten senken.
Auch McKinsey & Company weist darauf hin, dass Programme zur vorausschauenden Instandhaltung dank der kontinuierlichen Analyse des Betriebszustands der Anlagen Ausfälle um bis zu 70 % verringern, die Instandhaltungskosten um 25 % senken und ungeplante Stillstände um bis zu 50 % reduzieren können.
Der Mehrwert liegt nicht darin, einen Ausfall vorherzusagen, sondern ihn zu vermeiden.
Bei der vorausschauenden Instandhaltung geht es nicht nur darum, Daten zu sammeln. Die eigentliche Veränderung liegt in der Fähigkeit, Informationen über Schwingungen, Temperatur, Energieverbrauch und Maschinenleistung in operative Entscheidungen umzusetzen.
Das Ergebnis? Eine zuverlässigere Anlage, eine höhere Produktionsverfügbarkeit und eine effizientere Nutzung der Ressourcen. Es überrascht daher nicht, dass diese Technologie mittlerweile im Mittelpunkt der Strategien zur industriellen Digitalisierung sowie der wichtigsten internationalen Veranstaltungen zu den Themen Automatisierung und fortschrittliche Fertigung steht.
Die Frage ist also nicht, ob die vorausschauende Instandhaltung die planmäßige Instandhaltung ersetzen wird. Die eigentliche Frage lautet anders: Wie viele Entscheidungen treffen wir noch immer, weil „es höchste Zeit ist, einzugreifen“, anstatt schon dann aktiv zu werden, wenn die Daten zeigen, dass es wirklich notwendig ist?
