Predictive Maintenance – Ermöglicht das Internet of Things eine Disruption des Kundenservice?

Predictive Maintenance ist eine der unzähligen Möglichkeiten, die sich aus der Analyse der aktuellen Big-Data-Flut ergeben. Das Potential ist dabei als überaus wertvoll zu bewerten. Dies zeigt sich darin, dass viele bekannte Unternehmen das proaktive Servicemanagement inzwischen für sich entdeckt und innovative Projekte gestartet haben, um die Qualität und Effizienz Ihres Kundenservices auf ein neues Level zu heben. Doch was genau versteht man unter „Predictive Maintenance“ und worin liegen die großen Mehrwerte?

Kommunikation Mensch und Maschine

Stellen Sie sich vor, die Maschinen und Anlagen, die in Ihrem Unternehmen oder bei Ihrem Kunden in Betrieb sind, könnten mit Ihnen reden und Ihnen jederzeit Echtzeitinformationen über Ihren Zustand und Ihre „Gesundheit“ liefern. Mehr noch, Sie würden sofort explizite Meldungen darüber erhalten, wenn Abweichungen zum üblichen Betriebszustand auftreten und eine Wartung oder eine Reparatur nötig wären. Die Kommunikation mit der Maschine erfolgt über Sensoren, die kritische Betriebsdaten sammeln und in das System einspielen. Diese Möglichkeit der Echtzeitkommunikation von Mensch und Maschine erschließt Unternehmen jede Menge neuer Potentiale und ist für mich ein Musterbeispiel für die Mehrwerte des Internet of Things und der Digitalisierung. Im klassischen Szenario werden vorab bestimmte fixe Schwellenwerte für die überwachten Betriebsdaten definiert. Die vernetzten Maschinen kommunizieren daraufhin dem System, wenn es während des Betriebes zu Abweichungen außerhalb der Toleranzen kommt. Überschreitet die Maschine definierte Schwellenwerte, kann z.B. direkt vom System ein Instandhaltungsauftrag generiert und ein Techniker informiert werden. Solche Abweichungsmeldungen in Bezug auf die Musterbetriebsdaten können heutzutage von einem Großteil moderner Maschinen bewerkstelligt werden.

Kommunikation Mensch und Maschine
Abb. 1: Visualisierung der Kommunikation Mensch und Maschine

Predictive Maintenance – Erschaffung lernfähiger Maschinen

Das Prinzip hinter Predictive Maintenance baut genau auf diesen neuen Kommunikationsmöglichkeiten mit der Maschine auf. Der elementare Unterschied ist jedoch, dass die überwachte Maschine nun lernfähig ist. Dies kann bedeuten, dass sich die Schwellenwerte der Maschine zum Beispiel mit dem Nutzungsgrad und der Lebensdauer ändern. Diese Veränderungen der Rahmenbedingungen gehen ständig in die Berechnung der aktuellen Schwellenwerte und Toleranzen des regulären Maschinenbetriebes mit ein und die Maschine lernt, dass diese sich verändert haben. Dementsprechend wird nur dann eine Servicemeldung ausgegeben, wenn die Maschine kommuniziert, dass unter den aktuellen Rahmenbedingungen (verkörpert von den aktuellen, dynamischen Schwellenwerten) eine kritische Abweichung vorliegt. Dies bringt den entscheidenden Vorteil mit sich, dass das Monitoring Ihrer Maschinen auf aktuellen Toleranzwerten beruht und auch deren dynamische Entwicklung berücksichtigt wird.

Mehrwerte durch Predictive Maintenance

Das System vergleicht kontinuierlich Ist-Betriebsdaten mit den sich anpassenden Soll-Betriebsdaten der Maschinen und überwacht somit die Leistung und Leistungsfähigkeit der Anlagen unter den aktuellen Rahmenbedingungen. Dieser kontinuierliche Vergleich kann dabei für eine Vielzahl von einzelnen, messbaren Maschinenkomponenten durchgeführt werden. Durch die Vernetzung der digitalisierten Maschinen mit Ihrem SAP ERP-System werden diese Informationen gebündelt und in Echtzeit an die zuständigen Abteilungen weitergeleitet. Werden dabei Abweichungen und Störungen registriert, so erhalten Ihre Techniker umgehend eine Meldung im SAP S/4 HANA System. Auf Grundlage dieser Meldungen kann daraufhin eine sofortige proaktive Wartung durch Ihren Kundenservice angestoßen werden. Die Mehrwerte zeigen sich nicht nur beim Überwachen der eigenen Produktion. Gerade für Produzenten von hochwertigen Anlagen und Maschinen kann remote deren Zustand beim Kunden überwacht werden und bei Bedarf ein Techniker proaktiv entsandt werden. Wenn sie eine automatisierte Servicemeldung erreicht, kann das proaktive Vorgehen Ihrem Unternehmen und Ihren Kunden deutliche Mehrwerte generieren, Ihr ganzes Servicemanagement auf ein neues Niveau heben und Ihnen klare Wettbewerbsvorteile erschaffen.

Potentiale der Anwendung von Predictive Maintenance:

  • Reduktion der Stillstands- und Ausfallzeiten von Maschinen
  • Verhinderung größerer Schäden durch Betrieb mit defekten Teilen
  • Reduktion der Reparatur- und Wartungskosten
  • Reduktion der Total Cost of Ownership (TCO)
  • Steigerung der Maschinenproduktivität
  • Erhöhung der Effizienz des Ersatzteilmanagements (nur Austausch wirklich defekter Teile)
  • Aggregierte Informationen helfen bei der Neuentwicklung von Maschinen
  • Deutliche Steigerung der Servicequalität, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung

Besonders im letzten Punkt bündeln sich die größten Potenziale. Die Anwendung von Predictive Maintenance nützt vor allem Ihren Kunden. Und dies wiederum nützt im Zeitalter, in dem der Kunde das Produkt und somit den Erfolg bestimmt, Ihrem Unternehmen. Sie haben die Möglichkeit klare Wettbewerbsvorteile zu kreieren, indem Sie frühzeitig Ihr Servicemanagement zukunftsfähig gestalten und proaktive Servicekonzepte umsetzen. Für Unternehmen, die in Zukunft erfolgreich arbeiten und Ihre Kunden von Ihren Leistungen überzeugen wollen, ist dies meiner Meinung nach sogar nahezu unumgänglich. Dies beruht auf der Tatsache, dass die neuen proaktiven Serviceprozesse disruptiv auf die klassischen Serviceprozesse wirken. Sie bieten eine höhere Servicequalität, zu geringeren Servicekosten, sowohl für Ihr Unternehmen, als auch für Ihre Kunden. Diese Kombination führt in der Zukunft zu einem umfassenden Strategiewandel des Servicemanagements, welcher schon jetzt deutlich zu erkennen ist. Die Kunden maximieren beim Kauf Ihren Nutzen und Unternehmen, die die neuen Möglichkeiten des IoT ungenutzt lassen, bleiben im Wettbewerb auf der Strecke. Zahlreiche Projekte namhafter Unternehmen unterstreichen diese These und zeigen, dass sich oben genannte Mehrwerte direkt positiv im Ergebnis Ihres Kundenservice niederschlagen. Abschließend will ich Ihnen ein paar dieser aktuellen Projekte und deren Erfolgszahlen kurz exemplarisch vorstellen, um Ihnen die enormen Potentiale und die zukünftige Notwendigkeit von „Predictive Maintenance“ nochmals zu verdeutlichen.

Aktuelle Unternehmensprojekte im Kontext von Predictive Maintenance:

ThyssenKrupp MAX Elevator überwacht seine, sich bei den Kunden im Einsatz befindlichen, Aufzüge mittels Predictive Maintenance

  • Ausfallzeiten sollen bis zu 50 % reduziert werden

Microsoft kooperiert aktuell mit Liebherr, um vernetzte Medikamentenkühlschränke zu entwickeln

BMW kooperiert mit IBM und SAP, um seine Fahrzeuge zu vernetzen, um deren Instandhaltung intelligent zu gestalten

Kaeser, einer der größten deutschen Kompressorenhersteller, überwacht alle Geräte mittels Predictive Maintenance

  • Reduktion der Servicekosten um 30%

Anhand der teilweise beeindruckenden Zahlen wird deutlich, dass Investitionen in „Predictive Maintenance Projekte“ in kurzer Zeit rentabel werden können und sich dadurch schnell positiv auf das Betriebsergebnis auswirken können.

Wurde Ihr Interesse an neuen Möglichkeiten der Digitalisierung und dem Internet of Things geweckt und interessieren Sie sich für die Integration eines vorausschauenden Wartungsmanagements? Wir haben detailliertes Präsentationsmaterial zum Thema „SAP Predictive Analytics“ für Sie vorbereitet. Setzen Sie sich gerne mit Herrn Jörg Nölke, CEO, Co-CEO for Marketing, Sales & Solutions, in Verbindung. Wir unterstützen Sie mit unserer Integrationsexpertise und helfen Ihnen bei der erfolgreichen Implementierung Ihrer Digitalisierungsprojekte auf Basis innovativer SAP-Lösungen.

Andreas Schwab

Andreas Schwab

Business Development Consultant SAP S/4 HANA bei ITARICON Digital Customer Solutions
Andreas Schwab ist Consultant im Bereich Business Development SAP S/4 HANA. Dabei liegt sein Fokus aktuell auf konkreten digitalen Anwendungsszenarien und den entstehenden Mehrwerten von Industrie 4.0
Andreas Schwab

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