Kosten sparen durch smarte Wartungssysteme

Mit digitalen Wartungssystemen können Unternehmen erheblich Kosten senken. „Instandhaltungskosten machen je nach Anlagenintensität zwischen 15 und 40% der Gesamtbetriebskosten von Unternehmen aus“, weiß das Fraunhofer Institut Austria. Ein Drittel dieser Kosten entstünde durch „unnötig bzw. inkorrekt durchgeführte Instandhaltungsaktivitäten“.

Vorausschauende Wartungen sind günstiger

Predictive Maintenance-Systeme verringern Wartungskosten erheblich. Eine Fallstudie der Boston Consulting Group (BCG) verdeutlicht das Einsparpotenzial der smarten und vorausschauenden Wartung. Das Beratungsunternehmen fokussierten auf Bahnbetreiber. Infrarotkameras können erkennen, ob eine Bremse zu überhitzen beginnt und ausgewechselt werden sollte. Mit Hilfe der Daten hat ein Unternehmen Ausfallkurven für Schlüsselsysteme entwickelt. Dadurch konnten Teile vorausschauend bestellt werden und die Kosten 10% gesenkt werden. Ein anderes Unternehmen hat die Verweildauer der zu reparierenden Züge im Depot um 20% bis 30% gesenkt.

Die BCG-Daten decken sich mit den Berechnungen früherer Studien. So sieht McKinsey je nach Branche 18% bis 25% geringere Wartungskosten. Das Beratungsunternehmen Accenture errechnete sogar bis zu 30% Einsparungen. Die tatsächlichen Einsparungen zeigen sich erst in jedem Einzelfall. Sie hängen wesentlich vom Aufwand ab, den die Einrichtung der Systeme erfordert. Die erforderlichen Daten sind den den meisten Unternehmen aber meist bereits vorhanden. 

Digitalisierungsmöglichkeiten für den Mittelstand

Auch der deutsche Mittelstand interessiert sich für Smart-Maintenance-Technologien. Ein gutes Beispiel ist die KÜBLER GmbH aus Ludwigshafen. Sie fertigt Heizungsanlagen für Hallen und Lager. In einem vom Bundesumweltministerium bis 2025 geförderten Pilotprojekt plant das Unternehmen, mit Hilfe eines digitalen Zwillings (FB vom 07.08.2023), Sensoren und KI-Ressourcen einzusparen. Die entwickelten Software-Lösungen sollen als Open-Source-Lösung zur Verfügung gestellt werden. Weitere Informationen: www.green-ai-hub.de

Die Investitionskosten für solche Systeme schwanken stark. Einflussfaktoren sind der bisherige Digitalisierungsstand eines Unternehmens, die Komplexität der Produktion, die Größe usw. Wer sehr hohe Investitionen schultern müsste, kann sich auf die Suche nach Partnern begeben. Equipment-as-a-Service (EaaS) ist dabei oft hilfreich. Dabei leihen sich Unternehmen eine Maschine. Der Maschinenbauer bleibt verantwortlich für Wartung und Reparaturen. Deutsche EaaS-Anbieter sind z.B. Heidelberger Druckmaschinen oder Relayr.