IIoT & Analytics treiben Servitisierung – Senkung von Investitionskosten in der Schwerindustrie

Neue Geschäftsmodelle durch teure Assets

Branchen mit teuren, komplexen Anlagen – Generatoren, Strahltriebwerke, Verpackungsmaschinen – suchen Modelle, die Vorabinvestitionen (CapEx) reduzieren und Maschinenbauer/Zulieferer an zugesicherte Ergebnisse und Services binden. Mit dem Wandel von Massenfertigung zur Mass Customization (dynamisch getrieben durch Endkunden) werden solche Modelle notwendig. Ein völlig neues Geschäftsmodell bahnt sich an – der Beginn einer neuen Ära für Hersteller.

Servitisierung aus Sicht des Maschinenbauers

„Servitisierung in der Fertigung“: Hersteller erschließen neue Erlösströme durch Dienstleistungen rund um ihre Produkte. Integriertes Portfolio aus Produkten, Services und Outcomes (Ergebnissen) als bewusste Strategie zur Differenzierung am Markt gegenüber reinen Produktanbietern.

Servitisierung aus Sicht des Käufers

Der Käufer gewinnt engagierte Partner (nicht nur Lieferanten), die ebenso stark an Verfügbarkeit und Produktivität interessiert sind. Diese Partner bieten agilen Support und Ergebnisgarantien – getrieben durch Arbeitsdisziplin und detaillierte SOPs, die Gesamteffizienz und Produktivität steigern. Ein zentrales Ergebnis: optimierte Kapitaleinsätze in Anlagen.

Stufen der Servitisierung

Je nach Reifegrad, Produkttyp und Technologie:

• Basis: Wartung, Reparatur, Instandhaltung (MRO) und Support – meist reaktiv (Kundenanfrage oder fester Turnus, z. B. quartalsweise Techniker).
• Intermediär: MRO proaktiv, ermöglicht durch Remote-Monitoring und Diagnose. Schnelle, präzise Services statt Einheitsmodell.
• Fortgeschritten: Varianten:
  • Product as a Service (PaaS) / Pay-per-Use: Kunde zahlt für Nutzung oder Serviceeinheit, nicht für das Asset.
  • Verfügbarkeits-/Qualitäts-SLA: Hersteller übernimmt vertragliche Verantwortung für Anlagenverfügbarkeit und/oder Ausgabequalität.
  • Outcome-Based Model: OEMs verkaufen Geschäftsergebnisse, nicht das Asset – Kombination aus PaaS und SLA.
  • Advisory Services: Beratung zur Asset/Prozess-Optimierung mit ergebnisbasierter Vergütung (Benchmarking etc.).

IIoT als Enabler der Servitisierung

Was treibt diesen Wandel? Echtzeit-Verbindung zum Asset, Zugriff auf Betriebs- und Diagnosedaten in Echtzeit – kritisch für jede Stufe. Manuelle Berichterstattung reicht nicht für ergebnisbasierte Modelle oder rechtlich durchsetzbare SLAs. Sensoren, Industrial Internet of Things (IIoT) und fortschrittliche Analyseplattformen sind die Schlüsseltechnologien: Sie erfassen Echtzeitdaten, ermöglichen Echtzeit-Zugriff und liefern wertvolle Insights an alle Stakeholder.

Beispiele

Intermediäre Services: OEMs überwachen Asset-Zustand kontinuierlich per Remote-Monitoring und greifen proaktiv ein, bevor Fehler auftreten. Condition Monitoring und ML-basierte Predictive Algorithms kommen zum Einsatz.

Beispiel: Hersteller teurer Papierverarbeitungsmaschinen nutzt PlantConnect RAMS von Ascent Intellimation (AIPL) zur globalen Überwachung und Vermeidung von Ausfällen durch proaktiven Eingriff. Kunden nutzen dieselben Daten für Best-Practice-Nutzung und Operator-Verhalten.

Smart Assets: Das Asset selbst führt Systemchecks und Algorithmen aus – reduziert Abhängigkeit von Support-Centern und Supportkosten. Beispiel: Auto sendet Wartungsalerts basierend auf Sensordaten an Servicecenter.

PaaS: Möglich, wenn das Produkt smart ist und detaillierte Ausgabedaten liefert. Beispiele: Generatoren, Pumpen, Kompressoren, Strahltriebwerke; auch Kopierer, Kaffeeautomaten.

Fortgeschrittene Servitisierungs-Beispiele

Verfügbarkeits-/Qualitäts-SLA: Digital Twins überwachen Asset im Betrieb, halten es per Remote- und Vor-Ort-Service verfügbar und in Top-Zustand. Advanced Analytics verbessern das Asset kontinuierlich (Software-Updates). Verträge definieren Betriebsumgebung, geschultes Personal etc. Beispiel: High-End-Medizintechnik-Hersteller.

Outcome-Based: Garantierte Outcome-Level + Pay-per-Use. Beispiel: Automobil-OEM liefert Busse mit definierter Betriebsleistung an Verkehrsbetrieb. Dieser kauft Kilometer, nicht Busse. OEM muss Asset und Betriebsbedingungen kontinuierlich überwachen.

Advisory Services: Kontinuierliche Produktionsdaten fließen in KI/ML-Analysemodelle → Empfehlungen zu Leistungssteigerung, Kraftstoffeinsparung, Sicherheit, Energieoptimierung. Tiefe Produkt- und Domänenexpertise nötig. Beispiele: Schwingungsanalyse für Turbinen, Kraftstoffeffizienz-Beratung für Schiffe/Flugzeuge, Routenoptimierung, Energieoptimierung für Gesamtanlagen. PlantConnect RAMS für Kesseloptimierung; MarineIoT für maritime Kraftstoffeffizienz & Routen.

Vor- und Nachteile

Chancen (Win-Win): Lieferant: höhere, wiederkehrende Erlöse; dauerhafte Kundenbeziehung; Aufstieg in der Wertschöpfungskette; mehr Ersatzteil-/Verbrauchsmaterialverkäufe. Kunde: Produkt gebündelt mit zuverlässigem Service; höhere Verfügbarkeit, Qualität, garantierte Outcomes; CapEx-zu-OpEx-Bilanzierung.

Herausforderungen: Verträge sind komplex; messbare Erfolgsmetriken für beide Seiten schwer definierbar; Servitisierungs-Aufschläge lohnen nur bei kritischen/high-value Produkten.

Technologie allein reicht nicht. Erforderlich: tiefes Verständnis der Kundenbedürfnisse, Wille zur ständigen Anpassung von Asset und Services an gewünschte Outcomes. Hohe Flexibilität in Design, Fertigung, Auslieferung. Hohe Qualität, Zuverlässigkeit, Robustheit des Assets. Kosteneffizienz für Wettbewerbsfähigkeit. Kurz: Hersteller müssen selbst Industry 4.0 und Smart Manufacturing als Betriebsmodell leben.