Top 5 Predictive Maintenance Trends 2022: Was Hersteller beachten müssen

Wir befinden uns zweifellos mitten in einer Predictive-Maintenance-Revolution. Die Kerntechnologien haben sich in den letzten fünf Jahren besonders stark weiterentwickelt und etablieren sich nun im Mainstream – belegt durch die Prognose, dass der globale Predictive-Maintenance-Markt von 4,27 Mrd. $ (2020) auf 22,43 Mrd. $ (2026) wachsen wird.

Das heißt nicht, dass der gesamte Fokus auf Predictive Maintenance liegen sollte – die Ereignisse der letzten zwei Jahre haben viele Hersteller gezwungen, ihren Gesamtansatz zu überdenken. Doch mit dem anhaltenden Aufstieg von Industry 4.0 und IoT, zunehmender Remote-Arbeit und der Notwendigkeit, Operationen an jeder Ecke zu optimieren, spielt Predictive Maintenance eine zentrale Rolle bei der Erreichung übergeordneter Geschäftsziele. Was haben die nächsten 12 Monate und darüber hinaus vor?

1. Stärkere Ausrichtung auf Nachhaltigkeit

Der COP-26-Gipfel 2021 hat das Ziel „Net Zero“ definitiv an die Spitze der Prioritätenliste gehoben – nicht überraschend angesichts der UK-Regierungsverpflichtung, Treibhausgasemissionen bis 2050 auf Net Zero zu senken (78 % Reduktion bis 2035). Davor werden mehr Unternehmen effektive Wege suchen, nicht nur Energieverbrauch, sondern auch Abfall zu reduzieren und die Lebensdauer ihrer Assets zu maximieren – allesamt Vorteile einer effektiven Predictive-Maintenance-Strategie.

2. Anhaltender Personalnotstand

COVID-bedingte Personalengpässe werden anhalten, was in Kombination mit einem besorgniserregenden Fachkräftemangel den Druck auf die Fähigkeit eines Unternehmens erhöht, effektive Wartung durchzuführen. Das bedeutet größere Abhängigkeit von Fern-Diagnostik und sogar Fern-Reparaturen. Wieder spielt Predictive Maintenance eine Schlüsselrolle: Eine umfassende Strategie ist bei niedrigeren Personalständen viel einfacher zu managen und macht das Unternehmen weniger anfällig für unvorhersehbare krankheitsbedingte Ausfälle.

3. Zunehmende Industry-4.0-Adoption

Je mehr Hersteller Industry 4.0 annehmen, desto mehr folgen Wartungsstrategien diesem Trend. Vernetzte Geräte liegen im Kern aller Industry-4.0-Themen, zusammengeführt durch IoT. Mit mehr Unternehmen, die sich Industry 4.0 zuwenden, wird Predictive Maintenance zur Standard-Best-Practice. Tatsächlich prognostiziert Gartner, dass bis 2026 60 % der IoT-fähigen Predictive-Maintenance-Lösungen als Teil von Enterprise Asset Management Produkten geliefert werden – up from 15 % in 2021.

4. Nutzung bestehender Daten

Die Qualität der aus Assets nutzbaren Daten hat sich in den letzten Jahren dramatisch verbessert. Sowohl traditionelle Methoden als auch Sensoren können nicht nur sagen, ob ein Problem mit einem bestimmten Asset besteht, sondern spezifisch, welche Komponente dafür verantwortlich ist. Diese bessere Insight-Qualität ermöglicht es mehr Unternehmen, ihre bestehenden Daten als Basis für umfassende Predictive-Maintenance-Pläne zu nutzen – mit stetig wachsender Interoperabilität und Integrationsfähigkeit, die die Adoption über Unternehmen aller Größen beschleunigt.

5. Multidimensionale Herangehensweise

Machine Learning und KI werden in der Predictive Maintenance künftig eine viel größere Rolle spielen. Mit den richtigen Lösungen kann die Technologie die zahlreichen Faktoren bewerten, die den Zustand eines Assets bestimmen und beeinflussen, und Wartungsmanager entsprechend vor potenziellen Geräteausfällen warnen. Beispiel: Liegt ein echtes Problem am Asset vor, oder zeigt die Daten nur eine Anomalie durch höhere Nutzung? Mehr Unternehmen werden traditionelle BI-Tools durch KI- und ML-Technik ersetzen, um die nun verfügbare Datenflut schneller, genauer und präziser zu analysieren.

Fazit

Organisationen werden 2022 weiterhin anhaltenden Disruptionen ausgesetzt sein. Disruption wird rasant zum neuen Normal. Um diesem standzuhalten, müssen Unternehmen alles tun, um Prozesse wo möglich zu optimieren. Das bedeutet, über präventive und reaktive Wartungsstrategien hinauszublicken und sich stärker auf Predictive Maintenance zu fokussieren.

Wie wir in den letzten Jahren gesehen haben, wird es rasch zur Best Practice, da Unternehmen vielfältige Vorteile quer durch die Organisation realisieren – die so viele verschiedene Bereiche beeinflussen und zu übergeordneten Geschäftszielen beitragen.

Da Predictive-Maintenance-Programme Schlüssel zu steigender Produktivität, Nachhaltigkeitsbemühungen und letztlich Rentabilität sind, können wir sicher sein, dass Predictive Maintenance auch in den nächsten 12 Monaten und darüber hinaus eine Spur ziehen wird.

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