Predictive Maintenance:eine 28-Milliarden-Dollar-Industrie im Entstehen

Alexander Hill, Mitbegründer von Senseye, betrachtet die Entwicklung der vorausschauenden Wartung in den letzten fünf Jahren und identifiziert einige der Haupttreiber hinter ihrem Wachstum

Eine sich beschleunigende Branche

Predictive Maintenance ist in den letzten fünf Jahren voll und ganz erwachsen geworden. Nach einer ziemlich stetigen 25-jährigen Entwicklung, in der CMMS-Systeme dem Enterprise Asset Management Platz gemacht haben, bevor sie den Weg für traditionellere Asset Performance Management-Tools geebnet haben, zusammen mit einer völlig neuen Generation von Tools, die auf vorausschauende Wartung, Anlagenzuverlässigkeit und -leistung ausgerichtet sind hat es wirklich auf die Tagesordnung geschafft.

Zum Vergleich:Wenn sich in den letzten 25 Jahren solche Systeme weiterentwickelt haben, waren die letzten fünf Jahre Zeugen einer Revolution.

Von der Nische zum Mainstream

Vor fünf Jahren steckte die vorausschauende Wartung mit einem weltweiten Wert von weniger als 1,5 Milliarden US-Dollar[1] noch in den Kinderschuhen, wobei die meisten Systeme auf eigenständiger Basis betrieben wurden und aus Data-Science-Lösungen im „DIY“-Stil bestanden, wodurch die Vorteile zurückgehalten wurden ein Mangel an Interoperabilität und Verständnis. Dementsprechend gab es nur wenige Beispiele für den Return on Investment (ROI).

In den folgenden Jahren haben jedoch fortschrittliche Integrationsfähigkeiten und die Verfügbarkeit von APIs Anwendungsfälle der vorausschauenden Wartung beschleunigt, wobei die Integration mit bestehenden Unternehmenssystemen, ob ERP, CMMS oder EAM, immer üblicher wurde und als Ergebnis ein größerer Wert erkannt wurde.

Parallel dazu haben ein Anstieg der Sensorverfügbarkeit und Kostensenkungen zu einer erhöhten Nachfrage nach Benutzerfreundlichkeit bei der Bereitstellung von drahtlosen Sensornetzwerken mit

Gartner berichtet, dass vorausschauende Wartung bei vielen Geschäftstransformationen zu einem dominierenden Aspekt für Industrie 4.0-Anwendungsfälle wird.

Diese stärker integrierte, ausgefeiltere Verwendung der Software hat einen enormen ROI freigesetzt. Beweis für diesen ROI ist die kürzlich eingeführte Garantie von Senseye, ROI Lock ® , das in Partnerschaft mit SCOR, einem globalen Tier-1-Rückversicherer, die Abonnementkosten der Kunden erstattet, falls die Ziele zur Verringerung der Ausfallzeiten nicht erreicht werden. Wenn man bedenkt, dass ungeplante Ausfallzeiten mit der innovativen Plattform für vorausschauende Wartung von Senseye in der Regel um bis zu 50 % reduziert werden, die Produktivität um 55 % gesteigert und die Wartungsgenauigkeit um 85 % gesteigert wird, ist es leicht zu erkennen, wie der Wert das Marktwachstum vorantreibt.

Datenquellen

Ein weiterer Treiber dieser Entwicklung ist die Datenqualität und -verfügbarkeit. Der Zugriff auf Daten über eine Reihe von Quellen, einschließlich bestehender Steuerungssysteme, und nicht nur über nachgerüstete Sensoren, hat es Unternehmen ermöglicht, innovative Programme zur vorausschauenden Wartung unter Verwendung vorhandener Daten zu starten, unabhängig davon, ob sie Zykluszeiten, Vibrationen oder Motorströme messen, wobei Sensoren häufig Bestandteil davon sind plant, Initiativen zu verbessern, anstatt sie zu starten.

Die nächsten fünf Jahre

Predictive Maintenance im Jahr 2021/2022 sieht, dass sich die Technologie von einem eigenständigen Nischen-Framework oder einer Do-it-yourself-Lösung zu einer schnell wachsenden Anwendung entwickelt hat, die Organisationen wirklich einen hohen ROI und Mehrwert bietet – es ist die Killer-App von Industrie 4.0.

Mit neuen Marktteilnehmern wie Amazon mit seinem Monitron-Angebot ist klar, dass dies eine Branche mit ernsthaftem Expansionspotenzial ist.

Beschleunigt durch Industrie 4.0, IoT und KI prognostizieren Analysten, dass der Markt weiterhin schnell wachsen und bis 2026 einen Wert von 28,2 Milliarden US-Dollar haben soll[2]. Wir gehen davon aus, dass es in Zukunft einen Teil bestehender Unternehmenssoftware darstellen wird, oder Unternehmen sich für Best-of-Breed entscheiden und eng in bestehende Systeme integrieren werden. Tatsächlich prognostiziert Gartner, dass bis 2026 60 % der IoT-fähigen Predictive-Maintenance-Lösungen als Teil von Enterprise-Asset-Management-Produkten bereitgestellt werden, gegenüber 15 % im Jahr 2021.

Außerdem werden energieintensive Industrien wie das verarbeitende Gewerbe eine führende Rolle bei der Bekämpfung des Klimawandels und der weltweiten Förderung der Nachhaltigkeit spielen.

Um einen nachhaltigen und sicheren Industriebetrieb zu erreichen, müssen diese Organisationen natürlich Echtzeitdaten, Analysen und vorausschauende Wartungstechnologien verwenden, um Verbesserungen in den folgenden Schlüsselbereichen der Nachhaltigkeit zu unterstützen:

• Reduzierung des Energieverbrauchs in Herstellungsprozessen
• Reduzierung von Material- und Ersatzteilabfall
• Maximierung der Lebensdauer von Assets
• Minderung von Gesundheits- und Sicherheitsrisiken

Mit Blick auf die Zukunft wird die vorbeugende Wartung für Industrieunternehmen genauso wichtig sein wie ERP- oder Finanzplanungssoftware, da sie ein Leistungsniveau der Ausrüstung ermöglicht, das dem Nachweis bewährter Verfahren, der Einhaltung von Industriestandards und dem Vorantreiben von Wettbewerbsvorteilen entspricht.