Predictive Maintenance: Treiber der 28-Mrd.-$-Industrierevolution

Alexander Hill, Co-Founder bei Senseye, blickt auf die Evolution der Predictive Maintenance der letzten fünf Jahre und identifiziert zentrale Wachstumstreiber.

Eine beschleunigende Industrie

Die letzten fünf Jahre haben Predictive Maintenance endgültig reifen lassen. Nach einer ziemlich stetigen 25-jährigen Evolution – CMMS-Systeme wichen Enterprise Asset Management, bevor sie den Weg für traditionelle Asset Performance Management Tools ebneten, zusammen mit einer völlig neuen Generation Predictive-Maintenance-fokussierter Tools – haben Asset-Zuverlässigkeit und -Performance endgültig die Agenda erreicht.

Zum Vergleich: Wenn die letzten 25 Jahre eine solche Evolution sahen, erlebten die letzten fünf Jahre eine Revolution.

Von der Nische in den Mainstream

Vor fünf Jahren steckte Predictive Maintenance noch in den Kinderschuhen, global unter 1,5 Mrd. $ wert, mitmostly standalone Systemen im „DIY“-Data-Science-Stil, deren Nutzen durch mangelnde Interoperabilität und Verständnis gebremst wurde. ROI-Beispiele waren rar.

Folgejahre brachten fortschrittliche Integrationsfähigkeiten und API-Verfügbarkeit, die Use Cases beschleunigten – Integration in bestehende Enterprise-Systeme (ERP, CMMS, EAM) wurde alltäglicher, und größerer Wert wurde erkannt.

Parallel stieg Sensorverfügbarkeit bei sinkenden Kosten, was die Bereitstellung drahtloser Sensornetzwerke erleichterte. Gartner berichtet, dass Predictive Maintenance zu einem dominierenden Aspekt für Industry-4.0-Use-Cases in vielen Business-Transformationen wird.

Diese integriertere, sophistiziertere Softwarenutzung hat riesigen ROI freigesetzt. Beleg dafür ist Senseyes kürzlich gestartete Garantie ROI Lock®, in Partnerschaft mit SCOR, einem globalen Tier-One-Rückversicherer: Sie erstattet Kunden die Abonnementkosten, sollten die vereinbarten Downtime-Reduktionen nicht eintreten. Betrachtet man, dass Senseyes innovative Predictive-Maintenance-Plattform ungeplante Ausfallzeiten typischerweise um bis zu 50 % reduziert, Produktivität um 55 % steigert und Wartungsgenauigkeit um 85 % erhöht, wird klar, wie der Wert das Marktwachstum antreibt.

Datenquellen

Ein weiterer Evolutionstreiber: Datenqualität und -verfügbarkeit. Datenzugriff über diverse Quellen – bestehende Steuerungssysteme, nicht nur nachgerüstete Sensoren – ermöglicht Organisationen, innovative Predictive-Maintenance-Programme mit bestehenden Daten zu starten (Zykluszeiten, Vibrationen, Motorstrom), wobei Sensoren oft Teil von Plänen zur Verbesserung statt zum Start von Initiativen sind.

Die nächsten fünf Jahre

Predictive Maintenance 2021/2022: Die Technologie hat sich von einem standalone Nischen-Framework oder DIY-Lösung zu einer schnell wachsenden Applikation entwickelt, die echten High-ROI und Wert liefert – der Killer-App von Industry 4.0.

Mit Neueinsteigern wie Amazon (Monitron) ist klar: Diese Industrie hat ernsthaftes Expansionspotenzial.

Beschleunigt durch Industry 4.0, IoT und KI prognostizieren Analysten rasantes weiteres Marktwachstum auf 28,2 Mrd. $ bis 2026. Zukünftig erwarten wir, dass Predictive Maintenance Teil bestehender Enterprise-Software wird oder Unternehmen Best-of-Breed-Lösungen wählen und eng mit bestehenden Systemen integrieren. Gartner: Bis 2026 werden 60 % der IoT-fähigen Predictive-Maintenance-Lösungen als Teil von EAM-Produkten geliefert (up from 15 % in 2021).

Auch energieintensive Branchen wie Fertigung werden eine führende Rolle beim Klimaschutz und bei globaler Nachhaltigkeit spielen.

Für nachhaltige und sichere industrielle Operationen müssen diese Organisationen Echtzeitdaten, Analytics und Predictive-Maintenance-Technologien nutzen, um Verbesserungen in zentralen Nachhaltigkeitsbereichen zu unterstützen:

• Energieverbrauch in Fertigungsprozessen reduzieren
• Material- und Ersatzteilverschwendung reduzieren
• Asset-Lebensdauer maximieren
• Gesundheits- und Sicherheitsrisiken mindern

Ausblick: Predictive Maintenance wird für industrielle Organisationen so kritisch wie ERP oder Finanzplanungssoftware – sie ermöglicht ein Level an Equipment-Performance, das Best Practice demonstriert, Industriestandards einhält und Wettbewerbsvorteile treibt.