Den Abgrund überqueren – warum es schwer ist, aus dem Fegefeuer der Piloten herauszukommen

In einem McKinsey-Bericht aus dem Jahr 2018 wurde hervorgehoben, dass viele Industrieunternehmen ein „Pilot-Fegefeuer“ erleben und weiterhin erleben – ein Phänomen, bei dem sie zwar erhebliche Aktivitäten im Gange haben, aber noch keinen nennenswerten Gewinn erzielen können.

Um aus diesem Fegefeuer auszubrechen, müssen Unternehmen „den Abgrund überwinden“, ein Prozess, der Anfang der neunziger Jahre vom Unternehmensberater Geoffrey A. Moore beobachtet und beschrieben wurde. Grob gesagt werden viele technische IT-bezogene Projekte zwar anfangs gut laufen, mit beträchtlicher Energie dahinter, aber sie werden oft Schwierigkeiten haben, richtig angenommen zu werden. Moore stellte fest, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen Innovatoren und Early Adopters und der nächsten Welle von Adoptern gibt, deren Zustimmung erforderlich ist, um sicherzustellen, dass ein Projekt skaliert. Tatsächlich kann eine Zurückhaltung und Zweitmeinung der Ergebnisse seitens der Unternehmensführung, sich auf die nächste Stufe festzulegen, selbst erfolgreiche Pilotprojekte in einen Zustand der Lähmung versetzen.

Das sieht man oft bei Startups. Begeisterte Gründer entwickeln neue Technologien und werden sehr gut darin, diese technisch zu erklären. Dies hilft ihnen, Unterstützung von bestimmten Arten von Organisationen zu erhalten – den Innovatoren und Early Adopters – und es wird viel anfängliche Energie hinter dem Projekt stecken. Doch diesem ermutigenden Start wird eine Zeit des Schweigens folgen. Dies ist der Abgrund, den sie überqueren müssen.

Abbildung 1:Lebenszyklus der Technologieeinführung, Geoffrey A. Moore. Quelle, lizenziert unter der Creative Commons Attribution 3.0 Unported-Lizenz.

Natürlich sind es nicht nur Startups. Anbieter können Zeit auf Konferenzen verbringen, um über Produkte in einem bestimmten Bereich zu sprechen – wie z. B. vorausschauende Wartung – vor einem Publikum von Innovatoren und Early Adopters, die im Großen und Ganzen verstehen und von dem, was sie hören, begeistert sein werden. Die Herausforderung, der sich dieses Publikum dann gegenübersieht, besteht darin, die obersten Entscheidungsträger in ihren eigenen Unternehmen zu überzeugen – die Wartungsmanager, Werksleiter, IT- und Finanzteams – die sich nicht um dieselben Dinge kümmern werden. Fachbegriffe und Checklisten lassen sie einfach unbeeindruckt und unüberzeugt zurück, eine Lücke in der Fähigkeit wird mit einer Lücke in der Kommunikation gepaart.

Innenwiderstand

Die Kluft kann sowohl innerhalb einzelner Organisationen als auch in der gesamten Branche bestehen. Es ist eine Herausforderung, der sich am häufigsten Menschen gegenübersehen, deren Aufgabe es ist, die zukünftigen Bedürfnisse eines Unternehmens zu erfüllen. Wenn sie nicht in der Lage sind, Proofs of Concept in Verbindung mit Anwendungsfällen zu erstellen und zu zeigen, wo Technologie einen Mehrwert für das Unternehmen bringt, wird sich niemand im Unternehmen, das täglich arbeitet, darum kümmern, dass sie kommt.

Ein Unternehmen kann beispielsweise eine neue Predictive-Maintenance-Lösung ausprobieren, aber es wird sein Wartungsteam nicht davon überzeugen können, sie zu übernehmen. Sie sind nicht an Fachgesprächen interessiert, sie machen sich Sorgen um den Motor, der heiß läuft und wann er ausfallen wird. Die Vorhersage des Motorausfalls hat für sie nichts mit KI und maschinellem Lernen zu tun – sie wollen nur eine funktionale Lösung, die ihnen umsetzbare Erkenntnisse liefert.

Viele Organisationen befinden sich in der Pilotphase und haben Schwierigkeiten, herauszufinden, wie sie skalieren können. Viele andere werden auf internen Widerstand gegen eine breitere Akzeptanz stoßen. Um Ihre Chancen zu verbessern, den Abgrund zu überqueren und dem Fegefeuer der Piloten zu entkommen, ist es am besten, die Sprache der Innovatoren und Early Adopters zu vermeiden und stattdessen die Sprache der frühen Mehrheit zu verwenden. Die Wahrheit ist, dass Fachbegriffe wie IoT, KI, maschinelles Lernen und Proofs of Concept für viele Menschen weitgehend bedeutungslos sind und sie einfach kalt lassen. Es ist viel effektiver, Ihr neues Produkt als Lösung und nicht als Technologie zu präsentieren und die Geschäftsergebnisse zu beschreiben – die Probleme, die es lösen wird, und die Vorteile, die es bringen wird.

Ein neuer Markt, eine neue Botschaft

Senseye steht vor einer zusätzlichen Herausforderung. Wir sind in einem relativ neuen Markt tätig, und wenn wir den Menschen nicht von Anfang an beibringen, wie unsere Technologie funktioniert und welche Geschäftsergebnisse und Vorteile sie bieten kann, laufen wir Gefahr, dass unsere Kunden mit Missverständnissen und unrealistischen Erwartungen überhäuft werden. Tatsächlich haben wir in unserer jahrzehntelangen Erfahrung im Bereich der vorausschauenden Wartung gesehen, wie ein großer Mangel an Verständnis – bei Herstellern und Anbietern gleichermaßen – dazu geführt hat, dass eine große Anzahl von Lösungen die Kluft nicht überquert hat und dazu bestimmt ist, darin zu verharren Pilot Fegefeuer.

Anstelle der Fülle beliebter Schlagworte wie KI, maschinelles Lernen, IoT und Industrie 4.0 sollten Anbieter von vorausschauender Wartung über Geschäftsergebnisse sprechen; was sie erreicht haben und was sie nicht nur aus technischer Sicht tun können, sondern wie sie einen messbaren Einfluss auf das Geschäft ihrer Kunden haben werden. Predictive Maintenance ist ein neues Paradigma und die Vorteile sind Legion:

• Nachhaltigkeit :
  • Verlängerung der Asset-Lebensdauer durch sorgfältige Überwachung und zeitliche Planung des angemessenen Austauschs
  • Beseitigung von Überwartung durch Reduzierung und Ausweitung geplanter Wartungsaktivitäten
  • Reduzierung riskanter und störender physischer Inspektionen, da alle Daten remote und automatisch überwacht werden
  • Reduzierter Lagerbestand und Nutzung von Ersatzteilen als geplanter Ersatz kann basierend auf tatsächlichen Maschinenzustandsinformationen erweitert werden
  • Reduzierung der Umweltrisiken durch potenzielle Lecks und Nebenwirkungen von Maschinenausfällen
    
    
• Gesamtanlageneffektivität (oder ähnliche ähnliche Messwerte):
  • Hilft dabei, Qualitätsmetriken voranzutreiben – gesündere Maschinen produzieren bessere Teile
  • Gewährleistung eines maximalen Durchsatzes durch Kenntnis des tatsächlichen Betriebs und Ermöglichung einer Vorabwartung der Maschinen
  • Reduzierung ungeplanter Maschinenstillstände (Sicherung der Verfügbarkeit) durch Wartung vor Funktionsausfall

Die Reduzierung des Geschäftsrisikos bei gleichzeitiger Steigerung der Produktivität und Nachhaltigkeit ist etwas, hinter dem jeder stehen kann, und die Kennzahlen dieser Projekte beweisen es – das sind Dinge, für die sich jeder in der frühen Mehrheit begeistern kann.

Um mehr darüber zu erfahren, warum die Implementierung und Bereitstellung von Predictive Maintenance so missverstanden und mit Fehlern übersät sind und wie unsere (guten und schlechten) Erfahrungen unsere eigene Senseye PdM-Lösung beeinflusst haben, können Sie unser Whitepaper „Senseye in Depth – Why is Predictive Maintenance so schwer?“ hier.