Predictive Maintenance: Wachstum, Herausforderungen und der Schlüssel zum Erfolg

Predictive Maintenance (PdM) ist ein proaktiver Ansatz, Maschinenausfälle zu adressieren, bevor sie zum Problem werden. Durch Analyse riesiger Maschinendatenmengen ermöglicht PdM dem Instandhaltungspersonal, den Maschinenzustand zu verstehen und Aktivitäten entsprechend zu optimieren – um ungeplante Stillstandszeiten zu vermeiden und plötzliche Ausfälle zu eliminieren. Trotz offensichtlicher Vorteile sind die meisten PdM-Einführungen zum Scheitern verurteilt. In diesem Beitrag beleuchten wir den Aufstieg der PdM und warum so viele Anbieter – und ihre Kunden – weiterhin scheitern.

Predictive Maintenance – gestern und heute

Predictive Maintenance gibt es länger, als man denkt. Im Zweiten Weltkrieg beobachtete der Wissenschaftler C.H. Waddington, dass die Ausfall- oder Reparaturrate eines Flugzeugs unmittelbar nach einer Inspektion oder Wartung am höchsten war. Der „Waddington-Effekt“ führte zur Anpassung der Wartungsprozesse an den physischen Zustand und die Nutzungsfrequenz des Flugzeugs mit angepassten Inspektionszyklen basierend auf Datenanalyse. Kurz: die Geburtsstunde der PdM.

Seither hat sich viel geändert. Die Vierte Industrielle Revolution und Industry 4.0 brachten technologische Durchbrüche in einem Tempo, das „nahezu jede Industrie in jedem Land disruptiert“. Diese Fortschritte verbesserten Sensor-, Netzwerk-, Datenerfassungs- und Speichertechnologien erheblich. Zusammen mit dem durch KI-Fortschritte verfügbaren Rechenleistung und Daten wurde PdM für die breite Industrie anwendbar.

Heute, wie vor fast 80 Jahren, bleibt der Kernnutzen der PdM ihre Fähigkeit, Entscheidungen zu unterstützen. Instandhaltungsprofis, die viele Maschinen über Standorte hinweg überwachen, sind extrem ausgelastet. Ein PdM-System verschafft ihnen besseres Verständnis der laufenden Maschinengesundheit und hilft, begrenzte Zeit und Ressourcen optimal zu nutzen.

Angesichts dieser Historie und klarer Vorteile: Warum gelingt so vielen der PdM-Erfolg nicht?

Drei häufige Fehler

Viele Anbieter sind auf den PdM-Zug aufgesprungen, ohne die Domäne wirklich zu verstehen. Einige versuchten lediglich, Legacy-Monitoring-Tools „aufzuladen“, andere wendeten konventionelle Data-Science-Ansätze auf einen alles andere als konventionellen Problembereich an. Ohne Verständnis dafür, was ein PdM-System wirklich ist und wie es funktioniert, schaffen es viele neue Lösungen nicht einmal in den Markt. Wenige Unternehmen erreichen echten Erfolg im großen Maßstab.

Letztlich führen drei fundamentale Fehler immer wieder zu Misserfolg:

1. Skalierbarkeit: Konzepte wie Condition Monitoring, Maintenance Credits und Prognostik existieren seit langem. Doch die Unfähigkeit, diese Techniken über kritische Maschinen hinaus zu skalieren, beschränkte ihren Einsatz lange auf eben diese.
2. Falscher Ansatz: PdM ist kein Big-Data-Problem mit Millionen gelabelter Datenpunkte. Die Fabrikumgebung ist hochdynamisch und verrauscht – Variablen wie Wartung, unterschiedliche Produktionsgeschwindigkeiten, sogar Bedienerverhalten spielen hinein. Jede Maschine ist einzigartig. Dennoch wenden viele Organisationen klassische Data-Science-Ansätze auf PdM an.
3. User Experience vernachlässigt: Instandhaltungsprofis sind extrem beschäftigt. Wenn die UX eines PdM-Systems dies nicht widerspiegelt, wird es die Zielnutzer nicht erreichen. Alle wertvollen Informationen und Insights werden ignoriert, die Investition verpufft.

Senseye versteht PdM

Senseye hat mehr als 150 Personenjahre Forschung und Entwicklung ausschließlich in PdM investiert. Deshalb verstehen wir, wie PdM funktioniert. Wichtig: Wir verstehen, wie PdM den Arbeitsalltag von Instandhaltungsingenieuren verbessert. Genau deshalb sind unsere PdM-Lösungen erfolgreich. Wir wissen, wie man PdM skaliert, wir werfen nicht einfach Data Scientists darauf, und wir wissen, dass die User Experience entscheidend ist.

Der nächste Beitrag beleuchtet, wie wir die gelernten Lektionen in unsere Arbeit einfließen lassen. Bis dahin: Mehr Details zu PdM-Ursprüngen und warum Anbieter – und manche Käufer – es nicht richtig machen, in unserem Whitepaper „Senseye in Depth: Why is Predictive Maintenance so hard?“.