Predictive Maintenance Realitätscheck
Shownotes
In dieser Episode treffe ich mich mal wieder auf einen Kaffee mit unserem Kollegen Manuel Bruder. Wir sprechen darüber, ob Predictive Maintenance als Thema ein totgerittenes Pferd ist. Ausgangssituation ist häufig die Beobachtung, dass Predictive Maintenance als die höchste Stufe der Instandhaltung gilt, obwohl viele Unternehmen die grundlegenderen Stufen wie Preventive oder Reactive Maintenance noch optimieren könnten.
Gerade die oft propagierte Idee, einfach Daten zu sammeln, KI darüber laufen zu lassen und dann die Zukunft vorherzusagen, greift zu kurz. Wir arbeiten heraus, dass es viele nützliche Zwischenschritte und einfachere Lösungen gibt, bevor man das große Ziel Predictive Maintenance erreicht. Die Realität in vielen Betrieben sind heterogene Maschinenparks, fehlende Sensorik oder schlichtweg noch nicht erfasste Daten, was das Thema komplex macht.
Eine gute Frage ist auch, wie man den tatsächlichen Nutzen von Predictive Maintenance und den damit verbundenen Investitionen in Sensorik, Softwareplattformen und Konnektivität bewertet. Wir beleuchten die Notwendigkeit, Domänenwissen mit Data Science zu verbinden und nicht blind auf technische Lösungen als Heilsbringer zu vertrauen. Stattdessen empfehlen wir, klein anzufangen, beispielsweise mit einem Betriebsstundenzähler, um erste Erfahrungen zu sammeln und schrittweise die Grundlagen für komplexere Analysen und einen aktiveren Service zu schaffen.
Außerdem sprechen wir über die strategische Komponente und die Gefahr von Insellösungen, wenn Maschinenbauer eigene, geschlossene Systeme anbieten. Vielmehr plädieren wir für offene, maßgeschneiderte Lösungen, die gut integrierbar sind und den Fokus auf die organisatorischen und konzeptionellen Herausforderungen legen, statt rein auf die Technik. Insgesamt ging es uns in der Folge darum, einen realistischen Blick auf Predictive Maintenance zu werfen und dazu aufzurufen, den Weg dorthin als Prozess mit vielen wertvollen Zwischenschritten zu betrachten, die oft schon einen erheblichen Mehrwert liefern können.
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