Ungeplante Produktionsausfälle als Kostentreiber
Ungeplante Anlagenstillstände gehören zu den größten Kostentreibern in der Produktion. In einigen Industrien liegen die Downtime-Kosten im Median bei über 100.000 Euro pro Stunde – jeder unvorhergesehene Ausfall kann also direkt sechs- bis siebenstellige Verluste verursachen. Traditionell setzten viele Hersteller auf reaktive Wartung („Run-to-Failure“) oder rein präventive Intervalle. Die Folgen einer reaktiven Instandhaltung sind jedoch gravierend: Organisationen, die hauptsächlich auf reaktive Wartung vertrauen, erleiden 3,3-mal mehr Ausfallzeit und produzieren bis zu 16-mal mehr Fehler/Defekte.*1 Präventive, zeitbasierte Wartung verringert zwar das Ausfallrisiko, ist aber oft ineffizient – Wartungen werden entweder zu früh (unnötiger Aufwand) oder zu spät (dennoch Störungen) durchgeführt.
Kein Wunder also, dass viele Betriebe bislang nicht optimal aufgestellt sind: Über 80 % der Betriebe halten nach wie vor an vorgeplanten Wartungsplänen fest, während nur rund 41 % Predictive Maintenance als primären Wartungsansatz etabliert haben. Lediglich 11 % der Unternehmen in Deutschland, Belgien und den Niederlanden verfügen bereits über einen so hoch entwickelten Reifegrad, dass sie angeben, vorausschauende Instandhaltung mit KI-gestützter Analyse zu nutzen. Die Implementierung gestaltet sich also in der Breite noch schwierig – u. a. wegen veralteter Maschinenparks, Datensilos und Mangel an Know-how im Bereich Analytics. Doch angesichts der aufgezeigten Risiken führt kein Weg daran vorbei, das Problem der ungeplanten Ausfälle aktiv anzugehen.
Predictive Maintenance und Condition Monitoring als technische Lösungsansätze
Die Antwort auf diese Herausforderung lautet Predictive Maintenance. Darunter versteht man einen datengetriebenen, proaktiven Wartungsansatz, der mittels Condition Monitoring (Zustandsüberwachung in Echtzeit) und Advanced Analytics potenzielle Probleme frühzeitig erkennt, bevor sie zum Stillstand führen. Moderne Fertigungsanlagen werden dazu mit einem Netz aus Sensoren (Temperatur, Vibration, Druck, Durchfluss etc.) und IoT-Geräten ausgerüstet, die laufend den Zustand kritischer Komponenten überwachen. Die gesammelten Maschinen- und Umgebungsdaten werden in einer IoT-Plattform oder Cloud zusammengeführt und durch Machine-Learning-Algorithmen analysiert. So lassen sich Muster identifizieren: Wann und unter welchen Bedingungen tritt ein bestimmter Verschleiß oder Fehler typischerweise auf?
Durch die Analysen der Daten können Unternehmen vorhersagen, wann eine Maschine mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen wird. Anstatt also starre Wartungsintervalle einzuhalten, erfolgt die Instandhaltung zustandsbasiert: Nur wenn die Analysen anzeigen, dass eine Toleranzgrenze überschritten wird oder ein Anomalie-Muster einem bekannten Vorläufer eines Defekts entspricht, wird gezielt eingegriffen. Dies ermöglicht einen Paradigmenwechsel weg von reaktiven „Feuerwehr-Einsätzen“ hin zu planbarer, vorausschauender Wartung. Die Maschinen laufen länger unter optimalen Bedingungen, geplante Stillstände können mit der Produktion abgestimmt werden und Ersatzteile beziehungsweise Techniker stehen im Bedarfsfall rechtzeitig bereit.
Im Kontext von Industrie 4.0 gilt Predictive Maintenance als einer der vielversprechendsten Anwendungsfälle. Studien zeigen, dass über 70 % der Industrie-4.0-Vorreiter bereits auf Predictive-Maintenance-Lösungen setzen. Die benötigten Technologien – von vernetzten Sensoren (Industrial IoT) über Datenanalytik bis hin zu cloudbasierten Maintenance-Plattformen – sind heute ausgereift und zunehmend erschwinglich. Wichtig ist ein integrativer Ansatz: Die Daten aus der Instandhaltung sollten mit Produktions- und Qualitätsdaten verknüpft werden, sodass ein ganzheitliches Bild entsteht. Moderne MES-Systeme und Plattformen für das Asset Performance Management lassen sich entsprechend erweitern, um Predictive Maintenance als Baustein der digitalen Fertigung zu verankern.
Der wirtschaftliche Mehrwert in Zahlen und Fakten
Der wirtschaftliche Nutzen von Predictive Maintenance lässt sich durch konkrete Kennzahlen belegen. Eine Analyse von McKinsey ergab, dass vorausschauende Wartung Maschinenstillstände um 30-50 % reduzieren und die Lebensdauer von Anlagen um 20-40 % verlängern kann. Diese massive Senkung ungeplanter Ausfälle spiegelt sich direkt in höherer OEE (Overall Equipment Effectiveness) und niedrigem Investitionsbedarf (da Maschinen länger genutzt werden können) wider. BCG berichtet von Industrieprojekten, in denen nach Skalierung von Predictive Maintenance Programmen die ungeplanten Ausfallzeiten um 20-40 % sanken und die Total Cost of Ownership um etwa 10 % reduziert werden konnte – eine deutliche Kostenentlastung über den Lebenszyklus hinweg.
Auch im Instandhaltungsmanagement selbst zeigen sich Einsparungen. Laut einer Studie des US-Energieministeriums kann Predictive Maintenance rund 8-12 % gegenüber rein präventiver Wartung einsparen und sogar etwa 40 % gegenüber rein reaktiver Wartung. Statt teuren Notreparaturen und Folgeschäden wird in planbare, zustandsbasierte Eingriffe investiert. Zudem erhöht sich die Anlagenproduktivität. Wenn Maschinen störungsfrei laufen, steigt der Durchsatz.
Ausblick: Zukunft der vorausschauenden Instandhaltung
Mit Blick nach vorn ist klar: Predictive Maintenance entwickelt sich vom „Nice-to-have“ zum zentralen Pfeiler der Smart Factory. Die Fortschritte in KI und Machine Learning werden die Vorhersagegenauigkeit weiter erhöhen. In Zukunft könnten Algorithmen nicht nur Ausfälle vorhersagen, sondern als Prescriptive Maintenance auch gleich optimale Wartungsmaßnahmen vorschlagen. Erste Ansätze nutzen bereits generative KI, um Wartungstechnikern als digitaler Assistent zur Seite zu stehen und Reparaturabläufe zu optimieren.
Für Entscheider bedeutet dies: Sie sollten heute die Weichen stellen. Die globale Konkurrenz schläft nicht: Wer jetzt in digitale Fertigung und Predictive Maintenance investiert, kann seine Produktivität signifikant steigern und Ausfälle beherrschen – und damit einen entscheidenden Vorsprung im Markt erzielen. Die Technologie ist verfügbar und erprobt, die Use Cases existieren. Es gilt nun, ins Handeln zu kommen. Predictive Maintenance ist mehr als ein Buzzword – richtig umgesetzt, ist es ein mächtiger Hebel für effizientere, resilientere und zukunftsfähige Fertigung.
Jetzt handeln: Minimieren Sie Ausfallzeiten und maximieren Sie Ihre Produktivität!
Nutzen Sie das Potenzial von Predictive Maintenance, um ungeplante Stillstände zu vermeiden, Kosten zu senken und Ihre Anlagenleistung nachhaltig zu steigern. Lassen Sie sich von unseren Expert:innen beraten – gemeinsam entwickeln wir Ihre individuelle Instandhaltungsstrategie für die Smart Factory.
Der Artikel wurde in Zusammenarbeit mit Louis Yves Charles Punak (Consultant) verfasst.
*1 Quelle
