Sinkende Kosten und weniger Stillstand – das verspricht Predictive Maintenance. Doch die Hürden sind hoch. Ein Projekt lohnt sich nur dann, wenn ein Maschinenausfall hohe Kosten verursacht, und der Betrieb gut gepflegte Daten und eng integrierte IT-Systeme hat.
Vorausschauende Instandhaltung gilt seit Jahren als eines der zentralen Versprechen der digitalen Transformation in der Industrie. Die Kombination aus Sensorik, Datenplattformen und Machine Learning soll ungeplante Ausfälle verhindern, Wartungskosten senken und die Verfügbarkeit der Anlagen maximieren. In der Praxis zeigt sich jedoch ein differenzierteres Bild: Nicht jede Anwendung rechtfertigt den Aufwand, und nicht jedes Unternehmen profitiert gleichermaßen. Der tatsächliche Mehrwert hängt stark von technischen, wirtschaftlichen und sicherheitsrelevanten Rahmenbedingungen ab. Als wesentlicher Faktor erweist sich die Charakteristik der zu überwachenden Anlagen.
„Predictive Maintenance entfaltet ihr Potenzial vor allem dort, wo Ausfälle selten sind, aber mit hohen Kosten einhergehen“, berichtet Tim Brexendorf, Geschäftsführer des Consultinhauses VIDEC Data Engineering GmbH. „Typische Kandidaten sind kritische Produktionslinien, schwer zugängliche Infrastruktur oder Anlagen mit langen Wiederanlaufzeiten“, berichtet Brexendorf. In solchen Szenarien könne bereits das Vermeiden weniger ungeplanter Stillstände die Investition in Datenerfassung, Modellierung und Integration rechtfertigen. Begrenzt bleibe der Nutzen hingegen dann, wenn sich Komponenten ohnehin kostengünstig austauschen oder Wartungsintervalle gut planen lassen.
Herausforderungen in der Systemintegration
Ohne belastbare Daten und ausreichend Sensorik bleibt jede Vorhersage spekulativ. Die Qualität und Verfügbarkeit historischer Daten bildet daher die zweite Grundlage. Nicht in allen Betrieben liegen die Informationen in dieser Form vor: „In vielen Bestandsanlagen erweist sich die Datenlage als fragmentiert oder inkonsistent, was zu aufwendigen Nachrüstungen führt“, erläutert Brexendorf. Hinzu komme, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch kontextualisiert werden müssen: „Betriebszustände, Umgebungsbedingungen und Nutzungsmuster beeinflussen die Aussagekraft erheblich.“
Predictive Maintenance ist daher weniger ein reines Analyseproblem als vielmehr eine Frage der durchgängigen Datenarchitektur. Aus Sicht der Softwareautomatisierung liege die eigentliche Herausforderung in der Integration. „Modelle müssen nicht nur entwickelt, sondern in bestehende Systeme eingebettet werden“, erläutert Brexendorf. „Wartungsprozesse, ERP-Systeme und Produktionssteuerung müssen miteinander kommunizieren, um aus einer Vorhersage eine konkrete Handlungsempfehlung abzuleiten.“ Ohne diese Integration bleibe Predictive Maintenance ein isoliertes Analysewerkzeug ohne operativen Nutzen. Besonders in heterogenen IT-Landschaften entstehen hier komplexe Schnittstellenprobleme, die oft unterschätzt werden.
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Artikel
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| Autor: | Christian Müller, Trovarit AG | |
| Erschienen: | 2025-03-18 | |
| Schlagworte: | ERP, Industrie 4.0, MES, Smart Factory, smarte Fertigung | |
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Wirtschaftlichkeit und langfristiger Betrieb
Die Cyber-Security wird in vielen Projekten vernachlässigt. Die zunehmende Vernetzung von Maschinen und die Anbindung an Cloud- oder Edge-Plattformen erweitern die Angriffsfläche erheblich. „Sensordaten, Steuerungssysteme und Analyseplattformen bilden ein zusammenhängendes Ökosystem, das es abzusichern gilt“, warnt Brexendorf. „Manipulierte Daten können nicht nur falsche Wartungsentscheidungen auslösen, sondern im Extremfall gezielt Produktionsprozesse stören. Sicherheitskonzepte müssen daher als integraler Bestandteil jeder Predictive-Maintenance-Strategie fungieren und von Anfang an bestehen.“
Wirtschaftlich bleibt ein nüchterner Blick erforderlich: Das Implementieren von Predictive Maintenance verursacht nicht nur initiale Kosten, sondern auch laufenden Aufwand für Betrieb, Modellpflege und Sicherheitsmaßnahmen. Machine-Learning-Modelle altern, wenn sich Betriebsbedingungen ändern, und müssen regelmäßig angepasst werden. Eine wichtige Voraussetzung für den Projekterfolg besteht darin, dass die Verantwortlichen vor Ort – aus Instandhaltung, Betrieb und IT – mit den Ergebnissen tatsächlich arbeiten können: „Komplexe Modelle, die nur ein Data-Science-Team versteht, scheitern im Alltag“, warnt Brexendorf. Der Return on Investment stelle sich nur ein, wenn sich die Lösung dauerhaft betreiben und kontinuierlich verbessern lässt. „Pilotprojekte zeigen oft vielversprechende Ergebnisse, scheitern jedoch an der Skalierung oder am langfristigen Betrieb“, berichtet der Experte.
Selektiver Einsatz statt flächendeckender Trend
Insgesamt lohnt sich Predictive Maintenance laut Brexendorf nur dann, wenn sich drei Bedingungen erfüllen lassen: hohe Ausfallkosten, eine verlässliche Datenbasis und eine integrierbare Systemlandschaft. „Fehlt einer dieser Faktoren, steigt das Risiko, dass der Nutzen hinter den Erwartungen zurückbleibt. Unternehmen sollten daher weniger dem technologischen Trend folgen, sondern gezielt Anwendungsfälle identifizieren, in denen ein klar messbarer Mehrwert entsteht.“
Der Hype um vorausschauende Instandhaltung verdecke häufig, dass es sich nicht um eine universelle Lösung handelt, sondern um ein spezialisiertes Werkzeug: „Richtig eingesetzt – auf einer belastbaren Datenbasis und in einer integrierten, abgesicherten Systemlandschaft – wird Predictive Maintenance zum strategischen Hebel für Effizienz, Verfügbarkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Ohne diese Grundlagen bleibt es ein kostspieliges Experiment.“ Jürgen Frisch
