Maschinenverfügbarkeit rauf, Kosten runter, Kundenbindung nachhaltig stärken (FOTO)
ID: 1571254
- Aktuelle Studie der Unternehmensberatung BearingPoint zeigt, dass
Predictive Maintenance in der Industrie bisher eher diskutiert als
umgesetzt wird -
Es zwickt hier und da, wenn bei Menschen die Knochen morsch
werden. Im Zuge der Digitalisierung lernen auch Maschinen, sich zu
äußern, bevor ihre eigenen Gelenke knirschen. Wurde die
Instandhaltung lange Zeit eher als notwendiges Übel in Unternehmen
wahrgenommen, steht sie mit Predictive Maintenance zunehmend im
Zentrum vieler Diskussionen rund um die Themen Digitalisierung und
Industrie 4.0.
Eine aktuelle Umfrage von BearingPoint unter 74 Unternehmen aus
den Bereichen Maschinenbau, Chemie/Pharma und der Automobilindustrie
ergab, dass das Thema der vorausschauenden Instandhaltung bislang
jedoch lieber diskutiert als umgesetzt wird: Während sich 84 Prozent
der Befragten mit dem Thema Predictive Maintenance in ihrem
Unternehmen auseinandersetzen, hat nur jedes vierte Unternehmen
bereits erste Projekte durchgeführt.
Herkömmliche Instandhaltungskonzepte werden den heutigen
Anforderungen nicht mehr gerecht, sie binden Kapital und verbrauchen
zu viele Ressourcen. So sehen die Unternehmen den Nutzen von
Predictive Maintenance vor allem in der Erhöhung der
Anlagenverfügbarkeit (80 Prozent) und in der Senkung der
Wartungskosten (60 Prozent). Jedes zweite Unternehmen (52 Prozent)
nimmt es auch als Chance wahr, Kunden durch bessere Servicemodelle zu
binden.
Die Nutzung von Maschinendaten steht laut der Studie noch nicht im
Fokus der Unternehmen. So erfassen zwar 76 Prozent der Befragten
relevante Daten via Sensoren und 59 Prozent werten diese
zielgerichtet aus. Allerdings optimieren lediglich rund 20 Prozent
die Instandhaltung ihrer Anlagen auf Grundlage dieser Daten. Mehr als
die Hälfte der Unternehmen (57 Prozent) nannten als größte technische
Hürde die IT-Sicherheit. Noch gewichtiger ist nur der hohe
Implementierungsaufwand, gaben 61 Prozent der Befragten an.
Donald Wachs, globaler Leiter Manufacturing bei BearingPoint und
Experte für Industry 4.0 / IoT, kommentiert: "Die Voraussetzungen für
den entscheidenden Schritt in Richtung Zukunft sind da und sollten
von den Unternehmen genutzt werden. Oft fehlt es am Mut, Fehler zu
machen und aus diesen zu lernen. Das hemmt die Unternehmen und
blockiert die Potenziale von Predictive Maintenance. Wichtig ist, das
Thema ganzheitlich zu betrachten und mit kleinen Leuchtturmprojekten
zu starten. Unternehmen, die Predictive Maintenance proaktiv angehen,
können die Maschinenverfügbarkeit steigern, die Kosten senken sowie
die Kundenbindung stärken."
Über die Studie
Für die Studie Predictive Maintenance wurden 74 Unternehmen
hauptsächlich aus den Bereichen Maschinenbau, Chemie/Pharma und
Automobilindustrie aus Deutschland, Österreich und der Schweiz
mittels einer quantitativen Online-Umfrage befragt. Die teilnehmenden
Fachexperten stammen primär aus den Bereichen Instandhaltung,
Produktion, Logistik und IT.
Die vollständige Studie steht auf unserer Webseite zur Verfügung:
http://ots.de/y1ATp
Über BearingPoint
BearingPoint ist eine unabhängige Management- und
Technologieberatung mit europäischen Wurzeln und globaler Reichweite.
Das Unternehmen agiert in drei Bereichen: Consulting, Solutions und
Ventures. Consulting umfasst das klassische Beratungsgeschäft,
Solutions fokussiert auf eigene technische Lösungen in den Bereichen
Digital Transformation, Regulatory Technology sowie Advanced
Analytics, und Ventures treibt die Finanzierung und Entwicklung von
Start-ups voran. Zu BearingPoints Kunden gehören viele der weltweit
führenden Unternehmen und Organisationen. Das globale
Beratungs-Netzwerk von BearingPoint mit mehr als 10.000 Mitarbeitern
unterstützt Kunden in über 75 Ländern und engagiert sich gemeinsam
mit ihnen für einen messbaren und langfristigen Geschäftserfolg.
Weitere Informationen:
Homepage: www.bearingpoint.com
LinkedIn: http://www.linkedin.com/company/bearingpoint
Twitter: @BearingPoint_de
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Telefon: +49 89 540338029
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Datum: 18.01.2018 - 11:01 Uhr
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