4 Gründe warum Predictive Maintenance Projekte scheitern

Predictive Maintenance ist heutzutage ein essentieller Baustein in jeder Industrie 4.0 Strategie.

Dabei geht es darum, im Rahmen der Industrie 4.0 mit technischem Equipment und Software die Zustände von Anlagen und Equipments dauerhaft zu überwachen und Stillstände und Ausfälle vorherzusehen und zu handeln. Der Ansatz von Vorausschauender Instandhaltung verspricht Kosten zu sparen indem Ausfälle verhindert werden.

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4 Gründe und was Sie dagegen tun können

In diesem Blogbeitrag möchte ich Ihnen vier Gründe vorstellen, warum Projekte im Bereich Predictive Maintenance scheitern.

Prozesse werden nicht beachtet

Häufig kommt es vor, dass eine Software (CMMS oder auch IPS) eingeführt wird, aber an den bestehenden Prozessen nichts geändert wird. Dies führt dazu, dass allerhand relevante Daten von Anlagen ungenutzt in den Datenbanken aufbewahrt werden und daraus keine weiteren Tätigkeiten abgeleitet werden.

Ein extrem wichtiger Bestandteil eines solchen Vorhabens ist es, dass aus den gesammelten Daten und den daraus erstellten Auswertungen auch nächste Prozessschritte abgeleitet werden. Sie sollten Ihren Mitarbeitern in der Instandhaltung klarmachen, dass der Ansatz “Das haben wir schon immer so gemacht” falsch und nicht zielführend ist.

Unklares Nutzenversprechen

Wie in jedem Projekt sollte zu Anfang die Frage stehen: “Warum? Was kann ich als Ergebnis eines Investments erwarten?”

Erfahrungsgemäß haben die Personen, die sich mit Predictive Maintenance beschäftigten ein sehr klares Bild von Vorteilen und dem Sinn einer solchen Lösung. Jedoch sind die Erwartungen an eine solche Lösung oft schwammig und nicht klar definiert.

Deshalb gilt: Sie benötigen klar ausformulierte und messbare Ziele, die Sie mit einer solchen Softwarelösung erreichen möchten.

Kein Verantwortlicher

Während eines Projekts ist der Verantwortliche für das Vorhaben der Projektleiter. Wer ist allerdings nach dem Projekt verantwortlich?

Häufig kommt es vor, dass sich im Anschluss an die Einführung einer Predictive Maintenance Lösung niemand dafür verantwortlich fühlt. Ohne eine Führungskraft, die verantwortlich für Wartung, Weiterentwicklung und Ergebnisse ist, wird die eingeführte Lösung nicht den zu erwartenden Nutzen erbringen.

Zu viel und zu schnell

Einer der größten Fehler in Predictive Maintenance Projekten ist, dass zu viel zu schnell gewollt wird. Eine Einführung und Etablierung von Prozessen benötigt Zeit und kann nicht “mal eben so über Nacht” durchgeführt werden.

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Dieser Fehler kann vermieden werden, wenn Sie Schritt für Schritt vorgehen. Beispielsweise empfiehlt es sich mit einem kleinen Pilotprojekt zu starten. In diesem sollten Sie sich auf mehr oder weniger trivial erscheinende Prozesse fixieren. Im Anschluss können Sie in weiteren Projekten die Erfahrungen aus den jeweils vorrausgehenden Projekten mit einfließen lassen.

Welche Erfahrungen haben Sie bereits mit Predictive Maintenance gemacht? Ich freue mich auch Ihre Kommentare!

Tim Lutz

Mein Name ist Tim Lutz und ich bin der Bereichsleiter IT für Produktion und Logistik. Ich beschäftige mich schon seit vielen Jahren mit Logistiklösungen im SAP Umfeld.

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