Wir bewegen uns im Zeitalter der Industrie 4.0, die die Unternehmen mit modernster Informations- und Kommunikationstechnik verzahnt. Der größte Beweggrund dieser Entwicklung ist die schnell zunehmende Digitalisierung der Wirtschaft. Ein populärer Anwendungsbereich der Industrie 4.0 ist Predictive Maintenance. Predictive Maintenance wird als ein Schlüsselthema in der Industrie 4.0 identifiziert und als eindeutige Voraussetzung für zukünftigen Erfolg in der Wartung gesehen.
Der Begriff „Predictive Maintenance“ (PM) lässt sich mit dem Begriff „vorausschauende Wartung“ ins Deutsche übersetzen. Das Ziel von PM besteht darin, Zustandsdaten von technischen Anlagen zur Vorhersage von möglichen Ausfällen der Maschinen sowie Maschinenteilen zu nutzen. Insbesondere für produzierende Unternehmen ist PM von großer Bedeutung, da diese überwiegend für ihre Wartungsarbeiten PM einsetzen, allerdings nur für bekannte oder vermutete Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Nur wenn der Technologie bekannt ist, dass eine Änderung der Charakteristik auf einen sich anbahnenden Schaden hinweist, kann man die Anlagen im Sinne einer vorausschauenden Wartung nutzen.
PM wird daher aktuell noch recht unkritisch betrieben. Defizite herrschen hinsichtlich der zuverlässigen Quantifizierung von Instandhaltung sowie notwendigen Instandhaltungsmaßnahmen. Daher kann auch der wirtschaftliche Erfolg von PM nur geschätzt werden, und zwar aufgrund der Weiterentwicklung von Technik aber auch unterschiedlicher äußerer Einflussfaktoren, die nie komplett ausgeblendet beziehungsweise herausgerechnet werden können.
Alles in allem kann man also festhalten, dass weder bewiesen ist, dass PM tatsächlich zu Einsparungspotenzialen führt noch, dass mithilfe von PM überhaupt in die Zukunft geblickt werden kann, d.h. Vorhersagen über das zukünftige Verhalten einer Maschine getroffen werden und somit Wartungen optimiert werden können. PM ist nur ein Begriff, welcher eine Vorhersage verspricht, jedoch ist weder in der Realität noch durch die Technologie ein Blick in die Zukunft möglich.
Zielsetzung dieser Arbeit ist es somit zu ermitteln, ob PM durch die Zukunftsbezogenheit in der Praxis funktioniert und wie gegebenenfalls der Erfolg in der Praxis konkret gemessen wird.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Problemstellung und Ziele
3. Methode
4. Auswertung und Ergebnisse
5. Diskussion
6. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht kritisch den aktuellen Stand und die praktische Anwendbarkeit von Predictive Maintenance in Unternehmen, mit einem besonderen Fokus auf die Herausforderungen bei der Erfolgsmessung und die Validität der versprochenen Vorhersagefähigkeit.
- Technologische Grundlagen vs. Marketingversprechen von Predictive Maintenance
- Methodische Vorgehensweise zur quantitativen und qualitativen Erhebung in der Praxis
- Die Problematik der Messbarkeit und Opportunitätskostenberechnung
- Vergleich der Sichtweisen von Anwendern und Experten
- Identifikation von Key Performance Indicators (KPIs) für Instandhaltungsstrategien
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung
Wir bewegen uns im Zeitalter der Industrie 4.0, die die Unternehmen mit modernster Information- und Kommunikationstechnik verzahnt. Der größte Beweggrund dieser Entwicklung ist die schnell zunehmende Digitalisierung der Wirtschaft. Ein populärer Anwendungsbereich der Industrie 4.0 ist Predictive Maintenance. Predictive Maintenance wird als ein Schlüsselthema in der Industrie 4.0 identifiziert und als eindeutige Voraussetzung für zukünftigen Erfolg in der Wartung gesehen.
Der Begriff „Predictive Maintenance“ (PM) lässt sich mit dem Begriff „vorausschauende Wartung“ ins Deutsche übersetzen. Das Ziel von PM besteht darin, Zustandsdaten von technischen Anlagen zur Vorhersage von möglichen Ausfällen der Maschinen sowie Maschinenteilen zu nutzen. Insbesondere für produzierende Unternehmen ist PM von großer Bedeutung, da diese überwiegend für ihre Wartungsarbeiten PM einsetzen, allerdings nur für bekannte oder vermutete Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Nur wenn der Technologie bekannt ist, dass eine Änderung der Charakteristik auf einen sich anbahnenden Schaden hinweist, kann man die Anlagen im Sinne einer vorausschauenden Wartung nutzen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Einführung in das Thema Industrie 4.0 und Definition von Predictive Maintenance als Schlüsseltechnologie für moderne Wartungsprozesse.
2. Problemstellung und Ziele: Analyse der Diskrepanz zwischen Marketingversprechen und technischer Realität sowie Erörterung der Schwierigkeiten bei der ökonomischen Bewertung.
3. Methode: Beschreibung des Forschungsansatzes mittels qualitativer Expertenbefragung, Pre-Tests und der Auswertung nach Philipp Mayring.
4. Auswertung und Ergebnisse: Präsentation der erhobenen Daten zu den vier Kernfragen bezüglich Vorhersagbarkeit, Wartungsintervallen, Nutzen und Erfolgsmessung.
5. Diskussion: Kritische Auseinandersetzung mit den Umfrageergebnissen und Interpretation der Herausforderungen für die Praxis sowie Limitationen der Studie.
6. Fazit: Zusammenfassende Bewertung der Ergebnisse und Schlussfolgerung, dass Predictive Maintenance aktuell eher ein Wunschdenken als eine vollständig validierte Wirklichkeit darstellt.
Schlüsselwörter
Predictive Maintenance, Industrie 4.0, Vorausschauende Wartung, Instandhaltung, Erfolgsmessung, Opportunitätskosten, KPI, Datenanalyse, Maschinenausfall, Wirtschaftlichkeit, Prozessoptimierung, Qualitätsoptimierung, Technologietransfer, Prognosemodelle, Fertigung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beleuchtet kritisch den Hype um Predictive Maintenance und untersucht, inwieweit die versprochenen Vorteile wie Zukunftsvorhersagen und Kostenoptimierungen in der industriellen Praxis tatsächlich messbar und belegbar sind.
Was sind die zentralen Themenfelder der Studie?
Die zentralen Themen sind die Definition von Predictive Maintenance, die Problematik der Erfolgsmessung, die Identifikation von KPIs und die kritische Reflektion über das reale Potenzial datenbasierter Wartungsstrategien.
Welches ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Hauptziel ist es zu ermitteln, ob Predictive Maintenance aufgrund seiner Zukunftsbezogenheit in der aktuellen Praxis funktioniert und wie Unternehmen den damit verbundenen Erfolg konkret nachweisen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Arbeit nutzt ein qualitatives Forschungsdesign, bestehend aus Expertenbefragungen (Online-Umfragen und Telefoninterviews), die nach der Methode der qualitativen Inhaltsanalyse von Philipp Mayring ausgewertet wurden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Problemstellung, die methodische Vorgehensweise, die detaillierte Darstellung der Umfrageergebnisse anhand von Grafiken sowie eine kritische Diskussion der gewonnenen Erkenntnisse.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Predictive Maintenance, Instandhaltungsstrategien, Opportunitätskosten, Erfolgsmessung und Industrie 4.0.
Warum ist die Berechnung der Opportunitätskosten bei Predictive Maintenance so schwierig?
Da Unternehmen nie unter Laborbedingungen arbeiten, ist es fast unmöglich, den exakten Nutzen zu bestimmen, da der Vergleich mit einer "Nicht-Anwendung" von PM mangels identischer Rahmenbedingungen in der Vergangenheit rein hypothetisch bleibt.
Zu welchem Schluss kommen die Autoren bezüglich der "Vorhersagefähigkeit" von PM?
Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass der Begriff „Predictive“ irreführend ist, da keine echte Zukunftsvorhersage stattfindet, sondern lediglich auf Basis historischer Daten statistische Eintrittswahrscheinlichkeiten für mögliche Ausfälle berechnet werden.
- Citation du texte
- Robert Komorowsky (Auteur), 2018, Industrie 4.0. Predictive Maintenance. Wunsch oder Wirklichkeit?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/437591
