Predictive Maintenance Automatisierte Instandhaltung als strategischer Hebel

Trotz fortschreitender Digitalisierung bleibt in vielen Unternehmen ein Bereich technologisch zurück: die Instandhaltung. Während Industrie 4.0 den Anspruch verfolgt, Prozesse vollständig zu vernetzen und vorausschauend zu steuern, setzen laut einer aktuellen Bitkom-Studie bislang nur 17 % der Industrieunternehmen auf Predictive Maintenance. Dabei birgt gerade dieser Bereich enormes strategisches Potenzial.

In der Theorie ist der Nutzen digitaler Instandhaltungssysteme klar: Sie versprechen höhere Effizienz, mehr Transparenz und die Möglichkeit, Wartungsprozesse nicht nur zu dokumentieren, sondern aktiv zu steuern. Doch in der Praxis bleibt dieser Anspruch häufig unerfüllt. Die Gründe dafür liegen weniger in der Technologie als in der Art und Weise, wie Daten genutzt oder nicht genutzt werden. Viele Unternehmen begreifen Digitalisierung noch immer als Ersatz für analoge Prozesse: Wartungspläne werden digital verwaltet, Rückmeldungen elektronisch erfasst. Doch der eigentliche Mehrwert entsteht erst dann, wenn alle relevanten Instandhaltungsdaten strukturiert gesammelt, zentral gebündelt und systematisch ausgewertet werden.

Intelligente Systeme brauchen intelligente Daten

Ein Computerized Maintenance Management System (CMMS) ist nur so gut wie die Daten, mit denen es arbeitet. Dafür sind nicht allein Maschinenzustände, Wartungshistorien und Materialverbräuche zu erfassen, diese Informationen müssen sich auch in einer einheitlichen Systematik zusammenführen und auswerten lassen. Erfahrungsgemäß scheitert es in der Praxis häufig daran. Oft existieren Daten zwar, liegen aber in unterschiedlichen Systemen, werden manuell gepflegt oder sind nicht aktuell. Die Folge: Stillstände werden immerhin dokumentiert, aber nicht strategisch vermieden. Ohne valide Datenbasis bleibt die digitale Instandhaltung ein Flickenwerk mit nur begrenztem Nutzen.

Das Potenzial liegt auf dem Tisch

Technologisch ist der nächste Schritt längst machbar. Moderne Plattformlösungen ermöglichen es, Zustandsdaten in Echtzeit zu erfassen, Wartungszyklen zu analysieren und Ausfallwahrscheinlichkeiten präzise vorherzusagen. Auf dieser Basis lassen sich Wartungseinsätze nicht nur effizient planen, sondern auch gezielt vermeiden – durch präventive Maßnahmen und fundierte Entscheidungsmodelle.

Besonders deutlich zeigt sich der Nutzen beim Thema Ressourceneffizienz: In konkreten Projekten konnten durch den Einsatz des osapiens HUB über 3.000 Arbeitsstunden jährlich eingespart werden, allein durch die vollständige Digitalisierung von Arbeitsaufträgen, mobile Rückmeldungen an der Anlage und einer zentralen Auswertung aller relevanten Instandhaltungsdaten. Entscheidend dabei ist nicht allein die Technologie, sondern der systematische Umgang mit Daten entlang der gesamten Prozesskette.

Instandhaltung als Hebel für Resilienz, Nachhaltigkeit und Sicherheit

Digitale Instandhaltung hat das Potenzial, weit über ihre klassische Rolle hinauszugehen. Sie wird zum Hebel für betriebliche Resilienz, Nachhaltigkeit und regulatorische Sicherheit. Wer relevante Informationen aus Betrieb, Technik und Service intelligent miteinander verknüpft, kann nicht nur Ausfälle reduzieren, sondern auch Personalressourcen gezielter einsetzen, Lieferketten stabiler gestalten und Nachhaltigkeitsziele effizienter erreichen. Dazu braucht es jedoch einen Paradigmenwechsel: weg von der reinen Verwaltung technischer Anlagen, hin zur strategischen Nutzung von Daten als Steuerungsinstrument.

Fazit: Plattformlos ist planlos

Die Herausforderungen sind bekannt, die Lösungen verfügbar. Was fehlt, ist oft der strukturierte Ansatz. Digitale Instandhaltung braucht keine Insellösungen, sondern integrierte Plattformen, die Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und auswertbar machen. Nur dann wird Predictive Maintenance vom Buzzword zur gelebten Realität und die Instandhaltung vom reaktiven Kostenfaktor zum strategischen Wettbewerbsvorteil.