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Vorausschauende Instandhaltung ist in den Unternehmen angekommen

Predictive Maintenance: Österreichische Unternehmen gut gerüstet

Do, 24.01.2019

Predictive Maintenance – „vorausschauende Instandhaltung“ - ist ein Kernstück der Industrie 4.0 und ein Anwendungsbereich für Methoden aus dem Bereich „Machine Learning / Artificial Intelligence“.

Mehr als 50 Führungskräfte und Fachspezialisten aus dem Bereich Wartung und Instandhaltung haben an der Umfrage "Predictive Maintenance in österreichischen Unternehmen" teilgenommen. Basierend auf den Ergebnissen der Reifegradbewertung beleuchtet diese Umfrage verschiedene Themengebiete wie die Treiber für PdM-Initiativen, die eingesetzten Technologien und die organisatorische Umsetzung. Ebenso wird der Frage nachgegangen, welche Form von PdM von den Unternehmen angewendet wird. Dabei wird zwischen einer „traditionellen“ und einer „Big Data“ zentrierten Herangehensweise unterschieden.

Gefragt nach dem Reifegrad von Predictive Maintenance (PdM) attestieren sich 31% der teilnehmenden Unternehmen einen „Hohen Reifegrad“, 45% schätzen den Reifegrad als „Mittel“ ein und nur 24% geben einen „Niedrigen Reifegrad“ an. Basierend auf den Ergebnissen der Reifegradbewertung beleuchtet diese Umfrage verschiedene Themengebiete wie die Treiber für PdMInitiativen, die eingesetzten Technologien und die organisatorische Umsetzung.

Ebenso wird der Frage nachgegangen, welche Form von PdM von den Unternehmen angewendet wird. Dabei wird zwischen einer „traditionellen“ und einer „Big Data“ zentrierten Herangehensweise unterschieden. Die wichtigsten Ergebnisse aus der Studie sind:

  • Kosten- und Verfügbarkeitsthemen sind die primären Treiber von PdMInitiativen.
  • Unternehmen mit einem hohen Reifegrad verwenden vielfältigere Datenquellen und Technologien für die Zustandsprognose der Maschinen als Unternehmen mit einem niedrigen Reifegrad.
  • Spezielle Data Science Software und Cloud IoT-Plattformen werden bisher nur in einem geringem Ausmaß verwendet.
  • PdM wird hauptsächlich durch Instandhaltungspersonal und Personal aus den technischen Fachbereichen betrieben. Spezielle Fachleute aus dem Bereich „Data Science“ sind nur in wenigen Fällen verfügbar bzw. an der Umsetzung von PdM beteiligt.
  • Technologiepartner und Universitäten sind die wichtigsten Partner bei der Umsetzung von PdM-Projekten.
  •  Die Zufriedenheit mit den Ergebnissen von PdM steigt mit dem Reifegrad der Unternehmen.
  • Unternehmen mit niedrigem Reifegrad sehen die größten Hindernisse bei der Einführung von PdM in fehlendem Know-How, begrenzten technischen Ressourcen und mangelnder Verfügbarkeit von relevanten Daten.

Die vollständige Umfrage steht hier als Download zur Verfügung (PDF)

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