Praxis – Praxisleitfaden und Grundlagen richtig einordnen.
Predictive-Maintenance-Investitionen kommen nur dann voll zur Geltung, wenn ihr Return on Investment (ROI) richtig berechnet wird. Diese Technik kann für KMU entscheidend sein, um Wartungskosten zu senken und die Maschinenlaufzeiten zu verlängern. Der ROI von Predictive Maintenance kann quantifiziert werden, indem sowohl die finanziellen als auch die betrieblichen Vorteile betrachtet werden.
Grundlagen der ROI-Berechnung für Predictive Maintenance
Um den ROI zu berechnen, benötigen Sie eine klare Übersicht der eingesparten Kosten im Vergleich zu den getätigten Investitionen. Zu den eingesparten Kosten zählen vermiedene Ausfallkosten und reduzierte Wartungskosten. Die Investitionen umfassen die Kosten der Implementierung der Predictive-Maintenance-Technologie, einschliesslich Sensoren, Software und Schulungen. Der ROI errechnet sich aus der Differenz zwischen den Einsparungen und den Kosten im Verhältnis zu den Kosten.
Herausforderungen bei der Datenerfassung
Oftmals scheitert die ROI-Berechnung an unklaren oder unvollständigen Daten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie alle relevanten Daten wie Maschinenausfälle, Wartungsintervalle und Produktionsunterbrechungen systematisch erfassen. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen der IT-Abteilung und der Betriebsführung. Ein Beispiel aus dem KMU-Alltag: Ein Produktionsbetrieb, der seine Sensordaten systematisch erfasst und analysiert, kann den genauen Zeitraum vorhersagen, in dem eine Maschine ausfallen könnte, und somit proaktiv Massnahmen ergreifen, um teure Produktionsstopps zu vermeiden.
Typische Fehler bei der ROI-Berechnung
Ein häufiger Fehler ist die Vernachlässigung indirekter Kosten wie entgangene Umsätze aufgrund von Maschinenstillständen. Diese sollten in die ROI-Berechnung einbezogen werden. Die Korrektur besteht darin, diese Faktoren regelmässig zu erfassen und adäquat zu bewerten. Ein weiterer Fehler ist die Annahme, dass die Implementierungskosten einmalig sind. Tatsächlich können Folgekosten entstehen, etwa durch regelmässige Updates und Wartungen der Software. Ein umfassender Kostenplan, der auch zukünftige Ausgaben berücksichtigt, ist hier entscheidend.
Praxisbeispiel für KMU
Ein mittelständischer Maschinenbaubetrieb hat Predictive Maintenance erfolgreich eingeführt und seinen ROI dank systematischer Datenerfassung und umfassender Kostenplanung optimiert. Durch die Vorverlegung von Wartungsarbeiten konnte der Betrieb teure Maschinenausfälle verhindern. Die Investitionskosten für die Technologie amortisieren sich innerhalb eines Jahres durch die reduzierten Kosten für unerwartete Reparaturen und gleichbleibend hohe Produktionskapazität.
14-Tage-Handlungsanleitung für KMU
Woche 1: Bestimmen Sie die aktuelle Datenlage bezüglich Ausfallzeiten und Wartungskosten. Arbeiten Sie mit Ihrer IT-Abteilung zusammen, um notwendige Datenquellen zu identifizieren und eine Erfassung zu gewährleisten.
Woche 2, Tage 1–3: Erstellen Sie einen detaillierten Kostenplan, der alle bestehenden und zukünftigen investitionsbezogenen Ausgaben abdeckt.
Woche 2, Tage 4–5: Validieren Sie Ihre Datenerhebungssysteme durch ein Pilotprojekt an ausgewählten Maschinen, um deren Funktionsfähigkeit sicherzustellen.
Woche 2, Tage 6–7: Beginnen Sie mit der Berechnung des ROI, indem Sie die erfassten Daten und den Kostenplan verwenden. Passen Sie den Plan bei Bedarf an und planen Sie regelmässige Überprüfungen.
Durch die strukturierte Herangehensweise können KMU den vollen Nutzen von Predictive Maintenance ausschöpfen und ihren ROI gezielt steigern.