Return on Investment bei vorausschauender Wartung — Überblick

Predictive Maintenance kann KMU helfen, Betriebskosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Die Berechnung des Return on Investment (ROI) für dieses Werkzeug ist entscheidend, um den Geschäftsnutzen klar zu bewerten.

Grundlagen des ROI bei Predictive Maintenance

Um den ROI von Predictive Maintenance zu berechnen, müssen die potenziellen Einsparungen und zusätzlichen Kosten abgewogen werden. Dazu gehört, die Kosten für Ausfälle und Reparaturen gegenüber den Investitionen in Sensoren, Software und Schulungen zu stellen. Wichtig ist, die Einsparungen bei Reduktion von Ausfallzeiten und längeren Maschinenlaufzeiten nicht zu vergessen.

Erläuterung wichtiger Berechnungsbestandteile

Die Berechnung des ROI erfordert Daten über aktuelle Betriebskosten. Dazu gehören Wartungskosten, Produktionsunterbrechungen und Personalaufwand. Sammeln Sie auch Informationen zu den Kosten der Implementierung einer Predictive Maintenance-Lösung, einschliesslich der laufenden Kosten für Systempflege und Updates.

Praxisbeispiel eines KMU

Ein mittelständisches Unternehmen könnte beispielsweise durch vorausschauende Wartung die Ausfallzeiten seines Maschinenparks um 20% reduzieren. Wenn bisher 10 Maschinen-stillstandstage im Jahr auftraten, die Kosten von insgesamt 50'000 Franken verursachten, könnte die Reduktion auf 8 Tage Einsparungen von 10'000 Franken bringen. Diese Einsparungen müssen gegen Investitionskosten für die Wartungstechnologie abgewogen werden.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der gesamten Betriebskosten. Viele Unternehmen betrachten nur direkte Einsparungen, geben aber die laufenden Kosten der neuen Technologie nicht an. Korrektur: Alle Kostenfaktoren, einschliesslich Softwarelizenzen und Schulungen, berücksichtigen. Ein weiterer Fehler ist die Überschätzung des Nutzens aufgrund mangelnder Datenqualität. Korrektur: In fundierte Datensammlung investieren, beginnend mit einer Bestandsaufnahme bestehender Prozesse und Maschinen. Zuletzt unterschätzen manche KMU die benötigte Zeit und das Engagement bei der Implementierung. Korrektur: einen klaren Projektplan erstellen, der Zeit und Ressourcen realistisch einschätzt.

Handlungsanleitung für die ersten 30 Tage

Tag 1–5: Bedürfnisse definieren

Erfassen Sie den aktuellen Zustand Ihrer Wartungsprozesse sowie die damit verbundenen Kosten in einem detaillierten Bericht.

Tag 6–10: Zielsetzung und Datensammlung

Definieren Sie konkrete Ziele für die Einführung von Predictive Maintenance. Beginnen Sie mit der Erfassung relevanter Betriebsdaten.

Tag 11–15: ROI-Modell erstellen

Erstellen Sie eine Kalkulation für den ROI mit prognostizierten Einsparungen und Ausgaben. Stellen Sie sicher, dass alle Kostenfaktoren berücksichtigt werden.

Tag 16–20: Anbieter und Systeme evaluieren

Analysieren Sie mögliche Anbieter und Technologien. Achten Sie auf Referenzen in ähnlichen Branchen und den langfristigen Kosten.

Tag 21–25: Pilotphase planen

Entwickeln Sie einen Plan für einen Pilotversuch, um das System zunächst in einem begrenzten Bereich zu testen.

Tag 26–30: Entscheidung treffen

Basierend auf den gesammelten Daten und der Evaluierung treffen Sie eine fundierte Entscheidung zur Einführung von Predictive Maintenance.

Durch eine strukturierte Herangehensweise und gründliche Analyse kann Predictive Maintenance im KMU effektive Einsparungen und Verbesserungen im Betrieb bringen.