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Industrie-4.0-Index: Nutzen von Predictive Maintenance ist ausbaufähig

Industrie-4.0-Index
Nutzen von Predictive Maintenance ist ausbaufähig

Nutzen von Predictive Maintenance ist ausbaufähig
Der Nutzen von Predictive Maintenance sei noch ausbaufähig: Das ergab die Befragung von 394 Industriefirmen im Rahmen des deutschen Industrie-4.0-Index. Bild: zapp2photo/Fotolia
Nur 25 % der Industrieunternehmen sind von Predictive Maintenance überzeugt, wie der deutsche Industrie-4.0-Index zeigt.

Drei Viertel von 394 Industrieunternehmen sind überzeugt, dass das Leistungsvermögen von Predictive Maintenance gering oder zumindest noch ausbaufähig sei. Das ergab der deutsche Industrie-4.0-Index 2017, für den die Beratungsgesellschaft Staufen gemeinsam mit ihrer Tochter Staufen Digital Neonex deutsche Unternehmen aus den Bereichen Maschinen- und Anlagenbau, der Automobil- und der Elektroindustrie zu ihren Erwartungen an Industrie 4.0 befragte.

Nur 6 % der befragten Unternehmen sehen derzeit einen großen Nutzen in der vorausschauenden Instandhaltung auf der Grundlage von Prozess- und Maschinendaten. Damit findet gerade eines der oft angeführten Paradebeispiele für bereits in der Praxis umgesetzte Industrie-4.0-Lösungen erstaunlich geringe Zustimmung.

Nutzen von Predictive Maintenance werde überschätzt

Zwei Drittel der Unternehmen gab an, das Prinzip im eigenen Haus schon zu nutzen oder als Dienstleistung anzubieten. Zudem ist der Anteil der Befragten, die sich keine Bewertung zutrauen, mit 20 % auffallend hoch, wie der Index zeigt.

Der Nutzen von Predictive Maintenance werde laut Thomas Rohrbach, Geschäftsführer von Staufen Digital Neonex, allgemein überschätzt. „Die überwiegende Mehrheit der Maschinenausfälle lässt sich auf Faktoren zurückführen, die Predictive Maintenance nicht lösen kann, allen voran Bedienungsfehler“, sagt der Digitalisierungsexperte, „einen echten Mehrwert kann vorausschauende Wartung erzielen, wenn sie mit anderen Leistungen gekoppelt wird, etwa einer intelligenten Überwachung der Prozessdaten zur Optimierung von Verfahren und Material oder digitalen Assistenzsystemen, die Fehler durch den Menschen verhindern.“ Dann erst könnten sich die hohen Erwartungen der Industrie an Predictive Maintenance erfüllen, der die Hälfte der Befragten in den kommenden zwei bis fünf Jahren eine große Bedeutung zugestehen.

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