Frau Werner, viele Unternehmen sprechen derzeit von einem Paradigmenwechsel in der Instandhaltung. Warum ist das Thema Predictive Maintenance im Zusammenspiel mit IIoT gerade jetzt so relevant?
Da sich die Rolle der Instandhaltung grundlegend verändert. Lange ging es überwiegend darum, auf Störungen zu reagieren oder Maschinen nach festen Intervallen zu warten. Heute sehen wir die Instandhaltung als strategisches Steuerungsinstrument. Dank IIoT, moderner Sensorik und Datenanalytik können Unternehmen ihre Assets, inklusive Produktionsmaschinen, präzise überwachen, Ausfälle frühzeitig erkennen und Wartungen planbarer machen. Wichtig ist jedoch, dass wir dafür nicht nur Daten von Produktionsmaschinen betrachten. Die Zukunft liegt in einer systemischen Vernetzung, in der Produktionsanlagen, Gebäudetechnik und auch Nutzerverhalten gemeinsam bewertet werden.
Was ist das Problem an der traditionellen Trennung zwischen Produktionsinstandhaltung und Gebäudemanagement?
Beide Bereiche arbeiten historisch in eigenen, getrennten Systemen: Produktionsanlagen werden über MES oder klassische CMMS-Lösungen gesteuert, während zum Beispiel HLK-Systeme, Energiesysteme oder Zutrittskontrollsysteme in Facility-Management-Systemen liegen. Dadurch entstehen Daten- und Prozesssilos – mit deutlichen Nachteilen im Vergleich zur ganzheitlichen Betrachtung. Wenn beispielsweise das Raumklima instabil wird, kann das hochsensible Fertigungsschritte beeinflussen. Oder ein Maschinenstillstand verändert Lastprofile im Gebäude. Diese Wechselwirkungen bleiben oft unentdeckt, da die Daten nicht zusammengeführt werden.
Welche Rolle spielen integrierte Plattformen?
Eine sehr zentrale: Plattformen wie unsere IWMS-Lösung mit Asset & Maintenance Management (AMM) bündeln Daten aus Maschinen, Gebäudetechnik, ERP und Engineering in einer Umgebung. Das ermöglicht durchgängige Workflows und einen digitalen Zwilling über Systemgrenzen hinweg. So entsteht eine gemeinsame Informationsbasis, welche die Grundvoraussetzung für eine moderne und vor allem zukunftssichere Instandhaltungsstrategie darstellt.
Welche Effizienzgewinne lassen sich durch Predictive Maintenance typischerweise erzielen?
Die Erfahrungswerte sind eindeutig: Unternehmen senken ungeplante Stillstände in der Regel um 20 bis 40 Prozent, verlängern die Lebensdauer ihrer Anlagen um bis zu 25 Prozent und können die Gesamtkosten des Anlagenbetriebs um etwa zehn Prozent reduzieren. Auch die Wartungskosten lassen sich durch gezielte Maßnahmen um bis zu 45 Prozent senken. Entscheidend ist, dass wir nicht mehr rein intervallbasiert arbeiten, sondern auf Basis realer Zustandsdaten.
Haben Sie ein Beispiel für das Zusammenspiel von Produktion und Gebäude?
Natürlich – stellen Sie sich Reinraumfertigungen vor: Wenn wir Maschinendaten und Raumluftparameter gemeinsam auswerten, erkennen wir Anomalien sowohl an der Fertigungseinheit als auch an der Lüftungsanlage viel früher. Und da speziell in diesen sensiblen Bereichen selbst kleinste Abweichungen einen enormen Impact verursachen können, wirkt sich die vernetzte und vorrausschauende Wartung direkt positiv auf Produktqualität, Energieeffizienz und Betriebskosten aus.
Wie unterscheiden sich moderne CMMS- oder IWMS-Plattformen von klassischen Lösungen?
Moderne Systeme sind offene, integrierbare Plattformen. Das heißt, sie bieten Unternehmen die Flexibilität, per Schnittstellen etwa IIoT-Geräte, ERP- oder MES-Systeme und BIM-Modelle anzubinden. Darüber hinaus ermöglichen sie mobile Workflows für Wartungstechniker, berücksichtigen gesetzliche Compliance- und vor allem Sicherheitsanforderungen und setzen zunehmend KI ein. Durch Deep-Learning-Modelle können Muster in großen Datenmengen erkannt und Instandhaltungsmaßnahmen noch präziser prognostiziert werden. Damit werden diese Plattformen zum zentralen Steuerungsinstrument für Unternehmen mit komplexen Infrastrukturen.
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, mehrere Standorte zu harmonisieren. Wie gelingt das?
Predictive-Maintenance-Modelle lassen sich sehr gut skalieren. Unternehmen können Wartungsprozesse standardisieren und über eine zentrale Plattform orchestrieren. Das schafft Transparenz und Vergleichbarkeit – wichtige Grundlagen für Investitionsentscheidungen. Gerade in wachsenden Organisationen ist das entscheidend: Wenn neue Werke hinzukommen oder Standorte im Zuge von M&A-Aktivitäten integriert werden, stellt eine cloudbasierte Plattform sicher, dass einheitliche Standards etabliert und Synergiepotenziale beispielsweise im Ersatzteilmanagement genutzt werden. Predictive Maintenance wird damit zum strategischen Enabler für organisches und anorganisches Wachstum.
Oft wird noch unterschätzt, wie stark sich Gebäude- und Produktionsinfrastruktur beeinflussen. Welche Beispiele begegnen Ihnen in der Praxis?
Sehr viele. Temperaturspitzen, Luftfeuchte oder elektrische Lastschwankungen können Produktionsprozesse massiv beeinflussen. Umgekehrt verändern Produktionsstillstände die Gebäudelast. Ein klassischer Fall: Steigt die Temperatur in einem Lagerraum wegen einer Störung in der Klimaanlage, kann das empfindliche Anlagen oder Materialien gefährden. Eine integrierte Plattform erkennt solche Entwicklungen frühzeitig und stößt automatisch Maßnahmen an.
Was erwarten Sie als nächsten großen Schritt im IIoT-basierten Instandhaltungsmanagement?
Den vollständigen digitalen Zwilling, der die Gebäude- und Produktionsinfrastruktur dynamisch abbildet und detaillierte Simulationen und Szenarioanalysen erlaubt. In Verbindung mit KI werden Assets selbstständig Wartungsbedarfe melden oder sogar eigenständig regulierend eingreifen können – also eine Art autonome Instandhaltung. Die Voraussetzungen bleiben jedoch immer dieselben: offene Schnittstellen, hohe Datenqualität und die Bereitschaft, Silos aufzubrechen.
