Sensorbasierte Geschäftsmodelle – von TPM zu Just-in-time Maintenance

Wartung und Instandhaltung: Teuer, aber notwendig

Wartung und Instandhaltung stellen in produzierenden Unternehmen einen extremen Kostenfaktor dar. Die Kosten für die direkte und indirekte Wartung schwanken je nach Branche und Anlagentyp zwischen 8 bis 30 Prozent der Produktionskosten. Das Thema wird bereits seit Jahrzehnten mit Optimierungsbemühungen verfolgt. Bereits in den 1960er Jahren wurden das Konzept der Total Productive Maintenan-ce (TPM) entwickelt, bei dem Mitarbeiter in die Lage versetzt werden, neben dem Betrieb von Maschinen und Anlagen auch deren Wartung durchzuführen, um im Sinne eines ganzheitlichen Ansatzes die Sicherstellung der Maschinenverfügbarkeit zu gewährleisten.

TPM liefert allerdings keine Antwort auf die entscheidende Frage, wann Wartungs- und Instandhaltungsmaßnahmen am kosteneffizientesten durchzuführen sind. Werden Instandhaltungsmaßnahmen hinausgezögert, kann zwar kurzfristig Geld gespart werden, es entstehen aber neben Gefahren für die Mitarbeiter hohe Kosten und Ausfallzeiten, wenn Notfallreparaturen kurzfristig notwendig werden. Auf der anderen Seite belastet eine Überinstandsetzung das Budget ebenso unnötig. Regelmäßige Wartung, ohne Berücksichtigung der tatsächlichen Nutzungszeit, führt zu hohen Kosten und der Verschwendung von Ersatzteilen und Arbeitskraft.

Mit Sensordaten zu Just-in-time Maintenance

Ein ebenfalls bereits seit den 1970er Jahren verwendetes Konzept ist das Just-in-time-Prinzip, das ursprünglich in Bezug auf die Minimierung von Beständen diskutiert wurde. Hierbei wird die Effizienz gesteigert und Verschwendung reduziert, indem Waren zu dem Zeitpunkt angeliefert werden, zu dem sie im Produktionsprozess benötigt werden. Hierfür ist eine genaue Bedarfsprognose der Produzenten unerlässlich. Das Prinzip der punktgenauen und zeitlich präzisen Anlieferung lässt sich auf den Bereich der Wartung und Instandhaltung übertragen. Mit Just-in-time-Maintenance wird es möglich, die Instandhaltung von Maschinen und Anlagen genau zu dem Zeitpunkt durchzuführen, zu dem sie notwendig und somit kostenoptimal ist. Hierzu muss es möglich sein, den Wartungsbedarf von Maschinen und Anlagen genau zu prognostizieren. Die hierzu benötigten Informationen können aus den Daten gewonnen werden, die durch Sensoren an im Betrieb befindlichen Produkten und entlang von Produktions- und Lieferketten entstehen. Auf diese Weise ist es möglich, den wahrscheinlichen Eintritt eines Problems vorherzusagen und so zum optimalen Zeitpunkt einzugreifen. Aber wie gelingt die erfolgreiche Gestaltung sensorbasierter Geschäftsmodelle aus dem Tagesgeschäfts heraus?

Der Weg zur optimalen Kundenlösung ist agil und ohne Partner nicht zu schaffen

Die entscheidende Führungsgröße für die erfolgreiche Umsetzung sensorbasierter Geschäftsmodelle, wie das Angebot von Just-in-time-Maintenance, ist die permanente Orientierung an den Bedürfnissen der Kunden. Die Methoden, um das Nutzenversprechen auf die Bedürfnisse der Kunden zuzuschneiden sind dabei nicht neu und haben sich in zahlreichen Projekten bewiesen. Interaktive Kundenbefragungen liefern eine Aussage über Anforderungen und Bedürfnisse der Kunden. TCW unterstützt hierbei mit bewährten Methoden wie der Conjoint Analyse bei der Identifikation von Leistungslücken und ermittelt die für das Unternehmen erfolgversprechendsten Kundengruppen.

Die Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle zwingt Unternehmen aber auch, alte Konzepte bei der Produktentwicklung zu hinterfragen und verkrustete Strukturen hinter sich zu lassen. Für das Aufbrechen von Datensilos, die Entwicklung und das schnelle Testen von innovativen Use Cases, bedarf es Methoden, die die Kreativität fördern und Produkte schnell an den Markt bringen. Unser Vorgehen zur Förderung dieser Kreativphase ist inspiriert von der Agilität und dem Pragmatismus, den wir in der Zusammenarbeit mit jungen Tech-Start-Ups erleben. Das Motto hierbei lautet: fail fast – fail cheap.

Darüber hinaus lassen sich datengetriebene Geschäftsmodelle ohne geeignete Partner kaum erfolgreich umsetzten. Für die Auswahl der Partner sind Branchenkenntnisse ebenso erforderlich wie die Weitsicht, auch jenseits der eigenen Branche gewinnbringende Partnerschaften zu etablieren. Hierzu ist es notwendig, den Kooperationsnutzen frühzeitig zu identifizieren, potenzielle Partner zu bewerten und die Partnerschaft so zu planen, dass man sich auf Augenhöhe begegnet, einen fairen Nutzenausgleich erzielt und so gemeinsam langfristig erfolgreich ist.

Auf diese Weise ist es einem OEM aus dem Maschinen- und Anlagenbau gelungen, sein Geschäftsmodell mit Just-in-time-Maintenance als Value Added Service zu erweitern und so den Umsatz im Servicebereich der vertretenen Anlagen signifikant zu steigern. Die Anlagen wurden hierzu mit Sensorik ausgestattet und über das mobile Internet mit der Cloud verbunden. Zum schnellen Ressourcen- und Know-How-Aufbau wurde dabei eine Partnerschaft mit einem großen Softwarekonzern mit eigener Cloudinfrastruktur aufgebaut.

Die Erfolgsgrößen sind vielfältig und skalierbar

Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass durch die Nutzung und Auswertung von Felddaten und die dadurch gewonnen Prognosefähigkeit, Kostensenkungspotenziale von über 30 Prozent realisiert werden können. Unsere Erfahrungen zeigen aber auch, dass viele Unternehmen häufig unsicher sind, wie sie entsprechende Technologien einsetzten können, um einen konkreten betriebswirtschaftlichen Nutzen zu generieren und ihr Geschäftsmodell weiterzuentwickeln. Ausschlaggebend hierfür sind fehlendes Wissen und lückenhafte Methoden, ohne die sensorbasierte Geschäftsmodelle, wie das Angebot von Just-in-time-Maintenance, nicht zu gesteigerter Anlageneffizienz, geringeren Ausfallzeiten und für den Anbieter zu höheren Umsätzen und Margen führt, sondern bloß Kosten verursacht, die Organisation verunsichert und Kunden abschreckt.

TCW unterstützt Sie gern dabei, die vorhandenen Potenziale zu identifizieren und mit einem ganzheitlichen Ansatz zu realisieren.

Beratungsleistungen

• Entwicklungspartnerschaften
• Neue Geschäftsmodelle durch Industrie 4.0
• Total Productive Maintenance (TPM)

Publikationen

• Neue Geschäftsmodelle – Künstliche Intelligenz – Maschinenlernen
  Tagungsband des Münchner Management Kolloquiums 2020
• Produktivitäts-, Zeit- und Qualitätspotenziale durch Industrie 4.0
• Neue Geschäftsmodelle in der Industrie 4.0
  Leitfaden zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle in der Industrie 4.0

Praxisbeispiele

• Prozessverbesserung und neue Geschäftsmodelle mit Big Data
• Geschäftsmodellinnovationen in der Industrie 4.0
• Wann muss ein Geschäftsmodell neu erfunden werden?
• Digitales Ticketsystem zur Produktivitätssteigerung - Industrie 4.0 als Enabler