Unternehmen sehen sich in der heutigen Geschäftswelt mit großen operativen Herausforderungen konfrontiert. Höchste Kundenorientierung, maximale Effizienz und stark reduzierte Kostenstrukturen sind keine optionalen Ziele mehr, sondern essenzielle Kernelemente für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. Doch trotz dieser Anforderungen stoßen viele Unternehmen, die auf reibungslos funktionierende Maschinen und Anlagen angewiesen sind, durch ineffiziente Betriebsprozesse, hohe Lagerbestände und unerwartete Produktionsengpässe aufgrund von Maschinenausfällen an ihre Grenzen. Diese Probleme betreffen nicht nur die Produktionsunternehmen selbst, sondern haben auch direkte Auswirkungen auf deren Maschinenlieferanten.
Die Folgen von Maschinenausfällen für den Maschinenlieferanten
Kommt es zu einem Maschinenausfall, wird in der Regel das Vertriebs- oder Serviceteam des Maschinenlieferanten kontaktiert. Das Team muss dann schnell Techniker:innen organisieren und Ersatzteile oder ad-hoc Lösungen bereitstellen, um die Produktionsstörung so gering wie möglich zu halten.
Aber: Dieser Prozess ist ineffizient und belastet sowohl das Unternehmen als auch den Lieferanten. Anstatt reaktiv zu handeln, sollte der Fokus auf proaktiven Lösungen liegen. Und genau hier kommt Predictive Maintenance ins Spiel. Diese datengetriebenen Lösungen können nicht nur in der Produktion und Wartung, sondern auch im Vertrieb und Service zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung beitragen.
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ist eine datenbasierte Vorhersagemethode, die es ermöglicht, den optimalen Zeitpunkt für Wartungs- und Reparaturmaßnahmen im Voraus zu bestimmen. Dies hilft, Maschinenausfälle oder Produktionsprobleme rechtzeitig zu erkennen, noch bevor sie auftreten.
Maschinendaten wie Temperatur, Druck, Vibrationen und Laufzeit werden während des Betriebs kontinuierlich über Sensoren gesammelt und mit Hilfe von KI-Algorithmen analysiert. Die erkannten Muster und Abweichungen ermöglichen es, potenzielle technische Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.
Die 6 größten Vorteile von Predictive Maintenance
Predictive Maintenance bietet Produktionsunternehmen zahlreiche Vorteile, die zu einer höheren Effizienz und Kostenreduktion führen:
Frühzeitige Problemidentifikation: Minimiert Ausfallzeiten und sorgt für einen reibungsloseren Produktionsbetrieb.
Effizientere Nutzung der Produktionsressourcen: Bessere Auslastung der Produktionskette und bedarfsorientierte Fertigung.
Vermeidung unnötiger Wartungskosten: Wartungsarbeiten werden nur bei tatsächlichem Bedarf durchgeführt.
Just-in-Time Lieferung von Ersatzteilen: Minimiert Lagerbestände und sorgt für eine bedarfsgerechte Versorgung.
Verlängerung der Maschinenlebensdauer: Proaktive Vermeidung von Schäden steigert die Lebensdauer der Maschinen.
Optimierung der Ressourcennutzung: Bessere Planung von Personal, Zeit und Material durch abgestimmte Produktions- und Wartungspläne.
Use Cases: Predictive Maintenance im B2B-Vertrieb und Service
Neben den offensichtlichen Vorteilen in der Produktion und Wartung, bietet Predictive Maintenance auch im Bereich Vertrieb und Service großes Potenzial. Maschinenlieferanten können durch den Einsatz dieser Technologie ihre Serviceprozesse optimieren und den Vertrieb effizienter gestalten.
Vom reaktiven zum proaktiven Vertrieb durch datenbasierte Erkenntnisse
Durch Predictive Maintenance kann der Vertrieb des Maschinenlieferanten den Maschinenzustand seiner Kunden in Echtzeit einsehen und bereits frühzeitig erkennen, wann ein Kundenbedarf entstehen wird. Daraus ergibt sich die Möglichkeit proaktiv Angebote für Ersatzteile, Updates oder Wartungsarbeiten beim Kunden zu platzieren, während der Kunde auf der anderen Seite einen personalisierten Service erlebt, der auf seine individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist.
Zusätzliche Serviceangebote mit einem hohen Grad an Personalisierung
Das Dienstleistungsangebot des Maschinenlieferanten kann durch den Einsatz von Predictive Maintenance wesentlich ausgeweitet und personalisiert werden. Wartungs- und Serviceverträge können ohne standardisierte Intervalle oder Tätigkeiten, sondern basierend auf den Erkenntnissen der tatsächlich generieren Daten des Kunden langfristig abgeschlossen werden. Die angebotenen Services können in diesem Zuge außerdem durch Remote-Monitoring-Dienste erweitert werden, bei denen der Zustand der Maschinen kontinuierlich überwacht und Kunden alarmiert werden, sobald Abweichungen entdeckt werden. Auch Beratungsdienstleistungen zur Unterstützung bei der datenbasierten Optimierung von Produktions- und Wartungsprozessen können ein attraktives Serviceangebot für die Kunden darstellen.
Chancen für regelmäßiges Up- und Cross-Selling
Die Analyse der Maschinendaten öffnet auch die Türen für optimierte Up- und Cross-Selling-Aktivitäten der Maschinenlieferanten, da kontinuierlich, gezielt und personalisiert Vorschläge für innovative Komponenten oder neue Updates als auch ergänzende Services und Produkte gemacht werden können, die den Umsatz und Wert pro Kunde erhöhen und gleichzeitig aber auch eine weitere Maßnahme zu gesteigerter Kundenzufriedenheit darstellen.
Fazit
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Predictive Maintenance weit darüber hinaus geht ein technischer Lösungsansatz für Produktions- und Wartungsarbeiten zu sein – es ist ebenfalls ein revolutionierendes, strategisches Vertriebs- und Servicewerkzeug für die Maschinenhersteller selbst. In seiner Gesamtheit bietet es großes Potenzial für Betriebsoptimierungen an unterschiedlichen Punkten der Wertschöpfungskette für beide Parteien (Produktionsunternehmen und Maschinenlieferant) und ermöglicht nachhaltige Effizienzsteigerungen auf Prozess-, aber auch Kostenebene. Zusätzlich kann eine nachhaltige und engere Kundenbeziehung mit einer langfristigen Win-Win-Situation für Kunden und Lieferanten gleichermaßen erzielt werden.
Sie suchen nach einem maßgeschneiderten digitalen Commerce-Ansatz für Ihr B2B-Geschäft?
Unsere Expert:innen helfen Ihnen gerne dabei, Ihre individuellen Anforderungen zu bewerten und den richtigen Lösungsansatz für Ihr Unternehmen zu finden. Nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf!
Lukas Kreimeier
