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Kostenreduktion im Maschinenbau

von Michael

September 23, 2020

Mit IoT-Plattformen durch ökonomisch unsichere Zeiten

Der Maschinen- und Anlagenbau wurde von der Corona-Krise hart getroffen. Doch nicht alle Probleme entstanden erst während der Krise. Viele Herausforderungen und Wachstumshemmnisse bestehen schon länger – man denke an den Handelsstreit zwischen China und den USA, den enormen internationalen Wettbewerb oder die Furcht vor einer Rezession. Und gewisse Probleme sind auch hausgemacht. Besonders die Verschleppung von Investitionen mit Blick auf die digitale Transformation machen sich aktuell bemerkbar. Natürlich ist es unabdingbar, dass Unternehmen in wirtschaftlich angespannten Zeiten die eigenen Kosten im Blick zu haben und den Ressourceneinsatz optimieren. Da mag es kontraintuitiv erscheinen, genau jetzt in neue Technologien zu investieren. Doch wer auf Digitalisierung verzichtet, dem entgeht Profit. Gerade der Maschinenbau sollte sich dem Potenzial von Digitalisierungsprojekten daher nicht verschließen. Vor allem die vorherrschende Meinung, dass sich solche Projekte erst langfristig rechnen, muss kritisch hinterfragt werden. Wie sich mit vernetzten Maschinen und Anlagen kurz-, mittel- und langfristig bares Geld sparen lässt, erklären wir in diesem Beitrag.

Reduktion von Maschinenkosten

Grundsätzlich kann man bei der Kostenreduktion durch die Digitalisierung im Maschinenbau grob zwischen absoluten Kosten, den Kosten durch Stillstände und den Stückkosten unterscheiden. Aber natürlich gibt es hier auch Zusammenhänge und Überschneidungen. Mit Blick auf die absoluten Kosten geht es vor allem um die Material-, Lohn- und Folgekosten wie etwa Garantierückstellungen. Eine vorausschauende Wartung und Instandhaltung kann hier einen erheblichen Einfluss auf die Kostenstruktur haben. Durch penible Überwachung und Beurteilung des Zustands von Maschinenkomponenten lassen sich Ausfälle und Stillstände im laufenden Betrieb bereits frühzeitig erkennen und besser verhindern. Die dadurch mögliche zukunftsgerichtete Planung erlaubt es, die aufgrund von Standzeiten anfallenden Kosten effektiv zu senken. Der Grund: Maschinensteuerung wird generell zustandsbezogen durchgeführt. Wenn dieser jedoch auf Basis von erhobenen Maschinendaten und mithilfe von intelligenten Analysen vorhergesagt werden kann, lassen sich ungeplante Stillstände auf ein Minimum reduzieren. Auf Dauer können auf diese Weise die Stückkosten zusätzlich reduziert werden, da sich durch die gesteigerte Verfügbarkeit der Gesamtoutput der Maschine erhöht.  

Maschinendaten als Schlüssel zum Erfolg

All diese Ansätze zur Reduzierung von Maschinenkosten laufen darauf hinaus, dass die von den Maschinen erzeugten Daten gesammelt, analysiert und in entsprechende Aktionen umgesetzt werden. Informationen wie Taktzeiten, Stillstände, die Temperatur oder der Energieverbrauch von Maschinen müssen in Echtzeit zur Verfügung stehen, um Störungen zu vermeiden und Potenziale zur Effizienzsteigerung zu identifizieren. Im Idealfall genügt dann ein Blick auf Reports und Dashboards, um sinnvolle Rückschlüsse aus einer umfassenden Menge an Daten ziehen zu können. Auch hier lassen sich kurz-, mittel- und langfristige Erfolge durch die Datenanalyse unterteilen. Kurzfristig führt eine verbesserte Datentransparenz zu mehr Übersicht für die Mitarbeiter. Mithilfe von Control Rooms können beispielsweise Daten während des laufenden Betriebs ausgelesen und automatisch visualisiert werden, um eine Entscheidungsbasis zu bieten. Sowohl Mitarbeiter, die im direkten Kontakt mit Maschinen stehen, als auch Servicemitarbeiter können so punktgenau reagieren, Anpassungen vornehmen oder im Störungsfall schneller reagieren. 

Mittel- und langfristig dienen die kontinuierlich erzeugten Zeitreihendaten der Erstellung von Digital Twins, welche weiterverkaufte Maschinen deutlich aufwerten und mit zusätzlichen Services die Qualität steigern. Außerdem sinkt mit zunehmender Performance und Stabilität der Maschinen das Risiko eines Ausfalls und die damit verbundenen Kosten für Reparaturen. Gerade für Einkäufer aus dem Mittelstand ist das entscheidend, denn Ausfälle und langwierige Reparaturen können sich geschäftskritisch auswirken. Wer hier mit zusätzlichen Services aufwarten kann, setzt sich im globalen Wettbewerb durch. Das kontinuierliche Einsammeln von Daten zum Status spezifischer Bauteile erlaubt langfristig die Entwicklung verbesserter und kostenoptimierter Anlagen. So wird dem Endkunden ein optimiertes Produkt geboten und zusätzlich das Risiko der Garantierückstellung vermindert.

Auf dem Weg zur Cost-Reduction-Platform

Damit Maschinenbauer ihre Kosten besser in den Griff bekommen können, muss Datenanalyse zum Standard werden. Ob Krise oder nicht – um IoT-Lösungen, die diese Analyse ermöglichen, kommt heute kein Industrieunternehmen mehr herum. Dabei gibt es heute bereits Lösungen wie die von Senseforce, welche bereits für Maschinentypen ab 50.000€ rentabel und speziell auf die Bedürfnisse des Mittelstandes angepasst sind. Denn eines darf bei Digitalisierungsprojekten nicht unterschätzt werden: Implementierung und Bedienung der Software-Lösung muss schnell und benutzerfreundlich erfolgen können. Moderne Low-Code-Ansätze sowie Plug&Play-Konfigurationen sind in der Handhabung den klassischen Lösungen der großen Provider weit überlegen. Zudem entfallen überteuerte Lizenzkosten und hoher personeller Aufwand für Betrieb, Aufbau und Management, die bei herkömmlichen Lösungen meist zum unerwarteten Hauptkostentreiber werden. So werden IoT-Lösungen zur sinnvollen Cost-Reduction-Plattform - nicht etwa zum Investitionsgrab.