Predictive Maintenance in der Supply Chain

Komplexität und Kosten im Betrieb

In modernen Lieferketten sind Maschinen, Anlagen und Transportmittel eng miteinander verzahnt. Ein ungeplanter Ausfall bleibt selten ein lokales Ereignis. Vielmehr entstehen Kaskadeneffekte, die sich durch Produktion, Lagerhaltung und Distribution ziehen. Lieferverzögerungen, ungeplante Stillstände oder Vertragsstrafen sind häufige Folgen. Entsprechend hoch ist der wirtschaftliche Druck, Wartung nicht mehr nur reaktiv oder nach festen Intervallen zu organisieren.

Eine funktionierende vorausschauende Wartung erfordert in erster Linie eine saubere Datenbasis. Betriebs- und Messdaten müssen konsistent erfasst, historisiert und mit Stammdaten und Ressourcen verknüpft werden. Erst dadurch lassen sich Muster erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle hindeuten und entsprechende Massnahmen einplanen. In der Praxis besteht hier oft ein Bruch zwischen den Datenformaten unterschiedlicher Systeme, wie zum Beispiel die Übertragung und Verarbeitung von Sensordaten in ein ERP-System.

Nicht zu unterschätzen ist zudem der organisatorische Wandel. Instandhaltungsteams müssen lernen, datenbasierte Empfehlungen zu interpretieren und in ihre täglichen Abläufe zu integrieren. Predictive Maintenance ist damit auch ein Change-Projekt.

Harmonisierung von Systemen und Prozessen

Der grösste Teil des Aufwands bei der Predictive Maintenance entfällt daher nicht auf die Entwicklung von Prognosemodellen, sondern auf vorbereitende Arbeiten. Insbesondere die Aufbereitung und Harmonisierung von Daten nimmt einen erheblichen Anteil ein. Sensordaten müssen bereinigt, vereinheitlicht und mit betrieblichen Kontextinformationen angereichert werden. IoT-Plattformen, ERP-Lösungen und spezialisierte Anwendungen müssen miteinander kommunizieren, was insbesondere in historisch gewachsenen IT-Landschaften komplex ist.

Parallel dazu müssen Prozesse definiert werden, die festlegen, wie mit Prognosen umgegangen wird. Ohne klare Abläufe bleibt selbst die beste Vorhersage wirkungslos. Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht durch die Prognose selbst, sondern durch die Fähigkeit, daraus konkrete Handlungen abzuleiten. Eine erkannte Anomalie muss automatisch einen Wartungsprozess anstossen, idealerweise inklusive Planung, Ressourcenallokation und Ersatzteilbeschaffung. Die Herausforderung besteht gerade bei grösseren Betrieben darin, diese Ansätze über verschiedene Standorte, Anlagen und Geschäftsbereiche hinweg zu standardisieren.

Vom Datencontainer zur Entscheidungsplattform

Moderne ERP-Systeme – etwa von SAP – spielen eine zentrale Rolle in diesem Kontext. Ihr Mehrwert liegt weniger in der eigentlichen Vorhersage, sondern in der Fähigkeit, Daten zu strukturieren und Prozesse zu steuern.

ERP-Systeme liefern den betriebswirtschaftlichen Kontext, der für die Bewertung technischer Daten entscheidend ist. Informationen zu Anlagen, Wartungshistorien, Ersatzteilen und Lieferketten fliessen hier zusammen. Dadurch lassen sich Sensordaten nicht isoliert betrachten, sondern im Zusammenhang mit Kosten, Verfügbarkeiten und betrieblichen Prioritäten interpretieren.

Besonders relevant ist die Möglichkeit, operative Prozesse direkt anzustossen. Erkennt ein System eine potenzielle Störung, kann automatisch ein Wartungsauftrag generiert werden. Gleichzeitig lässt sich prüfen, ob benötigte Ersatzteile verfügbar sind oder beschafft werden müssen. Diese Verzahnung von Analyse und Ausführung ist ein zentraler Erfolgsfaktor.

Zudem ermöglichen moderne Plattformen die Integration von IoT- und KI-Services. Im SAP-Umfeld erfolgt dies beispielsweise über die Business Technology Platform, die Datenintegration, Analyse und Anwendungslogik verbindet. Dadurch entsteht eine durchgängige Architektur, in der Daten nicht nur gesammelt, sondern auch unmittelbar genutzt werden.

Ein typisches Anwendungsszenario findet sich in der Intralogistik: Förderanlagen werden kontinuierlich überwacht, Abweichungen frühzeitig erkannt und Wartungsmassnahmen automatisch eingeplant. Parallel dazu werden Ersatzteilbestände optimiert und Lieferprozesse angepasst. Der Effekt ist eine deutlich höhere Planungssicherheit.

Mehrwert für die Supply Chain

Der Nutzen von Predictive Maintenance zeigt sich besonders deutlich im Zusammenspiel der Supply Chain. Stabilere Anlagen führen zu zuverlässigeren Produktionsprozessen, was sich unmittelbar auf Liefertermine und Servicequalität auswirkt. Gleichzeitig lassen sich Ersatzteile gezielter bevorraten, wodurch Lagerkosten sinken und Engpässe reduziert werden.

Darüber hinaus gewinnen Unternehmen an Flexibilität. Wenn Wartungsbedarfe frühzeitig bekannt sind, können Eingriffe gezielt in weniger kritische Zeitfenster gelegt werden. Dies verbessert die Auslastung von Ressourcen und reduziert operative Risiken. Predictive Maintenance wird damit zu einem Instrument, um die Resilienz der gesamten Lieferkette zu erhöhen.

Datenarchitektur als Schlüssel

Predictive Maintenance ist weniger ein isoliertes KI-Thema als vielmehr eine Frage der durchgängigen Daten- und Prozessintegration. Der grösste Hebel liegt in der Fähigkeit, unterschiedliche Datenquellen zu verbinden und daraus unmittelbar umsetzbare Entscheidungen abzuleiten.

ERP-Systeme übernehmen dabei eine Schlüsselrolle als Integrations- und Steuerungsplattform. Ihr Mehrwert entsteht insbesondere dort, wo Prognosen direkt in operative Prozesse übersetzt werden. Für IT-Verantwortliche bedeutet dies, den Fokus nicht primär auf einzelne Technologien zu legen, sondern auf eine konsistente Architektur, die Daten, Prozesse und Organisation miteinander verbindet.