{"id":45293,"date":"2026-06-24T16:45:38","date_gmt":"2026-06-24T11:15:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=45293"},"modified":"2026-07-28T13:42:34","modified_gmt":"2026-07-28T08:12:34","slug":"ausfallkosten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/ausfallkosten\/","title":{"rendered":"Ungeplante Ausfallzeiten: Einblicke in Kosten und Wiederherstellung"},"content":{"rendered":"
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\u00dcberblick<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Unternehmen aus den Bereichen Fertigung, \u00d6l und Gas, Energie, Versorgungswirtschaft, Bergbau und Chemie sehen sich einem zunehmenden Druck ausgesetzt, die Verf\u00fcgbarkeit ihrer Anlagen zu steigern und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten. Ungeplante Ausfallzeiten stehen im Mittelpunkt dieses Drucks und sind mittlerweile zum gr\u00f6\u00dften einzelnen versteckten Kostenfaktor im industriellen Betrieb geworden.<\/p>\n

Siemens bezifferte das Ausma\u00df des Problems in seinem Bericht \u201eTrue Cost of Downtime 2024\u201c auf etwa $1,4 Billionen pro Jahr<\/strong> bei den 500 gr\u00f6\u00dften Unternehmen weltweit. Besonders auff\u00e4llig ist dabei der Trend: Die Kosten sind seit 2019 um 62 Prozent gestiegen, obwohl die Zahl der Vorf\u00e4lle zur\u00fcckgegangen ist. Betriebsunterbrechungen treten seltener auf, doch jede einzelne ist kostspieliger, da die Anlagen schlanker betrieben werden und die mit jedem Vorfall verbundenen versteckten Kosten gestiegen sind.<\/p>\n

Dieser Bericht kn\u00fcpft dort an, wo die Makrozahlen aufh\u00f6ren. Er zeigt auf, wo sich die Verluste tats\u00e4chlich ansammeln, und \u2013 was noch aussagekr\u00e4ftiger ist \u2013 in welchem Umfang sie wieder hereingeholt werden k\u00f6nnen. Die kurze Antwort aus der Analyse von Verdantis lautet: Der Gro\u00dfteil der Verluste entsteht nicht durch den mechanischen Ausfall selbst, sondern durch die Reaktion darauf, die Suche nach dem richtigen Ersatzteil und den Daten zu dessen Verwendung \u2013 und ein gro\u00dfer Teil davon l\u00e4sst sich ohne Personalaufstockung wieder hereinholen.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Die wichtigsten Ergebnisse auf einen Blick<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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$1.4T<\/span>
Die Makrokosten.<\/span> Ungeplante Ausfallzeiten kosten die 500 gr\u00f6\u00dften Unternehmen der Welt j\u00e4hrlich etwa $1,4 Billionen, was rund 11 Prozent ihres Umsatzes entspricht \u2013 ein Anstieg um 62 Prozent seit 2019.
Siemens, Wahre Kosten der Ausfallzeit 2024<\/div><\/div><\/div>
$260K<\/span>
Ein unabh\u00e4ngiger Vergleichstest best\u00e4tigt dies.<\/span> Laut Aberdeen belaufen sich die durchschnittlichen Kosten f\u00fcr ungeplante Ausfallzeiten in der Fertigungsindustrie auf fast $260.000 pro Stunde und auf etwa $50 Milliarden pro Jahr in der gesamten US-Fertigungsindustrie.
Aberdeen<\/div><\/div><\/div>
#1<\/span>
Die Reparaturdauer h\u00e4ngt von den Ersatzteilen ab.<\/span> Die Nichtverf\u00fcgbarkeit von Ersatzteilen ist der mit Abstand wichtigste Faktor daf\u00fcr, wie lange eine stillgelegte Anlage au\u00dfer Betrieb bleibt, da die Produktionslinie so lange warten muss, bis die Suche abgeschlossen ist \u2013 und nicht nur, bis die St\u00f6rung behoben ist.
Verdantis-Analyse<\/div><\/div><\/div>
25-35%<\/span>
Die L\u00fccke bei der Schraubzeit.<\/span> Techniker verbringen nur ein Viertel bis ein Drittel einer Schicht mit praktischer Arbeit; ein Gro\u00dfteil der restlichen Zeit entf\u00e4llt auf Such- und Logistikaufgaben.
Arbeitszeitstudien in der Industrie<\/div><\/div><\/div>
~83%<\/span>
Ausf\u00e4lle treten meist zuf\u00e4llig auf.<\/span> Etwa 83 Prozent der Ausf\u00e4lle folgen zuf\u00e4lligen Mustern, sodass die kalenderbasierte Instandhaltung nur eine Minderheit davon erfasst und die vorausschauende Instandhaltung zum wichtigsten Hebel f\u00fcr die Wiederherstellung wird.
Verdantis-Analyse<\/div><\/div><\/div>
70%<\/span>
Der Wandel im Bereich der KI ist agentisch gepr\u00e4gt.<\/span> KI-Agenten bewerten nun die Dringlichkeit, prognostizieren den Ersatzteilbedarf und kennzeichnen risikobehaftete Arbeitsauftr\u00e4ge bereits vor deren Freigabe; die vorausschauende Wartung tr\u00e4gt dar\u00fcber hinaus dazu bei, Ausf\u00e4lle um bis zu 70 Prozent zu reduzieren.
Deloitte, McKinsey; Analyse von Verdantis<\/div><\/div><\/div>
~$17M<\/span>
Der zu gewinnende Preis.<\/span> Von den gesch\u00e4tzten $56 Millionen Verlusten pro Betriebseinheit pro Jahr lassen sich allein durch vorausschauende Instandhaltung etwa $17 Millionen wiedergewinnen.
Sch\u00e4tzung von Verdantis<\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Zweck des Berichts<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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MRO- und Anlagendaten sind h\u00e4ufig \u00fcber ERP-Systeme, CMMS-Systeme und Tabellenkalkulationen verstreut, wodurch Ausfallzeiten eher zu einer Quelle wiederkehrender Verluste als zu einem kontrollierten Risiko werden. Dieser Bericht quantifiziert die Auswirkungen vernetzter Teile- und Anlagendaten auf Ausfallkosten, Wiederherstellung und Betriebskapital und liefert F\u00fchrungskr\u00e4ften im operativen Bereich evidenzbasierte Vergleichswerte, auf deren Grundlage sie Ma\u00dfnahmen ergreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die Hauptziele des Berichts bestehen darin, fundierte Richtwerte f\u00fcr die Kosten ungeplanter Ausfallzeiten auf der Grundlage ver\u00f6ffentlichter Forschungsergebnisse zu ermitteln, aufzuzeigen, in welchem Bereich der Gesamtzahl die wiedergewinnbaren Mittel liegen, die Hebel zu bewerten, die pro Aufwandseinheit die gr\u00f6\u00dfte Reduzierung der Ausfallzeiten bewirken, sowie Entscheidungen zu EAM, vorausschauender Instandhaltung und MRO-Bestandsstrategie mit datengest\u00fctzten Sch\u00e4tzungen zu untermauern.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Methodik und Umfang<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Die Zahlen in diesem Bericht stammen nicht aus einer durchgef\u00fchrten Befragung von Befragten. Es handelt sich um modellierte Sch\u00e4tzungen, die durch die Kombination ver\u00f6ffentlichter Forschungsergebnisse mit der Szenariomodellierung von Verdantis erstellt wurden; sie werden durchgehend als \u201eVerdantis-Analyse\u201c oder \u201eVerdantis-Sch\u00e4tzung\u201c bezeichnet, sodass keine Zweifel hinsichtlich ihrer Grundlage aufkommen k\u00f6nnen. Der Ansatz kombiniert vier Methoden.<\/p>\n

Benchmark-Verankerung.<\/strong> Die Makrokosten stammen direkt aus der Siemens-Studie \u201eTrue Cost of Downtime 2024\u201c. Unabh\u00e4ngige Vergleichswerte f\u00fcr die st\u00fcndlichen Ausfallkosten stammen von Aberdeen. Die Zahlen zu Wartungszeiten, MRO-Best\u00e4nden und vorausschauender Instandhaltung entstammen ver\u00f6ffentlichten Branchenstudien (u. a. von Deloitte und McKinsey), w\u00e4hrend die Anteile der Ausfallmuster aus der Literatur zur Zuverl\u00e4ssigkeit (Nowlan und Heap) stammen.<\/p>\n

Szenariobasierte Modellierung.<\/strong> Die branchenbezogenen Ausfallkostens\u00e4tze werden auf eine repr\u00e4sentative, anlagenschwere Anlage angewendet, um den j\u00e4hrlichen Verlust und den durch die einzelnen Einflussfaktoren wiedergewinnbaren Anteil zu sch\u00e4tzen, wobei statt einzelner Werte Eingabebereiche herangezogen werden.<\/p>\n

Datentriangulation.<\/strong> Die Modellausgaben werden mit den oben genannten ver\u00f6ffentlichten Referenzwerten abgeglichen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb vertretbarer Grenzen bleiben.<\/p>\n

Vorw\u00e4rtsvalidierung.<\/strong> Es wurde ein strukturiertes Erhebungsinstrument entwickelt, um diese Sch\u00e4tzungen mit den von den Betreibern gemeldeten Daten abzugleichen; die Ergebnisse werden in diesen Bericht aufgenommen, sobald sie vorliegen.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Geltungsbereich: Modellierte Branchen und Ausfallkostenquoten<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Das Modell verwendet repr\u00e4sentative Stundens\u00e4tze f\u00fcr Ausfallkosten in sechs anlagenschweren Branchen. Hierbei handelt es sich um Eingabewerte und nicht um Umfrageergebnisse; sie k\u00f6nnen an einen bestimmten Betriebsablauf angepasst werden.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Industrie<\/th>Modellierte Ausfallkosten pro Stunde<\/th><\/tr>
St\u00fcckfertigung<\/td>$260,000<\/td><\/tr>
\u00d6l und Gas<\/td>$250,000<\/td><\/tr>
Chemikalien<\/td>$190,000<\/td><\/tr>
Bergbau und Metalle<\/td>$187,500<\/td><\/tr>
Energie und Versorgungsunternehmen<\/td>$160,000<\/td><\/tr>
Essen und Trinken<\/td>$120,000<\/td><\/tr><\/table>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Die Zusammensetzung der $1,4 Billionen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Ausfallzeiten werden in der Regel jeweils auf eine Ursache beschr\u00e4nkt angegangen. Verdantis ordnet sie f\u00fcnf miteinander verbundenen Bereichen zu, und da diese Bereiche miteinander verkn\u00fcpft sind, f\u00fchrt eine L\u00fccke bei den Komponenten dazu, dass aus einem begrenzten Ausfall ein langwieriger und kostspieliger Vorfall wird. Keine einzelne Funktion tr\u00e4gt die Hauptverantwortung.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Anteil der Ausfallstunden nach Fehlerursachen \u00b7 Analyse von Verdantis<\/div>
Anlagenintegrit\u00e4t<\/span><\/span><\/span>39%<\/span><\/div>
Planung der Wartung<\/span><\/span><\/span>20%<\/span><\/div>
Arbeitskr\u00e4fte<\/span><\/span><\/span>18%<\/span><\/div>
Lieferkette f\u00fcr Ersatzteile<\/span><\/span><\/span>12%<\/span><\/div>
Extern & digital<\/span><\/span><\/span>10%<\/span><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Der Bereich Ersatzteile macht zwar nur ein Achtel aller Ausf\u00e4lle aus, ist jedoch der wichtigste Faktor daf\u00fcr, wie lange eine Anlage nach einem Ausfall au\u00dfer Betrieb bleibt. Dies ist das wiederkehrende Thema dieses Berichts und der Grund daf\u00fcr, Verwaltung kritischer Ersatzteile<\/a> erh\u00e4lt mehr Aufmerksamkeit, als man allein aufgrund der H\u00e4ufigkeit der Vorf\u00e4lle erwarten w\u00fcrde.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Wichtigste Forschungsergebnisse<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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1. Die Kosten ungeplanter Ausfallzeiten<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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$1.4T<\/div>
J\u00e4hrliche Kosten der 500 weltweit gr\u00f6\u00dften Unternehmen (Siemens)<\/div><\/div>
~$56M<\/div>
Gesch\u00e4tzter Verlust pro anlagenschwerer Einrichtung pro Jahr (Verdantis)<\/div><\/div>
~$206K<\/div>
Gesch\u00e4tzte Kosten pro Ausfallstunde an einer kritischen Produktionslinie (Verdantis)<\/div><\/div>
+62%<\/div>
Anstieg der Ausfallkosten seit 2019, obwohl die Zahl der Vorf\u00e4lle zur\u00fcckging (Siemens)<\/div><\/div>
~1 TP 4 T 260 K\/Std.<\/div>
Durchschnittliche Kosten f\u00fcr Ausfallzeiten in der Fertigung, unabh\u00e4ngige Benchmark-Studie (Aberdeen)<\/div><\/div>
~$50B<\/div>
J\u00e4hrliche Kosten durch ungeplante Ausfallzeiten in der US-Fertigungsindustrie (Aberdeen)<\/div><\/div><\/div>
Einblick.<\/span> Die Kosten entstehen zunehmend durch die Behebung von St\u00f6rungen und nicht durch den Ausfall selbst. Ein schlankeres Werk verzeichnet h\u00f6here Verluste pro Stillstandsstunde, weshalb die Verk\u00fcrzung jeder Betriebsunterbrechung wichtiger denn je ist. Der unabh\u00e4ngige Referenzwert von Aberdeen in H\u00f6he von etwa $260.000 pro Stunde deckt sich mit der st\u00fcndlichen Sch\u00e4tzung von Verdantis selbst, sodass zwei unterschiedliche Methoden im gleichen Bereich liegen.<\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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2. Die meisten Ausf\u00e4lle treten zuf\u00e4llig auf<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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~83%<\/div>
Ausf\u00e4lle folgen zuf\u00e4lligen, nicht altersabh\u00e4ngigen Mustern (Verdantis)<\/div><\/div>
~30%<\/div>
Der Anteil der durch vorausschauende Instandhaltung behebbaren Ausfallzeiten (Verdantis)<\/div><\/div>
bis zu 70%<\/div>
Weniger Ausf\u00e4lle durch vorausschauende Instandhaltung (Deloitte)<\/div><\/div>
~25%<\/div>
Geringere Wartungskosten durch vorausschauende Instandhaltung (Deloitte, McKinsey)<\/div><\/div><\/div>
Einblick.<\/span> Die kalenderbasierte Instandhaltung kann stets nur den altersbedingten Teil abdecken. Die vorausschauende, zustandsorientierte Instandhaltung ist der mit Abstand gr\u00f6\u00dfte Hebel zur Kosteneinsparung und erzielt mehr als doppelt so viel wie die zeitbasierte vorbeugende Instandhaltung.<\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Aus diesem Grund ist die zustandsorientierte Arbeit wichtiger als der Kalender. Das vollst\u00e4ndige Bild finden Sie in unserem begleitenden Datensatz unter Statistiken zur vorausschauenden Instandhaltung<\/a>.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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3. Ersatzteile und Daten bestimmen die Reparaturdauer<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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#1<\/div>
Die Nichtverf\u00fcgbarkeit von Ersatzteilen ist der gr\u00f6\u00dfte Einzelfaktor, der die Reparaturdauer beeinflusst (Verdantis)<\/div><\/div>
25-35%<\/div>
Anteil der Arbeitszeit, den Techniker mit Schraubarbeiten verbringen (Branchenstudien)<\/div><\/div>
~70%<\/div>
Ein Teil der Maschinendaten, die in der Industrie erfasst werden, bleibt ungenutzt (Industrie)<\/div><\/div>
+20\u201330 Punkte<\/div>
Zeitaufwand f\u00fcr die Montage bei geplanten, komplett zusammengestellten und datenvollst\u00e4ndigen Arbeiten (Industrie)<\/div><\/div><\/div>
Einblick.<\/span> Das Objekt bleibt w\u00e4hrend der gesamten Suche au\u00dfer Betrieb, nicht nur w\u00e4hrend der Reparatur. Fragmentierte und doppelte Teile- und Objektdaten schicken erfahrene Techniker auf eine Schnitzeljagd, und genau in dieser Suche verbergen sich die kontrollierbaren Arbeitsstunden.<\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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4. Was ist erstattungsf\u00e4hig?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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~$17M<\/div>
Pro Standort allein durch vorausschauende Instandhaltung erzielbare Einsparungen (Verdantis)<\/div><\/div>
$22-34M<\/div>
Voraussichtliche Gesamtr\u00fcckfl\u00fcsse pro Einrichtung \u00fcber alle Hebel hinweg (Verdantis)<\/div><\/div><\/div>
Einblick.<\/span> F\u00fcr die Instandsetzung sind nicht in erster Linie mehr Personal oder neue Sensoren erforderlich. Vielmehr m\u00fcssen die Daten zu Ersatzteilen, Anlagen und Arbeitsauftr\u00e4gen, \u00fcber die das Unternehmen bereits verf\u00fcgt, miteinander verkn\u00fcpft werden, damit das richtige Ersatzteil und der richtige Plan bereitstehen, bevor ein Techniker die Anlage betritt.<\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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5. Die Belastungen durch Lagerhaltung und Beschaffung<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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15-25%<\/div>
Ein Teil des MRO-Bestands besteht aus veraltetem oder \u00fcbersch\u00fcssigem Lagerbestand (Branche)<\/div><\/div>
18-30%<\/div>
J\u00e4hrliche Lagerhaltungskosten f\u00fcr MRO-Lagerbest\u00e4nde (Branche)<\/div><\/div>
30-60%<\/div>
Aufschlag bei Eilauftr\u00e4gen im Vergleich zur geplanten Beschaffung (Industrie)<\/div><\/div>
40-50%<\/div>
Anteil der MRO am Instandhaltungsbudget (Branche)<\/div><\/div><\/div>
Einblick.<\/span> Die gleiche Datenl\u00fccke, die zu l\u00e4ngeren Ausfallzeiten f\u00fchrt, bindet zudem Kapital: Teile, die niemand finden kann, werden nachbestellt, w\u00e4hrend \u00fcbersch\u00fcssige Best\u00e4nde im Regal liegen und an einem anderen Standort genau dieser Artikel fehlt.<\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Auswirkungen auf den Konzernabschluss<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Die nachstehende Tabelle fasst die erwartete j\u00e4hrliche Wertsteigerung f\u00fcr eine einzelne repr\u00e4sentative, anlagekapitalintensive Anlage nach Hebel aufgeschl\u00fcsselt zusammen. Bei den Zahlen handelt es sich um Sch\u00e4tzungen des Verdantis-Szenarios, die als Spannen angegeben und an die in der Methodik festgelegten Referenzwerte angepasst sind. Sie dienen lediglich als Anhaltspunkt und sind nicht streng additiv.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Hebel<\/th>Was es wiederherstellt<\/th>Niedrig<\/th>Hoch<\/th><\/tr>
Pr\u00e4diktive Wartung<\/td>Zuf\u00e4llige Ausf\u00e4lle werden fr\u00fcher erkannt<\/td>$14M<\/td>$20M<\/td><\/tr>
Verf\u00fcgbarkeit von Ersatzteilen und Daten<\/td>K\u00fcrzere Reparaturzeiten, weniger Lieferengp\u00e4sse<\/td>$4M<\/td>$7M<\/td><\/tr>
Produktivit\u00e4t der Belegschaft<\/td>Mehr Arbeitszeit, weniger Suchaufwand<\/td>$2M<\/td>$3M<\/td><\/tr>
Lagerhaltung und Beschaffung<\/td>Geringere Lagerhaltungskosten, weniger Notfallk\u00e4ufe<\/td>$2M<\/td>$4M<\/td><\/tr>
Voraussichtliche Gesamtr\u00fcckfl\u00fcsse pro Einrichtung<\/b><\/td><\/td>$22M<\/b><\/td>$34M<\/b><\/td><\/tr><\/table>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Verdantis-Analyse: Pro Standort erwartete Wertebereiche. Die Ergebnisse der Implementierung variieren je nach betrieblicher Reife und m\u00fcssen anhand der Betreiberdaten validiert werden.<\/em><\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Die von Siemens ermittelten $1,4 Billionen sind kein Beweis daf\u00fcr, dass Maschinen schneller ausfallen. Sie sind vielmehr ein Beweis daf\u00fcr, dass die Informationen, die zur Vermeidung dieser Verluste erforderlich sind, ungenutzt und isoliert vorliegen.<\/div>
Kumar Gaurav Gupta<\/span> \u00b7 Vorstandsvorsitzender, Verdantis<\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Der KI-Wandel in der Instandhaltung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Die Erholung, von der in diesem Bericht die Rede ist, l\u00e4sst sich nicht durch die Einstellung zus\u00e4tzlicher Mitarbeiter erfassen. Sie zeigt sich vielmehr darin, dass KI den Schritt aus den Backoffice-Pilotprojekten hinaus in die Fertigung, in das Lager und in die Arbeitsauftragswarteschlange vollzieht. Der Markt f\u00fcr KI im Bereich der vorausschauenden Instandhaltung geh\u00f6rt mittlerweile zu den am schnellsten wachsenden Segmenten der Industriesoftware. Analysten prognostizieren ein durchschnittliches j\u00e4hrliches Wachstum von Mitte der Zehner bis zu fast 40 Prozent \u2013 ein Zeichen daf\u00fcr, dass anlagenintensive Betreiber in gro\u00dfem Ma\u00dfstab von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz \u00fcbergehen.<\/p>\n

Im MRO-Bereich liegt der Mehrwert in den Agenten, nicht in einem Chatbot. KI-Agenten bewerten kontinuierlich die Kritikalit\u00e4t von Teilen und Anlagen, prognostizieren den Ersatzteilbedarf, legen dynamische Nachbestellpunkte fest und kennzeichnen Arbeitsauftr\u00e4ge, bei denen das Risiko eines fehlenden Teils besteht, noch bevor diese freigegeben werden. Jeder Agent \u00fcbergibt dem n\u00e4chsten ein pr\u00e4ziseres Signal, sodass sich ein Planer auf die wenigen Positionen konzentrieren kann, die ein echtes Risiko bergen, anstatt Tausende zu sichten, wobei jede \u00c4nderung von einem Menschen genehmigt wird.<\/p>\n

Die vorausschauende, zustandsorientierte Instandhaltung ist der Weg der Zukunft, da sie der einzige Ansatz ist, der die rund 83 Prozent der Ausf\u00e4lle ber\u00fccksichtigt, die eher zuf\u00e4llig als altersbedingt auftreten. Der Nutzen ist bereits belegt: bis zu 70 Prozent weniger Ausf\u00e4lle und etwa 25 Prozent geringere Instandhaltungskosten (Deloitte, McKinsey). Das ist die Logik hinter einem Ein KI-basierter Ansatz f\u00fcr das Unternehmensanlagenmanagement<\/a>: Verbinden Sie zun\u00e4chst die Signale der Teile, Ressourcen und Arbeitsauftr\u00e4ge miteinander; lassen Sie dann die Agenten die routinem\u00e4\u00dfigen Entscheidungen mit einer Handlungsempfehlung anzeigen, damit Fachkr\u00e4fte Zeit f\u00fcr die Entscheidungen haben, die eine eigene Beurteilung erfordern.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Herausforderungen und Chancen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Zersplitterte Teile- und Anlagendaten.<\/strong> Ein und dasselbe physische Bauteil ist unter mehreren Bezeichnungen und Artikelnummern erfasst, die Lagerpl\u00e4tze sind falsch angegeben und die Anlagenhandb\u00fccher sind veraltet. Dies ist die Ursache f\u00fcr die \u201eSchnitzeljagd\u201c und f\u00fcr doppelte Beschaffungen.<\/p>\n

Manuelle, reaktive Arbeitsabl\u00e4ufe.<\/strong> Wo Arbeitsauftr\u00e4ge nach wie vor in Tabellenkalkulationen und auf Papier abgewickelt werden, werden Auftr\u00e4ge freigegeben, ohne dass das Bauteil und der Plan \u00fcberpr\u00fcft werden, was eine kurze Reparatur zu einem langen Betriebsausfall macht.<\/p>\n

Statische Lagerhaltungs- und Nachbestellrichtlinien.<\/strong> Nachbestellpunkte und Sicherheitsbest\u00e4nde werden h\u00e4ufig einmalig bei der Systemkonfiguration festgelegt und anschlie\u00dfend nie mehr \u00fcberpr\u00fcft, was sowohl zu Lieferengp\u00e4ssen bei kritischen Teilen als auch zu \u00dcberbest\u00e4nden bei den \u00fcbrigen Teilen f\u00fchrt. Die Richtlinie spiegelt den tats\u00e4chlichen Verbrauch, die Lieferzeiten oder die Kritikalit\u00e4t nicht mehr wider.<\/p>\n

Belastung durch die Belegschaft.<\/strong> Erfahrene Techniker verbringen den Gro\u00dfteil ihrer Schicht nicht damit, Schraubenschl\u00fcssel zu bedienen. Diese Zeit wieder freizusetzen, ist eine der gr\u00f6\u00dften Kapazit\u00e4tsquellen, die direkt vor unseren Augen verborgen liegt.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Strategische Vorteile eines vernetzten EAM-Systems<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Bereich<\/th>Wesentliche Auswirkungen<\/th>Basis<\/th><\/tr>
Pr\u00e4diktive Wartung<\/td>Erkennt zuf\u00e4llige Ausf\u00e4lle, bevor diese den Produktionsablauf zum Stillstand bringen<\/td>Bis zu 70% weniger Ausf\u00e4lle (Deloitte)<\/td><\/tr>
Teile- und Anlagendaten<\/td>K\u00fcrzere Reparaturzeiten und weniger Lieferengp\u00e4sse<\/td>Zu den Komponenten geh\u00f6rt der #1-Treiber f\u00fcr die Reparaturzeit (Verdantis)<\/td><\/tr>
Optimierung des Inventars<\/td>Weniger Kapital ist in \u00dcbersch\u00fcssen und unverk\u00e4uflichen Best\u00e4nden gebunden<\/td>15-25% aus dem MRO-Bestand ist \u00fcbersch\u00fcssig (Industrie)<\/td><\/tr>
Strategische Beschaffung<\/td>Weniger Notfallk\u00e4ufe zu \u00fcberh\u00f6hten Preisen<\/td>30-60%: Eingesparte Notfallpr\u00e4mie (Branche)<\/td><\/tr>
Produktivit\u00e4t der Belegschaft<\/td>Mehr Zeit zum Ausprobieren, weniger Zeit zum Suchen<\/td>+20\u201330 Punkte f\u00fcr die Zeit f\u00fcr Schraubarbeiten bei der Arbeitsplanung (Industrie)<\/td><\/tr><\/table>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Konkrete Zielbereiche f\u00fcr die Ergebnisse der MRO360-Implementierung \u2013 darunter die Freisetzung von Betriebskapital, die Reduzierung von Notfallausgaben und die Verk\u00fcrzung von Ausfallzeiten \u2013 sind auf Anfrage als voraussichtliche Zielbereiche erh\u00e4ltlich, vorbehaltlich der produkttechnischen und rechtlichen Freigabe.<\/em><\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Ein praktikabler Ansatz<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Um diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen, ist ein schrittweiser Ansatz erforderlich, der die Bewertung der Kritikalit\u00e4t, Bestandsdisziplin und pr\u00e4diktive Technologien miteinander verbindet. Verdantis empfiehlt die folgende Vorgehensweise.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tErmittlung des Ausfallrisikos und des Ersatzteilbedarfs\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Pr\u00fcfen Sie die Best\u00e4nde an Ersatzteilen, Anlagen und Arbeitsauftr\u00e4gen und ermitteln Sie, in welchem Umfang Ausfallzeiten und Betriebskapital durch Bestandsl\u00fccken, Lager\u00fcberh\u00e4nge und die Suche nach Ersatzteilen gebunden sind.<\/p>\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tKritikalit\u00e4t der Punktzahl\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Set Kritikalit\u00e4t von Bauteilen und Anlagen<\/a> So flie\u00dfen Lagerbest\u00e4nde, Sicherheitspuffer und die Aufmerksamkeit der Planer dorthin, wo ein Ausfall tats\u00e4chlich schmerzt.<\/p>\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tTeile, Anlagen und Arbeitsauftr\u00e4ge miteinander verkn\u00fcpfen\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Link ordnet Ersatzteile den entsprechenden Ger\u00e4ten und Arbeitsauftr\u00e4gen zu, sodass das richtige Teil und dessen Standort bereits bekannt sind, bevor der Techniker es ben\u00f6tigt.<\/p>\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tBestand und Nachfrage optimieren\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Passen Sie Ihren Lagerbestand an mit MRO-Bestandsverwaltung<\/a> sowie eine Nachfrageprognose, um sowohl Bestandsl\u00fccken als auch \u00dcberbest\u00e4nde zu vermeiden und die Nachbestellpunkte dynamisch anzupassen.<\/p>\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tVorausschauende Instandhaltung auf Ebene\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Bereitstellen KI-basiertes EAM<\/a> um zuf\u00e4llige Fehler fr\u00fchzeitig zu erkennen, solange noch Zeit bleibt, das Bauteil und den Plan vorzubereiten.<\/p>\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tMessen, validieren und skalieren\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Verfolgen Sie hier die Ausfallzeiten, die Bestandsabdeckungsquote und die Wiederherstellung im Vergleich zu den Sch\u00e4tzungen und gehen Sie dabei von den besonders wichtigen Anlagen ausgehend vor.<\/p>\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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H\u00e4ufig gestellte Fragen zu den Kosten ungeplanter Ausfallzeiten, zu den Ursachen daf\u00fcr und dazu, in welchem Umfang anlagenintensive Betriebe diese Kosten realistisch gesehen wieder hereinholen k\u00f6nnen.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Was kosten ungeplante Ausfallzeiten eigentlich? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Siemens beziffert diesen Wert auf etwa **$1,4 Billionen pro Jahr** bei den 500 gr\u00f6\u00dften Unternehmen weltweit, was rund 11 Prozent des Umsatzes entspricht. Ein unabh\u00e4ngiger Benchmark von Aberdeen kommt im verarbeitenden Gewerbe auf etwa $260.000 pro Stunde, und Modellrechnungen von Verdantis sch\u00e4tzen den j\u00e4hrlichen Verlust in einem einzelnen anlagekr\u00e4ftigen Betrieb auf rund $56 Millionen.<\/p><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Warum werden Ausfallzeiten immer teurer, obwohl die Zahl der Vorf\u00e4lle zur\u00fcckgeht? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Die Anlagen werden schlanker betrieben als noch im Jahr 2019, sodass jeder Stillstand einen gr\u00f6\u00dferen Produktionsausfall zur Folge hat und die damit verbundenen versteckten Kosten gestiegen sind. Siemens verzeichnet seit 2019 einen Anstieg der Ausfallkosten um 62 Prozent, obwohl die Zahl der Vorf\u00e4lle zur\u00fcckgegangen ist. Die Kosten verlagern sich nun auf die Ma\u00dfnahmen zur Behebung: die Suche nach dem richtigen Ersatzteil, die erforderlichen Daten f\u00fcr dessen Einsatz sowie die Wartezeit der Produktionslinie.<\/p><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Was ist der wichtigste Faktor daf\u00fcr, wie lange ein Verm\u00f6genswert au\u00dfer Betrieb bleibt? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Nichtverf\u00fcgbarkeit von Ersatzteilen. Sobald ein Ausfall auftritt, steht die Anlage so lange still, bis alle erforderlichen Teile gefunden sind \u2013 nicht nur, bis die Reparatur abgeschlossen ist. Fragmentierte und doppelt gef\u00fchrte Ersatzteil- und Anlagenstammdaten schicken Techniker auf eine regelrechte Schnitzeljagd; daher lassen sich Ausfallzeiten durch vernetzte Daten zuverl\u00e4ssiger verk\u00fcrzen als durch den Einsatz zus\u00e4tzlicher Arbeitskr\u00e4fte.<\/p><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Wie viel Ausfallzeit l\u00e4sst sich realistisch wieder aufholen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Nach den Modellrechnungen von Verdantis bel\u00e4uft sich die insgesamt erwartete Einsparung unter Ber\u00fccksichtigung aller Hebel auf **$22 Millionen bis $34 Millionen pro Standort und Jahr**, wobei allein auf die vorausschauende Instandhaltung etwa $17 Millionen entfallen. Die Effizienzsteigerung beginnt mit der Verkn\u00fcpfung der bereits im Unternehmen vorhandenen Daten zu Bauteilen, Anlagen und Arbeitsauftr\u00e4gen \u2013 und nicht damit, zun\u00e4chst neue Sensoren anzuschaffen.<\/p><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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In welchen Bereichen ist KI im MRO-Bereich tats\u00e4chlich von Nutzen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Es handelt sich hierbei eher um einen agentenbasierten Ansatz als um einen Chatbot. KI-Agenten bewerten die Kritikalit\u00e4t von Bauteilen und Bestandsartikeln, prognostizieren den Ersatzteilbedarf, legen dynamische Nachbestellpunkte fest und kennzeichnen Arbeitsauftr\u00e4ge, bei denen das Risiko eines fehlenden Bauteils besteht, bereits vor deren Freigabe, wobei jede \u00c4nderung von einem Mitarbeiter genehmigt werden muss. Dadurch kann sich ein Planer auf die wenigen Artikel konzentrieren, die ein echtes Risiko darstellen, anstatt Tausende von Artikeln pr\u00fcfen zu m\u00fcssen.<\/p><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Reicht die vorausschauende Instandhaltung allein aus? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Dies ist der wichtigste Einzelhebel, der rund 30 Prozent der vermeidbaren Ausfallzeiten abdeckt, da etwa 83 Prozent der Ausf\u00e4lle zuf\u00e4llig und nicht altersbedingt sind. Da Vorhersagemodelle jedoch nur so gut sind wie die Daten, auf denen sie basieren, muss die Verkn\u00fcpfung und Bereinigung der Teile- und Anlagendaten an erster Stelle stehen.<\/p><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Eine Forschungsanalyse von Verdantis, die sich auf Benchmarks von Siemens und Aberdeen st\u00fctzt und aufzeigt, wohin die in der Branche anfallenden Ausfallkosten in H\u00f6he von $1,4 Billionen flie\u00dfen und in welchem Umfang anlagenintensive Betriebe diese wieder hereinholen k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":45447,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[64],"tags":[],"class_list":["post-45293","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45293","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=45293"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45293\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":46173,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45293\/revisions\/46173"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/45447"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=45293"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=45293"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=45293"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}