Service im Wandel – So steigern Sie Potenziale im Maschinenbau

"As-A-Service"-Geschäftsmodelle sind etablierter denn je, nicht nur im Alltag sondern auch verstärkt im industriellen Bereich anzutreffen. Services gewinnen vehement an Bedeutung und sind darüber hinaus der eigentliche Mehrwert, was das reine Produkt für die Nutzer nicht liefern kann. Services werden nicht mehr gekauft, sondern auf Zeit gemietet so lange wie der Service Relevanz für das Unternehmen hat.
 

Auch der mittelständische Maschinenbau stellt zunehmend fest, dass Services ein hohes Wachstumspotenzial bieten und von den Kunden mehr und mehr nachgefragt werden. 
Im Online-Workshop "Service & After-Sales - Potenziale im Maschinenbau steigern" teilten diese Einschätzung die 12 Unternehmensvertreter aus dem Maschinen- und Anlagenbau ebenso. Erste erweiterte Services, wie den Remote Service oder den Wartungsvertrieb sind bei den Unternehmen bereits in den Anfängen der Umsetzung. Mehrwert-Services wie der Überblick der Anlageneffizienz- und Verfügbarkeit oder Geschäftsmodelle nach Output anzubieten, scheitern jedoch häufig an der dafür notwendigen validen Datenqualität und -auswertung. Im Workshop berichteten die Vertreter aus dem Maschinenbau zudem von mangelnder Reaktionsgeschwindigkeit in Servicefällen und damit einhergehender wachsender Kundenunzufriedenheit.

Auch rechtliche Aspekte und der richtige Umgang mit Daten bei der Etablierung von datenbasierten Services werfen Fragen und Unsicherheiten auf. Herr Kamp von BIZ | LAW Rechtanswälte aus Dresden nahm hierzu eine Einordnung der Maschinendaten vor und formulierte Ansätze, wie die flexiblen Gestaltungsfreiräume und Chancen richtig zu nutzen sind. Maschinenbauer sind an gehalten, ihr Datenmanagement aktiv zu gestalten und durch transparenten Umgang Vertrauen zu schaffen.

Die EquipmentCloud^® ist hierfür die passende Service-Lösung:

• Unterstützt bei Etablierung von Services entlang des gesamten Maschinenlebenszyklus mittels Use-Case-bezogener Funktionalitäten
• Bietet höchste technische Datensicherheit- und Integrität 
• Transparente und klar verständliche Nutzungsbedingungen 

Die verschiedenen Best-Practice-Beispiele haben gezeigt, dass die Nutzungsszenarien im Service sehr vielseitig sein können. Es wurde dabei auch klar, dass das enorme Wachstumspotenzial von datenbasierten Services nur ausgeschöpft werden kann, wenn der Service zur Chef*innensache gemacht wird, Service-Geschäftsmodelle etabliert werden sowie Vertrieb, Service und Kunde enger und kooperativer zusammen arbeiten.

Wie wäre es, wenn Maschinen, Anlagen, aber auch Mitarbeiter jederzeit komplett ausgelastet wären und Produktionsabläufe keine unvorhersehbaren Stillstände aufwiesen? Oder anders gesagt, die Gründe für Stillstände klar identifiziert werden könnten, sodass nicht die Leistung der Anlage hinterfragt wird, sondern ggf. die Handhabung durch den Bediener aufgezeigt oder andere Schwachstellen langfristig vorgebeugt werden können. 
Was dafür notwendig ist, sind Daten, die effizient erfasst und sinnvoll aufbereitet werden, sodass eine Datenanalyse im nächsten Schritt ohne großen Aufwand möglich ist. 
Im zweiten Teil der Workshopreihe diskutierten Vertreter von sechs Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau über Ziele und Mehrwerte, die sie sich von der Überwachung von Maschinendaten versprechen:

Zwei Lösungswege für die Maschinenintegration in die Digitalisierungslösung
Im zweiten Teil des Workshops wurde im Detail zwei Lösungswege aufgezeigt, je nach dem in welcher Form (digital oder lokal) die Daten vorliegen. Das nötige Handwerkszeug und das Vorgehen bei der Daten- und Maschinenintegration im Zusammenspiel mit der Digitalisierungslösung EquipmentCloud^® wurde dabei anhand zweier Beispiele veranschaulicht. 
Hierdurch konnte den Teilnehmern klar verdeutlicht werden, dass sich unabhängig von der eingesetzten Steuerung oder vorhandenen Schnittstelle die Datenintegration flexibel und einfach umsetzen lässt. Die Monitoring App der EquipmentCloud^®, die RESTful APIs und die IoT-Gateways stellen dabei die notwendigen Bausteine dar. Echter Mehrwert wird aber erst dann generiert, wenn die Daten regelmäßig analysiert und weiterverarbeitet werden. Predictive Maintenance ist das langfristige Ziel. Condition Monitoring oder Präventives Monitoring sind jedoch die ersten Schritte, um die eigenen Daten überhaupt richtig einordnen zu können.  Hierfür gilt es eine verlässliche Datenbasis mittels automatisierter Datenintegration zu schaffen. 

Digital gestützte Inbetriebnahmen sind in der heutigen Zeit längst keine optimale zusätzliche Unterstützung für das technische Team mehr. Vielmehr sind sie eine zwingende Notwendigkeit um Maschinen und Anlagen weltweit installieren und instand zu setzen sowie vertragliche Abnahmekriterien weiterhin termintreu garantieren zu können.
Die Erwartungen der Endkunden sind sehr hoch, gerade im Umfeld der Halbleiterindustrie, müssen Maschinenhersteller herausragende Performance leisten. Verzögerungen kosten Geld und dies geht meist ausschließlich zu Lasten des Maschinenbauers. 
Kommunikation im Team und mit dem Kunden verbessern, den Inbetriebnahmeprozess beschleunigen und Transparenz zum Schlüsselkriterium machen: Wie das funktioniert, wurde am Beispiel von drei erfolgreichen Kundenprojekten gezeigt: