Wie Sie mit KI Ausfallzeiten vermeiden können 

Ungeplante Downtimes gehören nach wie vor zu den häufigsten Herausforderungen im Supply Chain Management und werden oft durch den unerwarteten Ausfall kritischer Anlagen ausgelöst. Von Lieferfahrzeugen, die mitten auf der Strecke liegenbleiben, bis hin zu Produktionsanlagen, die zum Stillstand kommen – diese mechanischen Störungen können zu kaskadierenden Verzögerungen, verpassten Lieferterminen und erhöhten Betriebskosten führen. Letztlich gefährden sie die Kundenzufriedenheit und schmälern die Gewinnmargen. Predictive Maintenance bietet eine zukunftsorientierte Lösung, die Daten und maschinelles Lernen nutzt. Sie identifiziert Frühwarnsignale und wartet Anlagen, bevor ein Ausfall eintritt. Mit KI-gestützten Daten und Echtzeitüberwachung können Organisationen von reaktiver Problembehebung zu proaktivem, strategischem Asset Management übergehen. 

Wie KI-gestützte Predictive Maintenance funktioniert 

Viele Unternehmen verlassen sich bei der Wartung kritischer Supply-Chain-Anlagen noch immer auf feste Wartungspläne – auch bei Fahrzeugen, Lagergeräten wie Gabelstaplern und Robotik oder Kühlsystemen. Diese Pläne basieren häufig auf Herstellervorgaben. Während dies einen grundlegenden Schutz bietet, werden Probleme, die zwischen den Inspektionen auftreten, oft übersehen – und das führt zu kostspieligen Geräteausfällen, ungeplanten Ausfallzeiten und gestörten Betriebsabläufen. KI-gestützte Predictive Maintenance adressiert diese Problematik, indem sie frühzeitige Anzeichen von Verschleiß oder Ausfall erkennt, bevor diese eskalieren. Durch kontinuierliche Überwachung kritischer Daten decken KI-Algorithmen Leistungstrends auf, erkennen Anomalien und prognostizieren potenzielle Probleme mit deutlich höherer Genauigkeit als traditionelle Methoden. 

Mit KI-gestützter Predictive Maintenance zu mehr Dynamik

Die KI-gestützte Predictive Maintenance ermöglicht es Organisationen, von starren, zeitbasierten Wartungsplänen zu einem dynamischen, zustandsbasierten Ansatz überzugehen. Wartungsarbeiten werden nur dann durchgeführt, wenn sie tatsächlich erforderlich sind. Dies verbessert die Anlagenzuverlässigkeit, reduziert Ausfallzeiten und stärkt die Kontinuität der Supply Chain. So können Unternehmen höhere Service-Level für ihre Kunden gewährleisten, indem Verzögerungen vermieden und das Vertrauen aufrechterhalten wird. Wartungsarbeiten können auf geplante Stillstandszeiten oder nachfrageschwache Perioden abgestimmt werden, wodurch Ressourcen optimiert und betriebliche Störungen minimiert werden. Gleichzeitig schafft Predictive Maintenance Möglichkeiten für Kosteneinsparungen sowie eine bessere Planung mit einer fundierten Entscheidungsfindung. Durch den Einsatz von KI in der Instandhaltung können Organisationen die Kundenzufriedenheit erhöhen und Wettbewerbsvorteile steigern dank einer resilienteren, flexibleren und effizienteren Supply Chain.

Signifikante Kostensenkungen realisieren

Bei 4flow haben wir zahlreiche Anwendungsfälle erlebt, bei welchen mithilfe von KI-gestützter Predictive Maintenance Betriebsabläufe optimieren und Kosten gesenkt wurden. So kämpfte beispielsweise ein Fahrzeughersteller mit unerwarteten Produktionsstillständen und hatte keine Klarheit über deren Ursachen. 4flow erstellte eine KI-gestützte Tool-Lösung, die sowohl historische als auch Echtzeit-Daten analysiert und das Produktionsteam frühzeitig auf potenzielle Probleme aufmerksam macht, lange bevor die Produktion beeinträchtigt wird. Parallel dazu wurden mit einer Ursachenanalyse die Haupttreiber der Stillstände identifiziert, darunter schwankende Lieferantenleistungen und die hohe Komplexität bestimmter Artikel. Mit diesen Erkenntnissen konnte das Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen, um Störungen zu verhindern, die Effizienz zu steigern und die mit Ausfallzeiten verbundenen Kosten zu senken. So können Einsparungen von bis zu 20 % der Sonderlieferungen und rund 7 % der damit verbundenen Gesamtkosten erreicht werden. Entscheidend ist, dass solche Initiativen schnell und unkompliziert gestartet werden, beginnend mit einem eigenständigen Proof of Concept (PoC). Dies ermöglicht es Unternehmen, die Umsetzbarkeit ohne erhebliche Vorabinvestitionen zu testen und selbst zu erfahren, wie KI die Produktion proaktiv absichern und die Gesamtleistung der Supply Chain stärken kann.