Asset Performance Management (APM)

Ein einziger ungeplanter Anlagenausfall kann eine Kettenreaktion auslösen: versäumte Lieferungen, Überstunden und hektische Bemühungen, den Kunden die Lücke zu erklären. Die Warnzeichen sind in der Regel schon lange vorher vorhanden – etwa die seit Wochen ansteigenden Vibrationen eines Förderbandlagers oder der sich schleichend von den Spezifikationen entfernende Förderdruck einer Pumpe –, doch in den meisten Unternehmen achtet niemand darauf, sodass der Ausfall selbst erst zum ersten Alarmsignal wird. Asset Performance Management (APM) ist der Ansatz, der entwickelt wurde, um dies zu ändern: ein datengestützter Ansatz, der Zustandsüberwachung, Analytics und Zuverlässigkeitsmaßnahmen nutzt, um die Zuverlässigkeit der Anlagen zu stärken und dafür zu sorgen, dass physische Anlagen länger, vorhersehbarer und kostengünstiger laufen. Gartner stuft APM als Technologie mit „hohem Nutzen“ ein, dennoch liegt die Marktdurchdringung in der Zielgruppe derzeit nur bei 20–50 %, was bedeutet, dass die meisten anlagenintensiven Unternehmen noch Spielraum haben, diese Lücke zu schließen. Hier erfahren Sie, was APM bedeutet, warum es wichtig ist und wie es mit den Tools für die Wartung und den Service zusammenarbeitet, in die Sie bereits investiert haben.

Was versteht man unter Asset Performance Management (APM)?

Das Asset Performance Management ist ein systematischer Ansatz zur Maximierung der Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Leistung von physischen Anlagen, Maschinen, Produktionslinien, Fahrzeugen oder Feldgeräten über deren gesamte Lebensdauer hinweg. Es kombiniert Echtzeit-Zustandsüberwachung, prädiktive Analytics und eine strukturierte Strategie für die Wartung, um sich abzeichnende Probleme zu erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen, anstatt erst zu reagieren, wenn die Anlage bereits ausgefallen ist.

APM als Disziplin unterscheidet sich in einem wesentlichen Punkt von einer Wartungsphilosophie: Es ist evidenzbasiert. Anstatt eine Anlage nach einem festen Zeitplan zu warten oder auf einen Ausfall zu warten, nutzen APM-Programme Sensordaten, Machine Learning und Zustandsbewertungen der Anlagen, um zu entscheiden, wann ein Eingriff tatsächlich einen Mehrwert bringt. Dieser Wandel von der kalendergesteuerten zur zustands- und risikogesteuerten Wartung ist es, was ein ausgereiftes APM-Programm von einem traditionellen Plan für präventive Wartung unterscheidet.

Die zuverlässigkeitsorientierte Wartung (RCM), die Methodik, die einem Großteil des modernen APM-Denkens zugrunde liegt, wurde in den 1960er Jahren von der Luftfahrtindustrie entwickelt, um für jede Anlage die kosteneffizienteste Wartungsstrategie zu ermitteln – basierend darauf, wie sie tatsächlich ausfällt, und nicht auf dem vom Hersteller vorgegebenen Wartungsintervall. Fertigungs- und Dienstleistungsunternehmen haben diese Logik seitdem auf Produktionsanlagen, Fahrzeugflotten und im Außeneinsatz befindliche Anlagen übertragen. In anlagenintensiven Branchen wie der Öl- und Gasindustrie, der Energieversorgung und der Schwerindustrie wird dieser Ansatz oft als „Asset Integrity Management“ (Anlagenintegritätsmanagement) bezeichnet – die Gewährleistung der Zuverlässigkeit von Anlagen bedeutet auch, dass sie sicher innerhalb ihrer Auslegungsgrenzen betrieben werden.

Warum ist die Asset Performance so wichtig?

Ungeplante Ausfallzeiten sind kostspielig – und werden immer teurer. Laut Siemens verursachen ungeplante Ausfallzeiten bei den 500 weltweit größten Unternehmen mittlerweile geschätzte 1,4 Billionen US-Dollar jährlich, was 11 % des Gesamtumsatzes entspricht – ein Anstieg gegenüber 8 % im Jahr 2019. Allein in der US-Fertigung belaufen sich die Kosten für ungeplante Ausfallzeiten auf schätzungsweise 50 Milliarden US-Dollar pro Jahr. Die „Value of Reliability“-Umfrage von ABB beziffert die mittleren Kosten eines ungeplanten Ausfalls branchenübergreifend auf etwa 125.000 US-Dollar pro Stunde.

Der Druck ist struktureller Natur und nicht vorübergehend. Der Maschinenpark altert, qualifizierte Kräfte für die Wartung sind schwerer zu finden, und die Margen in Branchen wie der Automobilindustrie und der Elektronikfertigung lassen wenig Spielraum, um unerwartete Kosten aufzufangen. Reaktive Wartung – also die Reparatur von Defekten erst nach deren Auftreten – verkürzt zudem die Lebensdauer der Anlagen, beeinträchtigt die Betriebseffizienz und treibt die Kosten für Ersatzteile und Arbeitskräfte im Vergleich zu einem frühzeitigen Eingreifen in die Höhe. Bleibt diese Dynamik unberücksichtigt, bleibt sie nicht unverändert; sie verschärft sich mit zunehmendem Alter der Anlagen und steigenden Ausfallraten.

Die drei wichtigsten Komponenten und Vorteile eines Programms zum Asset-Performance-Management

Ein funktionierendes APM-Programm basiert auf drei Komponenten, und das Auslassen einer davon ist der häufigste Grund dafür, dass Projekte ins Stocken geraten, bevor sie skaliert werden können.

1. Menschen. Eine Zuverlässigkeitskultur, in der Wartungstechniker und Bediener den von einem prädiktiven System generierten Warnmeldungen vertrauen und entsprechend handeln. Daten ohne Umsetzung ändern nichts an den Ergebnissen.
2. Prozesse. Der Übergang von zeitbasierter präventiver Wartung zu einer risikobasierten Strategie – das ist der Kern der Wartungsoptimierung. Dies beginnt mit einer Bewertung der Kritikalität von Anlagen, bei der ermittelt wird, welche Anlagen im Falle eines Ausfalls tatsächlich die Produktion oder eine Kundenlieferung zum Erliegen bringen.
3. Technologie. Vernetzte Sensoren, Zustandsüberwachung und Analytics – oft bereitgestellt durch Software für das Asset-Performance-Management –, die Rohsignale in einen Zustandswert der Anlage und eine priorisierte Maßnahme umwandeln, statt nur ein Dashboard zu liefern.

Bei erfolgreicher Umsetzung summieren sich die Vorteile: weniger ungeplante Ausfälle, längere Lebensdauer der Anlagen, niedrigere Gesamtwartungskosten und – was entscheidend ist – eine Funktion für die Wartung, die von der Betriebsleitung als Kernelement für Operational Excellence anerkannt wird und nicht als Kostenstelle, die es zu minimieren gilt. Der Hersteller von Fahrzeugen Tofaş nutzte Fehlervorhersage und Prozessoptimierung im APM-Stil, um die Gesamtanlageneffektivität (OEE) um rund 12 % zu steigern. Im weiteren Sinne haben PTC-Kunden, die Funktionen zur Überwachung des Anlagenzustands nutzen, ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 50 % reduziert und die Zeiten für Wartung und Umrüstung um bis zu 70 % verkürzt.

So funktioniert das Asset-Performance-Management

APM läuft als geschlossener Regelkreis und nicht als einmaliges Projekt. In der Praxis sieht das so aus:

1. Vernetzen. Führen Sie Zustandsdaten von Sensoren, SPSen und bestehenden Systemen wie Ihrem CMMS oder Ihrer Enterprise-Asset-Management-Plattform (EAM) an einem Ort zusammen.
2. Überwachen. Nutzen Sie die Echtzeit-Anlagenüberwachung, um den Zustand jeder Anlage und die wichtigsten Leistungsindikatoren im Vergleich zu einer festgelegten Basislinie zu verfolgen.
3. Erkennen und vorhersagen. Wenden Sie fortschrittliche Analytics und Machine Learning an, um frühe Anzeichen von Verschleiß, Vibrationen, Temperaturschwankungen und Abweichungen bei den Zykluszeiten zu erkennen und einen sich anbahnenden Ausfall zu melden, bevor er die Produktion unterbricht.
4. Diagnostizieren. Ermitteln Sie die zugrunde liegende Ursache durch eine strukturierte Ursachenanalyse (RCA) unter Verwendung von historischen und Echtzeitdaten, die manchmal mithilfe eines Digital Twins – eines virtuellen Modells der physischen Anlage – visualisiert werden, anstatt sich auf Vermutungen in der Produktion zu verlassen.
5. Handeln. Lösen Sie einen priorisierten Arbeitsauftrag aus, entsenden Sie einen Techniker oder passen Sie einen Plan für die Wartung an; messen Sie anschließend, ob die Maßnahme erfolgreich war, und speisen Sie dieses Ergebnis wieder in das Modell ein.

Dieser letzte Schritt macht den Kreislauf geschlossen: Jedes Ergebnis – ein erkannter Ausfall, ein Fehlalarm oder ein übersehener Ausfall – verfeinert die nächste Vorhersage. Predictive Maintenance, der analytikgesteuerte Kern dieses Kreislaufs, kann die Ausfallzeiten von Anlagen um 35–50 % reduzieren und deren Lebensdauer um 20–40 % verlängern, wenn sie konsequent angewendet wird. Mit zunehmender Reife von Machine Learning in APM-Programmen gehen viele Unternehmen noch einen Schritt weiter: von der prädiktiven zur präskriptiven Analytik, also zu Empfehlungen, die einem Techniker nicht nur mitteilen, dass ein Ausfall bevorsteht, sondern auch genau angeben, welche Maßnahmen zu ergreifen sind.

Die KPIs zur Messung der Asset Performance

APM-Programme werden anhand messbarer Ergebnisse bewertet, nicht anhand der durchgeführten Aktivitäten. Die wichtigsten Kennzahlen:

• Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) fasst Verfügbarkeit, Leistung und Qualität zu einer einzigen übergeordneten Kennzahl für die Fertigung zusammen.
• Die mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF) gibt Aufschluss über die Zuverlässigkeit; eine steigende MTBF bedeutet, dass eine Anlage seltener ausfällt.
• Die „Mean Time to Repair“ (MTTR) misst, wie schnell ein Team eine Anlage nach einem Ausfall wieder in Betrieb nimmt.
• Die Anlagenverfügbarkeit bzw. Betriebszeit ist der Prozentsatz der geplanten Zeit, in der eine Anlage tatsächlich laufen kann.
• Der Anteil geplanter Arbeiten der Wartung (PMP) ist der Anteil der planmäßigen gegenüber den reaktiven Arbeiten der Wartung; erstklassige Programme liegen bei 80–85 % oder höher, während Teams mit einem Anteil von unter etwa 70 % zu viel Zeit damit verbringen, Probleme zu beheben.

Gemeinsam betrachtet machen diese KPIs den Beitrag der Wartung zu Produktion und Kosten das ganze Jahr über sichtbar – nicht nur dann, wenn etwas kaputtgeht.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Enterprise Asset Management und Asset Performance Management?

Enterprise Asset Management (EAM) ist das Stammdatensystem für das Lebenszyklusmanagement von Anlagen: Es erfasst Arbeitsaufträge, Ersatzteile, Compliance-Vorgaben und die Gesamtkosten einer Anlage vom Erwerb bis zur Stilllegung. APM ist das Entscheidungssystem: Es analysiert Zustandsdaten, um Ausfälle vorherzusagen und Maßnahmen für die Wartung zu empfehlen. Beide Systeme ergänzen sich – ein APM-Programm speist seine Empfehlungen in der Regel in ein EAM-, CMMS- oder Field Service-System ein, um die daraus resultierenden Arbeiten auszuführen.

Ist Asset Performance Management dasselbe wie Predictive Maintenance?

Nein. Predictive Maintenance, bei der anhand von Daten prognostiziert wird, wann eine Anlage voraussichtlich ausfallen wird, ist eine Funktion innerhalb eines umfassenderen APM-Programms. APM umfasst außerdem die Bewertung der Kritikalität von Anlagen, die Strategie für die Wartung, die Verfolgung von KPIs sowie den geschlossenen Regelkreis, der eine Prognose mit einer abgeschlossenen, verifizierten Reparatur verknüpft..

Benötige ich APM, wenn ich bereits über ein CMMS, EAM oder FSM verfüge?

Most organizations do, and they work together rather than compete. A CMMS,EAM, or FSM records and manages the work once it's identified; APM determines which work matters most and when, using condition data instead of a fixed calendar. Organizations running both typically see the CMMS/EAM/FSM become more effective, not redundant, because it's now acting on better information.

Wie PTC das Asset-Performance-Management angeht

PTC trägt dazu bei, das Asset Performance Management vor Ort zu etablieren – ein Bereich, der auch vom Service Lifecycle Management (SLM) abgedeckt wird, also der Disziplin, die dafür sorgt, dass Produkte, Anlagen und Anlagen vor Ort auch lange nach ihrer Auslieferung rentabel arbeiten. Für Unternehmen, die eine komplexe Installationsbasis an Anlagen bei Kunden vor Ort verwalten, erweitert ServiceMax diesen Wandel von der reaktiven zur Predictive Maintenance auf den Außendienst – einschließlich der Ausführung der daraus resultierenden Arbeitsaufträge und Servicekampagnen. ServiceMax-Kunden verzeichnen einen Anstieg der Anlagenverfügbarkeit um durchschnittlich 12 % und einen Anstieg der Serviceumsätze um 25 %.

Und da die Vorhersagen eines APM-Programms nur so gut sind wie die zugrunde liegenden Anlagendaten, verbindet und gleicht PTC Orbit diese Daten – Zustandshistorie, Serviceaufzeichnungen, Gewährleistungsansprüche und Konstruktionsabsicht – zu einer einzigen vertrauenswürdigen, auf dem aktuellen Wartungsstand basierenden Ansicht jeder Anlage ab. Das bedeutet, dass Empfehlungen korrekt priorisiert und an das richtige System weitergeleitet werden, um Maßnahmen zu ergreifen – sei es ein Arbeitsauftrag in ServiceMax oder eine Konstruktionsänderung in Windchill –, sodass aus APM-Prognosen nachvollziehbare Maßnahmen werden und nicht nur Warnmeldungen.