
Studie
Predictive Maintenance

Ein kurzer Überblick
- Unsere Studie untersucht die Verbreitung von Predictive Maintenance in Unternehmen
- Sie zeigt, welchen Nutzen bereits realisiert wurde und welche Hürden noch bestehen
- Predictive Maintenance gilt als Beispiel dafür, wie sich mit innovativen Analysen wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnen lassen
Die Digitalisierung führt zu immer mehr verfügbaren Daten, die durch innovative Technologien zu zuverlässigen Prognosen verdichtet werden können, wodurch die Zukunft zunehmend kalkulierbar wird. Predictive Maintenance ist ein Beispiel, bei dem Unternehmen durch den gezielten Einsatz von Daten aus vernetzten Maschinen Ausfälle reduzieren und die Gesamtanlageneffektivität steigern können. Eine Umfrage unter 437 Fachleuten aus der DACH-Region zeigt, dass Predictive Maintenance in vielen Unternehmen ein Thema ist, auch wenn die Umsetzung noch mit Herausforderungen verbunden ist.
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Our expert

Ewald Rehm Managing Director & Partner
ist führender Experte im Asset Lifecycle Management mit SAP und optimiert Unternehmensprozesse über den gesamten Anlagenlebenszyklus – für mehr Effizienz und Nachhaltigkeit.
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