Führende Maschinenbauer schätzen, dass in 5 Jahren 20% ihres Umsatzes aus digitalen Services stammt. Was ist Ihre Vision und Ihr Plan?
Die Schaffung und der Verkauf digitaler Produkte ist eine der besten Möglichkeiten für Maschinenbauer, neue Einnahmequellen zu generieren. Es wird erwartet, dass in 5 Jahren mindestens 20% des Umsatzes von Maschinenherstellern aus digitalen Dienstleistungen stammen. Wo werden Sie in 5 Jahren stehen?
IXON hat sich zum Ziel gesetzt, Maschinenbauer dabei zu unterstützen, dies zu erreichen. Nicht nur, indem wir den Ball mit Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle ins Rollen bringen, sondern auch, indem wir konkrete Ideen und greifbare Lösungen mit minimalen Investitionen und schnellem ROI anbieten.
In diesem Artikel erörtern wir die Herausforderungen der Maschinenbauer und stellen neue Geschäftsmöglichkeiten vor, die bestehende Modelle verändern werden. Durch die Implementierung eines dieser neuen Geschäftsmodelle ermöglichen Sie Einsparungen auf der Grundlage von intelligenter Nutzung der erfassten Daten.
Es gibt eine Reihe von Herausforderungen, denen sich Maschinenbauer heute auf ihrer Reise zur digitalen Transformation stellen müssen.
In der extrem wettbewerbsintensiven Maschinenbaubranche zu bestehen, ist nicht einfach. Die meisten Maschinenbauer lassen sich von den Bedürfnissen ihrer Kunden leiten, anstatt ihren eigenen Weg zum Erfolg zu finden. Dies kann sehr komplex sein. Um kostenoptimierte Maschinen zu produzieren, müssen Sie bestimmen, wie Sie Ihre digitale Reise beginnen und wohin sie führen soll.
Die Erkundung der digitalen Möglichkeiten zur Nutzung der Maschinenoptimierung, ohne sich auf eine große Investition festzulegen, kann eine Herausforderung sein. Der Mangel an Wissen, die Überflutung an digitaler Technologie sowie potenzielle Sicherheitsrisiken während des Lebenszyklus von Maschinen machen dies nur noch schwieriger.
Dies führt uns zur zentralen Frage: Wie können Sie es schaffen, in den nächsten 5 Jahren 20% Ihres Umsatzes mit digitalen Services zu generieren - und das mit einem Geschäftsmodell, von dem sowohl Sie als auch Ihre Kunden profitieren, und für welches Ihre Kunden bereit sind zu zahlen?
Mit digitalen Diensten Geld zu verdienen, auch jenseits des Fernzugriffs, beginnt mit einer anderen Denkweise. Ein kritischer Blick auf Ihre bestehenden Dienste und das Diskutieren und Abstimmen Ihrer Ideen mit Ihren Kunden führt zu neuen Möglichkeiten.
Wir stellen vier Geschäftsmöglichkeiten vor, die auf verschiedenen Maschinen in einer Produktionslinie basieren. Alle Ideen basieren auf Daten, die zu neuen Umsatzsteigerungen oder Kosteneinsparungen führen können, um Ihre Maschinen besser auf dem Markt zu positionieren.
Verbrauchsmaterialien, die nicht den Spezifikationen entsprechen, können eine der Hauptursachen für Maschinenstillstände sein. Wenn die Verbrauchsmaterialien für Ihre Maschinen optimiert und auf Lager sind, führt dies zu einer höheren Betriebszeit. Warum sollten Sie also nicht Ihre eigenen Verbrauchsmaterialien liefern oder noch besser: Maschinen verkaufen, um Verbrauchsmaterialien zu verkaufen? Zugegeben, nicht alle Maschinen bieten diese Möglichkeit, aber es lohnt sich, darüber nachzudenken, wie dies in den Markt Ihrer Maschine passt.
In der Druck- und Verpackungsindustrie gibt es viele Beispiele, wie diese Strategie erfolgreich angewendet wird. Indem Sie Ihrem Kunden die Verbrauchsmaterialien zusenden, bevor er überhaupt weiß, dass er sie braucht, nehmen Sie ihm die Notwendigkeit, sich selbst darum zu kümmern. Dies ist eine Win-Win-Situation, die zu einer erhöhten Betriebszeit und wiederkehrenden Einnahmen für den Maschinenbauer führt.
Bestimmte Teile einer Maschine haben eine definierte Lebensdauer und verschleißen ab einem bestimmten Punkt. Ungeplante Ausfallzeiten, die durch verschlissene Maschinenteile verursacht werden, führen zu negativen Kundenerfahrungen und steigenden Kosten. Umgekehrt sind Sie zum Beispiel auch glücklicher, wenn Ihr Auto Sie benachrichtigt, wenn eine Wartung notwendig ist, als wenn es plötzlich liegen bleibt.
Maschinenbauer können Maschinendaten nutzen, um zu bestimmen, wann Verschleißteile das Ende ihrer Lebensdauer erreicht haben. Sie können dies als neuen Service einsetzen, indem sie die Kunden gegen eine geringe Gebühr im Voraus benachrichtigen. Dies führt zur Vermeidung von Produktionsstopps, zur Steigerung der Ersatzteilverkäufe, zu potenziellen Serviceverträgen und dadurch auch zur Steigerung der Kundenzufriedenheit.
Sie wünschen sich zufriedenere und lukrativere Kunden? Finden Sie heraus, wie die Überwachung des Maschinenzustands helfen kann.
Die Implementierung von maschinellem Lernen ist kompliziert und schwierig zu realisieren, besonders für kleinere Maschinenbauer. Auf das Lernen von Ihren Maschinen im Feld trifft dies allerdings nicht zu. Die meisten Maschinenbauer konzentrieren sich darauf, eine gut funktionierende Maschinensoftware mit wenigen Fehlern und ein stabiles Betriebssystem zu haben. Eine Änderung der Software ist ein No-Go und der Einsatz von selbstoptimierenden Algorithmen und KI ist nur in ferner Zukunft eine Möglichkeit.
Stellen Sie sich vor, einige Teile Ihrer Maschinen sind sozusagen 'zu' gut. Bei der Konstruktion neuer Maschinen verwenden Sie bestimmte Sicherheitsmargen, zum Beispiel 20% bei Antrieben und Motoren. Was aber, wenn diese Teile nie ausfallen und Ihre Sicherheitsmargen zu hoch sind? Meistens führen Ausfälle über eine Ursachenanalyse zu Verbesserungen. Maschinenbauer konzentrieren sich jedoch selten darauf, dass Teile nicht ausfallen.
Was wäre also, wenn Sie die Sicherheitsmarge senken könnten, ohne das Risiko eines Markteinbruchs einzugehen? Durch das Sammeln und Analysieren von Daten können Sie neu konstruieren, was eigentlich zu gut ist. Dadurch werden die Kosten erheblich gesenkt, und dieses Wissen kann in der Konstruktionsphase zukünftiger Teile und Maschinen genutzt werden, um die neue Generation zu optimieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Viele Maschinen haben kritische Teile mit einer langen Herstellungs- und Konstruktionslebensdauer, dennoch fallen diese Teile oft während der Lebensdauer der Maschine aus. Der Ausfall kritischer Teile führt häufig zu längeren Ausfallzeiten, da die meisten Unternehmen diese kritischen Teile nicht auf Lager haben. Das ist verheerend für den Produktionsprozess und kostet Ihre Kunden einiges.
Was wäre also, wenn Sie solche Ausfälle auf Basis der auf SPS-Ebene verfügbaren Daten vorhersagen könnten? Die Analyse der Daten von defekten Teilen und Teilen, die kurz vor dem Ende ihrer Lebensdauer stehen, kann potenziell mit Datenwissenschaften kombiniert werden, die zu erkennbaren Mustern führen. Erfahrene Servicetechniker können oft schon durch bloßes Abhören der Maschine oder Fühlen von Vibrationen entscheiden, ob die Maschine gut läuft oder nicht und so die Ursache identifizieren.
Die Überwachung der richtigen Daten und der Vergleich mit bekannten Mustern ist das Bindeglied, das Ihre kombinierte Serviceerfahrung an jeder Maschine ausmacht, und zwar an 365 Tagen im Jahr. Potenziell wissen Sie und Ihr Kunde, dass ein Ausfall wahrscheinlich ist, bevor er eintritt. Der Austausch von Teilen und die Durchführung des Service vor dem Ausfall zu einem Zeitpunkt, an dem die Auswirkungen auf die Produktion begrenzt sind, kann die Qualität und den Umsatz Ihrer Serviceverträge erhöhen.
Wenn es um die digitale Transformation und die Schaffung von Mehrwert für Ihre Kunden durch die Implementierung neuer Services geht, ist die Lösung oft in Reichweite. Doch der Bedarf an IoT-Lösungen und Daten, um diese Art von Geschäftsmodellen zu schaffen, bringt neue Herausforderungen und Investitionen mit sich.
Wie nutzen Sie digitale Services um wertvolle Umsätze zu erzielen - und den Erfolg Ihrer Kunden zu unterstützen? Wenn Sie Hilfe bei der Definition Ihrer digitalen Strategie und der Wertschöpfung aus Maschinendaten benötigen, wenden Sie sich gerne an einem unserer Branchenexperten für eine unverbindliche Beratung.