Abstract
Bei Predictive Maintenance handelt es sich im Kern um die Kommerzialisierung von Condition Monitoring. Für Entscheider stellen sich dabei folgende Fragen: Welche Geschäftsmodelle lassen sich mit Predicitve Maintenance abbilden? Und mit welchen technologischen Prinzipien kann Condition Monitoring implementiert werden? Zur Beantwortung dieser Fragen wurden relevante Technologien und Geschäftsmodelle ausgewertet und für mittelständische Unternehmen in Form von pragmatischen Richtlinien aufbereitet.
Abstract
Predictive maintenance is essentially the commercialization of condition monitoring. The following questions arise for decision-makers: Which business models can be realized with predictive maintenance? And which technological principles can be used to implement condition monitoring? To answer these questions, relevant technologies and business models were evaluated and prepared for medium-sized companies in the form of a pragmatic guideline.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
Hinweis
Unter Nutzung eines nicht-überwachten tf-idf-Algorithmus („term frequency-inverse document frequency“ eine numerische Statistik, die die Bedeutung bestimmter Begriffe für ein Dokument im Verhältnis zu einer Sammlung von Dokumenten widerspiegelt) wurden prägnante Begriffe in den jeweiligen Artikeln identifiziert und auf dieser Basis Ähnlichkeiten zwischen den Artikeln modelliert. Mit einem k-NN-Algorithmus („k-nearest Neighbors“, eine nichtparametrische Klassifikation, die die k nächsten Trainingsbeispiele in einem Merkmalsraum verwendet, um eine Klassenzugehörigkeit vorzuschlagen), wurden die Ähnlichkeits-Werte innerhalb eines Clusters maximiert sowie die zwischen den Clustern minimiert. Die durch den tf-idf-Algorithmus identifizierten Begriffe wurden zur Benennung dieser Cluster verwendet, außerdem wurden Artikel mit einem geringen Abstand zum jeweiligen Clusterzentrum (bzw. deren Titel und Zusammenfassungen) zur Validierung herangezogen.
About the authors
Dr.-Ing. Patrick Olivan studierte Maschinenbau an der Universität Stuttgart. Er hat in seiner Promotion bei der FESTO AG und mit dem Institut für Arbeitswissenschaften und Technologiemanagement (IAT) der Universität Stuttgart eine Implementierungsmethode für Ambidextrie entwickelt. Er ist heute im Business Development Services und Innovationsmanager bei der LAPP Holding AG, Stuttgart.
Dr. Dipl-Ing. Ulrich Hutschek befasst sich seit seinem Technologiemanagement-Studium an der Universität Stuttgart mit Fragestellungen im Spannungsfeld Technologie, Innovation und Entrepreneurship. Nach seiner Promotion an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen hat er in verschiedenen internen und externen Funktionen Unternehmen bei diesbezüglichen Themen unterstützt und ist seit 2019 Senior Expert Technology Strategy & Foresight bei TIM Consulting in Stuttgart
Dr.-Ing. Silvia Rummel beschäftigt sich seit über 12 Jahren intensiv mit neuen Technologien in der Unternehmenspraxis. Sie promovierte im Bereich Innovations- und Technologiemanagement bei der Festo AG und war anschließend mehrere Jahre als Spezialistin tätig. Nach einem Wechsel in den Produktionsbereich als Referentin leitete sie zuletzt von 2018 bis 2020 ein Technologieentwicklungsteam im Produktionsumfeld. Aktuell ist sie bei Festo als Leiterin des Produktportfolios für Energieeffizienz & CO2-Footprint tätig.
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