Die Top 20 der Predictive Maintenance
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Die Top 20 der Predictive Maintenance

Die vorausschauende Wartung und Instandhaltung ist eines der wichtigsten Anwendungsfelder für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) und die Industrie 4.0. Inzwischen tummeln sich viele Anbieter zu diesem Thema – wir haben die Top 20 herausgesucht.

Die vorausschauende Wartung und Instandhaltung (engl.= Predictive Maintenance) ist eines der wichtigsten Anwendungsfelder für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) und die Industrie 4.0. Laut unserer aktuellen Analyse hat der Markt für Predictive-Maintenance-Anwendungen das Potenzial, von 2,2 Mrd. USD in diesem Jahr auf 10,9 Mrd. USD im Jahr 2022 zuzulegen – ein jährliches Wachstum von beeindruckenden 39 %.

Marktsondierung der Predictive Maintenance Anbieter

Die vorausschauende Wartung verbindet, kurz gefasst, die herkömmliche Zustandsüberwachung mit der algorithmusbasierten Datenanalyse, so dass potenzielle Störungen bereits identifiziert werden können, bevor tatsächlich Schaden entsteht. Als Akzeptanztreiber wirken neben dem Internet der Dinge und verfeinerten Analysetechnologien auch Effizienzgewinne von 25 bis 30 %, die sich laut Umfragen mit der neuen Methode erzielen lassen.

Im Zuge unserer Marktsondierung ermittelten wir 110 Spezialisten, die über einen ausgewiesenen Track Record bei Predictive-Maintenance-Implementierungen verfügen und den folgenden fünf Segmenten zuzuordnen sind:

  • Condition-Monitoring-Hardware
  • Industrieautomatisierungs-Hardware
  • Konnektivitätslösungen
  • Speicher- & Plattformlösungen
  • Analysesoftware

Ein weiterer Fokus unserer Recherche lag auf Startups, von denen die meisten Softwarelösungen für die vorausschauende Wartung einschließlich Plattform und Analytics im Angebot haben.

Um eine präzisere Vorstellung davon zu erhalten, wie aktiv die einzelnen Unternehmen im Predictive-Maintenance-Sektor sind, berechneten wir ein Ranking, das auf der Methodik unseres populären IoT-Unternehmensrankings basiert und Daten aus dem Jahr 2016 berücksichtigt.

Haftungsausschluss: Das Ranking ist ein Indikator dafür, wie präsent bestimmte Unternehmen in Markt für vorausschauende Wartung und Instandhaltung sind. Dabei ist eine Korrelation zwischen der ermittelten Rangliste und dem Marketingbudget als wahrscheinlich anzusehen. Eine Spitzenposition bedeutet weder, dass das betreffende Unternehmen eine herausragende Predictive-Maintenance-Lösung anbietet, noch lässt sie Rückschlüsse auf den Umsatz zu, den es mit seiner Lösung erwirtschaftet. Zu beachten ist auch, dass der Begriff „Predictive Maintenance“ häufig ungenau verwendet wird. Nicht jede als vorausschauend angepriesene Wartungslösung wird diesem Anspruch gerecht, da die Anbieter oft auch zustandsorientierte Lösungen unter dem Buzzword „Predictive Maintenance“ vermarkten. Das Ranking favorisiert große Unternehmen, beruht auf spezifischen Suchbegriffen und ist NICHT Bestandteil des Marktberichts.

Die fünf Akteure mit der größten Marktpräsenz

  1. IBM

IBM steht aus zwei Gründen an der Spitze der Rangliste: Zum einen widmet der IT-Riese einen erheblichen Teil seiner personellen Ressourcen dem Thema der vorausschauenden Wartung, zum anderen steht er kontinuierlich im Fokus der medialen Aufmerksamkeit. Hinter dem Kürzel PMQ (Predictive Maintenance and Quality) verbirgt sich eine der Schlüssellösungen von IBM, die mit dem kognitiven Watson-System verknüpft ist. Sie erfasst und analysiert die Anlagendaten, wertet sie aus und erzeugt als Output im Wesentlichen einen Zustandsbericht. Beispiele für PMQ-Implementierungen sind die Aufzugsysteme von KONE oder die Hydranten der Wasser- und Abwasserbehörde des Distrikts Columbia. So lancierte KONE erst kürzlich 24/7 Connected Services auf Basis der IBM-Lösung.

  1. SAP

Der erfolgreiche deutsche Softwarekonzern SAP stellt seine Predictive-Maintenance-Fähigkeiten schon seit einigen Jahren unter Beweis und hat sich zum meistgesuchten Anbieter in diesem Bereich entwickelt. Damit gehört SAP zu den drei (!) deutschen Unternehmen, die in den Top 10 der Branche vertreten sind. Seine „Predictive Maintenance and Service“-Lösung findet bei so renommierten Kunden wie Kaeser Kompressoren oder Siemens Anwendung und ist nun auch Teil des jüngst vorgestellten IoT-Innovationsportfolios SAP Leonardo.

  1. Siemens

Als Spezialist für Industrieautomatisierung verfolgt Siemens eine andere Herangehensweise als SAP und IBM. In Werkshallen und Industrieanlagen wird die vorausschauende Wartung und Instandhaltung oft auf das zentrale Automatisierungssystem angewendet, so dass die notwendige Datenbasis für überwachte Methoden des maschinellen Lernens bereits gegeben ist. Ein Beispiel für diesen Ansatz ist die Kooperation zwischen Siemens und dem amerikanischen Analytics-Experten Azima DLI bei der Implementierung eines Predictive-Maintenance-Systems am NASA Armstrong Flight Center (Kühlsysteme). Ein weiteres Projekt ist die im Oktober 2016 gestartet und auf 12 Monate angelegte Pilotanwendung für die vorausschauende Wartung und Instandhaltung der Hochgeschwindigkeitszüge vom Typ Velaro (ICE 3, Baureihe 407).

  1. Microsoft

Microsoft Azure ist auf dem besten Wege, sich als Public-Cloud-Plattform der Wahl für Industrial-IoT-Lösungen und vorausschauende Wartung zu etablieren. Der Marktbericht zeigt, dass immer mehr Predictive-Maintenance-Lösungen von der On-Premise-Installation in die Cloud wechseln: 2022 dürften bereits rund 70 % der entsprechenden Implementierungen in der Cloud gehostet werden. Neben der Cloud-Infrastruktur umfasst Microsoft Azure derzeit zwei vorkonfigurierte Lösungen, die einen schnellen Einstieg ermöglichen sollen, indem z. B. die notwendigen Analytics-Module bereitgestellt werden: „Predictive Maintenance“ und „Remote Monitoring“.

  1. General Electric

Der US-Konzern nähert sich dem Thema aus zwei verschiedenen Richtungen: Während GE Measurements ein etablierter Anbieter von Condition-Monitoring-Hardware ist, deckt GE Digital den Software- und Analyseaspekt der vorausschauenden Wartung und Instandhaltung ab. Auf der konzerneigenen Predix-Plattform setzt Asset Performance Management (APM) auf, laut GE die erste „Killer-Anwendung“ im IoT-Bereich und erfolgreich im Einsatz bei den Öl- und Gasförderanlagen von BP. Darüber hinaus treibt GE Digital das Konzept des digitalen Zwillings (Digital Twin) voran, eine zentrale Voraussetzung für die Datenanalyse im Rahmen der vorausschauenden Wartung.

 

Beachtenswerte Startups (nicht im Ranking enthalten)

Interessanterweise stammt ein erheblicher Teil der technologischen Innovation im Analytics-Sektor von aufstrebenden jungen Unternehmen. Aus Gründen wie Kosteneffizienz, Datenschutz oder Flexibilität entscheiden sich viele OEMs für kleinere Anbieter. Von den Startups mit relevanten Predictive-Maintenance-Projekten verfügen die folgenden drei Firmen über ein besonders solides finanzielles Fundament:

  1. C3 IoT

Mit mehr als 110 Mio. USD kann sich das von Thomas Siebel gegründete C3 IoT (ursprünglich C3 Energy) auf das komfortabelste Finanzpolster aller Predictive-Maintenance-Startups stützen. Das Ergebnis der jüngsten Finanzierungsrunde wurde zwar nicht bekanntgegeben, die Unternehmensbewertung lag jedoch bei 1,4 Mrd. USD. Die „C3 Predictive Maintenance“-Lösung basiert auf der C3-IoT-Plattform und nutzt Algorithmen für überwachtes maschinelles Lernen zur Fehlervorhersage. Bekannte C3-Kunden (meist aus der Versorgerbranche) sind z. B. der französische Energieversorgungskonzern Engie und sein italienisches Pendant Enel.

  1. Uptake

Die 2014 auf den Weg gebrachte, als SaaS-Modell konzipierte Predictive-Analytics-Plattform Uptake wurde 2015 von Forbes zum heißesten Startup des Jahres gekürt. Das Unternehmen erreichte nach nur 2,6 Jahren eine Bewertung von 2 Mrd. USD und hält damit den Rekord unter den US-Startups. Insgesamt konnte Update 85 Mio. USD an Investorengeldern einsammeln. Die Machine-Learning-Algorithmen von Uptake sind in der Lage, sowohl die Daten von Maschinensensoren als auch handschriftliche Eintragungen in Wartungsprotokollen zu analysieren. Auf diese Weise erlernen sie die typischen Muster eines Normalbetriebs und identifizieren drohende Störungen. Die Uptake-Plattform kommt bei so renommierten Unternehmen wie Caterpillar und Berkshire Hathaway Energy zum Einsatz, einer Beteiligungsgesellschaft des Börsengurus Warren Buffet.

  1. SpaceTime Insight

Mit Blick auf die finanzielle Ausstattung (50 Mio. USD) steht SpaceTime Insight auf Rang 3 in diesem Segment. Wie bei C3 IoT kommen auch die Kunden dieser Predictive-Maintenance-Analyselösung in erster Linie aus dem Versorgungssektor, genauer gesagt aus den Bereichen Energieverteilung und Erdöl/Erdgas. Im Juni 2016 übernahm SpaceTime Insight das IIoT-Startup GoFactory und erweiterte dadurch sein Spektrum um Cloud-Dienste, Connected Assets und mobile Anwendungen.

 

Weitere Informationen

In einer Welt, in der OEMs aus dem Bereich Anlagentechnik ihren Produkte immer mehr Intelligenz verleihen und ganze Fabriken PDM-Lösungen implementieren, müssen Technologieanbieter ihr Portfolio zwangsläufig differenzieren. Im vorliegenden Artikel findet nur ein Bruchteil der Unternehmen Platz, die Predictive-Maintenance-Lösungen im Angebot haben. Eine Fülle an hochinteressanten Produkten – vor allem von kleineren Herstellern – können hier leider nicht vorgestellt werden. Ein umfassenderes Bild der Unternehmenslandschaft zeichnet unser 132 Seiten starker Bericht mit mehr als 100 Anbietern, 10 detaillierten Firmenprofilen, aktuellen Fakten, Trends, einer M&A-Analyse und zahlreichen Anwendungsfällen.

Unter folgendem Link gelangen Sie zu dem Bericht und können Ihr Probeexemplar anfordern.

 

Der Autor

Knud Lasse Lueth ist Marktexperte in den Bereichen IoT und Industrie 4.0. Er ist Geschäftsführer des Analystenhauses IoT Analytics, Autor zahlreicher Marktstudien zum Internet der Dinge und regelmäßiger Sprecher auf Digitalisierungsveranstaltungen. Herr Lueth lebt und arbeitet in Hamburg.

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