Wie KI die Instandhaltung retten kann

Effiziente Wartung und Instandhaltung sind für Industrieunternehmen obligatorisch, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der wachsende Fachkräftemangel und immer strengere Nachhaltigkeitsvorgaben setzen sie jedoch unter Druck. Mit künstlicher Intelligenz, so hofft die Industrie, gehören viele aktuelle Probleme jedoch bald der Vergangenheit an.

Von künstlicher Intelligenz als „Heilsbringer“ für die Industrie zu philosophieren, wäre wohl ein wenig zu viel des Guten. Dennoch versprechen Technologien wie Contextual Intelligence und Machine Learning gerade im industriellen Zusammenhang – etwa bei der Wartung und Instandhaltung – zum echten Gamechanger zu avancieren. Die Fähigkeit von KI-Systemen, aus Daten und Workflows zu lernen (Machine Learning) und den Kontext einer Situation nicht nur zu verstehen, sondern auch sinnvoll auf sich verändernde Umstände zu reagieren und deren Bedeutung zu erkennen (Contextual Intelligence), könnten zukünftig viele Probleme lösen oder wenigstens abschwächen.
Wie der aktuelle Trendbericht zur Instandhaltung von Ultimo zeigt, weisen Expertinnen und Experten dabei digitalen Zwillingen eine Schlüsselrolle zu. Die virtuellen Nachbildungen von Anlagen und industriellen Infrastrukturen bilden eine hervorragende Informationsgrundlage für die Wartung und Instandhaltung, von denen auch KI-Systeme profitieren. Als lebendes Objekt, in das ständig aktuelle Informationen fließen, verbessern digitale Zwillinge in Verbindung mit dedizierten KI-Systemen Anwendungen wie prädiktive Wartung und erleichtern die Automatisierung von Instandhaltungs-Workflows. Was die Ergebnisse des Reports jedoch ebenfalls unterstreichen, ist die Erkenntnis, dass Technologie allein keine Instandhaltungsprobleme löst. In Verbindung mit qualitativ hochwertigen Daten allerdings, kann sie die Arbeit bestehender Fachkräfte aber massiv erleichtern.

KI ist kein Plug-and-Play

Laut dem Trendbericht haben die meisten der befragten Unternehmen begonnen, dedizierte EAM (Enterprise Asset Management)- oder CMMS (Computerized Maintenance Management System)-Lösungen einzusetzen, um die für die Instandhaltung und Wartung relevanten Daten zu erheben, vorzuhalten und basierend auf ihnen Prozesse schrittweise zu automatisieren. Sie setzen in diesem Zusammenhang auf eine Kombination aus korrektiver und präventiver Instandhaltung, die ihre EAM- und CMMS-Lösungen unterstützen. Allerdings sind bei lediglich fünf Prozent der Industrieunternehmen KI-getriebene Erkenntnisse und langfristige Asset-Strategien bereits als fester Bestandteil des Betriebs integriert.

Der Wille zur KI-Nutzung ist zweifelsohne da. Doch viele Unternehmen kämpfen noch mit inkonsistenter Datenerfassung, mangelhafter Systemintegration und unzureichendem Wissensstand der Mitarbeitenden. Gerade prädiktive Wartung profitiert von hochwertigen historischen Daten, die die Anlagen laufend an EAM- und CMMs-Lösungen übermitteln. Ohne diesen Input bleiben selbst die besten KI-Anwendungen wirkungslos.

Konkrete KI-Anwendungsfälle im Maintenance-Bereich

Nun sind prädiktive Wartung und Automatisierung eher übergeordnete Allgemeinplätze oder Buzz-Wörter. Eine etwas tiefere Analyse des Status Quo in der Industrie, die der Trendreport von Ultimo bietet, enthüllt allerdings einige konkrete Anwendungsfälle. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz lassen sich zum Beispiel zentrale Prozesse im Asset- und Wartungsmanagement deutlich effizienter gestalten. So können entsprechende KI-basierte Applikationen automatisierte Ausfallmeldungen auf Basis historischer Daten selbstständig ausfüllen, was Mitarbeiterressourcen schont und zugleich die Datenqualität erhöht. KI-gestützte Diagnosefunktionen können zudem frühere Aufträge und Sensordaten analysieren, um mögliche Ausfallursachen zu identifizieren und geeignete nächste Schritte vorzuschlagen. Auch dieser Anwendungsfall ist den chronisch überlasteten Mitarbeitenden in der Instandhaltung eine große Hilfe.

Zudem ermöglicht eine mobile, fotobasierte Zählerablesung mithilfe von Optical Character Recognition (OCR), also optischer Zeichen- und Texterkennung auf mobilen Endgeräten die schnelle und präzise Erfassung von Messwerten. Auch die automatisierte Übernahme in die zentrale Verwaltung der Anlagendaten ist mittlerweile üblich. Ergänzend analysieren KI-Anwendungen heute schon Live-Daten von Anlagen, um Anomalien in ihnen frühzeitig zu erkennen. Sie warnen dann das Personal proaktiv und lösen so prädiktiv Wartungsmaßnahmen aus, bevor es zu Ausfällen oder Produktionsstillständen kommt.

KI steigert betriebliche Resilienz und Nachhaltigkeit

Moderne Wartungs- und Instandhaltungsstrategien gehen somit weit über das reine Reparieren von Maschinen hinaus. Sie tragen entscheidend dazu bei, betriebliche Resilienz aufzubauen, indem sie Unternehmen ermöglichen, flexibel auf Störungen zu reagieren und operative Abläufe schnell anzupassen. KI-basierte EAM-Systeme fördern die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, unterstützen die mobile Ausführung von Aufgaben und ermöglichen datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit. So entwickeln sich Maintenance-Abteilungen zu Prozessinnovatoren, die nicht nur reaktiv agieren, sondern aktiv die Stabilität und Resilienz des Unternehmens sichern.
Gleichzeitig leisten moderne Instandhaltungslösungen einen Beitrag zur Nachhaltigkeit. KI und digitale Zwillinge ermöglichen die Optimierung von Anlagenlaufzeiten, die effiziente Nutzung von Ressourcen und die Reduzierung von Verschwendung. Werden ESG (Environmental, Social and Corporate Governance)-Kennzahlen in die Instandhaltungsplanung integriert und deren Fortschritt transparent über Dashboards dargestellt, entsteht ein Mehrwert, der über die reine Compliance hinausgeht. Auf diese Weise verbinden Unternehmen technologische Innovation, Resilienz und nachhaltiges Wirtschaften in einem integrierten Ansatz, der zukunftsgerichtetes Asset-Management prägt.

Die Antwort auf den Fachkräftemangel?

All diese Entwicklungen zielen darauf ab, die Instandhaltung und Wartung sowie elaborierte Nachhaltigkeitsinitiativen nicht nur schneller umsetzbar, sondern überhaupt beherrschbar zu machen. Denn eines der drängendsten Probleme ist und bleibt der Mangel an erfahrenen Fachkräften. Fast zwei Drittel der im Zuge des Reports von Ultimo Befragten nannten vor allem die alternde Belegschaft als größte Herausforderung ihrer Instandhaltungsstrategie. Gleichzeitig ist die Rekrutierung qualifizierter Mitarbeiter das am häufigsten genannte Problem. Das heißt, es gehen tendenziell mehr versierte Fachkräfte in den Ruhestand als nachrücken – und mit ihnen verschwindet auch ihre teils jahrzehntelange Erfahrung. KI kann diese Lücke schließen, indem sie das Erfahrungswissen erfasst und über EAM-Systeme jungen Fachkräften zugänglich macht. Mithilfe von digitalen Assistenten unterstützter Workflows, Wartungsanweisungen in Echtzeit und KI-gestützter Vorschläge können auch weniger erfahrene Mitarbeiter komplexe Aufgaben sicher ausführen. Wichtig ist, dass KI das Fachwissen nicht durch eigene Expertise ersetzt, sondern sie spezifisch das menschliche Wissen skaliert.

Fakt ist: Künstliche Intelligenz ist im Maintenance-Management längst Realität und entwickelt sich zunehmend zu einem strategischen Erfolgsfaktor. Entscheidend ist jedoch nicht die Technologie allein, sondern ihr durchdachter Einsatz. Nur wenn Unternehmen saubere Datenstrukturen, qualifizierte Mitarbeitende und eine klare Roadmap verbinden, kann KI ihr volles Potenzial entfalten. Erfolgreiche Projekte setzen auf Benutzerfreundlichkeit und messbaren Nutzen, beginnen im Kleinen und wachsen mit zunehmender Datenreife und Vertrauen. Dabei gilt: Die besten KI-Lösungen erweitern die menschliche Expertise – und ersetzen sie nicht. Wer Technologie mit Erfahrung und Strategie vereint, ist bestens gerüstet für die nächste Phase der industriellen Transformation.