Das Enterprise Asset Management (EAM) der Zukunft

In diesem Beitrag untersuchen die Experten von Hexagon Asset Lifecycle Intelligence den aktuellen Stand und die künftige Entwicklung von EAM und geben Einblicke in neue Trends, die Enterprise-Asset-Management Strategien neu gestalten. [...]

Foto: GerdAltmann/Pixabay

Die rasanten technologischen Entwicklungen der heutigen Zeit haben die Betriebsabläufe und Asset-Management-Strategien von Unternehmen stark beeinflusst. EAM ist dabei zu einem zentralen Aspekt für Unternehmen geworden, die ihre Asset-Management-Practices optimieren wollen.

Da sich die Industrie an die sich ständig verändernden, vom technologischen Fortschritt geprägten Landschaften anpasst, dient EAM als entscheidendes Instrument, um Effizienz und Reaktionsfähigkeit zu gewährleisten. Wo besonders viel Innovationspotenzial versteckt ist und welche Entwicklungen wir in den nächsten Monaten erwarten dürfen, erfahren Sie hier.  

1. Integration des Internets der Dinge (IoT) 

Die Integration des IoT bedeutet einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie Anlagen überwacht und verwaltet werden, weg von der reaktiven Wartung hin zu einer proaktiven Strategie. Mit IoT können Unternehmen potenzielle Probleme vorhersehen und angehen, schon bevor sie auftreten. Durch die Vernetzung von Geräten entsteht ein dynamisches Ökosystem, in dem Anlagen ihren Status in Echtzeit mitteilen.

Dadurch werden nicht nur die Entscheidungsprozesse gestrafft, sondern auch die Gesamteffektivität von Asset-Management-Initiativen verbessert. Die Verbindung von EAM und IoT ermöglicht datengestützte Erkenntnisse und einen proaktiveren und effizienteren Ansatz zur Wartung und Maximierung der Lebensdauer wertvoller Anlagen. 

2. Künstliche Intelligenz (KI) für die vorausschauende Instandhaltung

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Enterprise Asset Management (EAM) durch ihre integrale Rolle in der vorausschauenden Wartung. Durch die Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen prüft KI historische Daten, erkennt Muster und prognostiziert potenzielle Geräteausfälle.

Diese proaktive Strategie reduzieren ungeplante Ausfallzeiten, was zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz führt. Wartungskosten werden gesenkt und die Lebensdauer der Anlage verlängert sich. Durch die Vorhersage von Anlagenproblemen, bevor sie auftreten, verlagert KI die Wartungsstrategien von reaktiv auf präventiv und gewährleistet so eine optimale Leistung und Ressourcennutzung.  

3. Cloud-basierte EAM-Lösungen

Cloud-basierte Enterprise Asset Management (EAM)-Lösungen versetzen Unternehmen in die Lage, die Möglichkeiten der Cloud für die zentrale Verwaltung von Anlagendaten zu nutzen, die nahtlose Zusammenarbeit zu erleichtern und den Zugriff auf EAM-Funktionen von jedem Standort aus sicherzustellen.

Diese Transformation fördert eine agilere und reaktionsschnellere Asset-Management-Umgebung, überwindet geografische Barrieren und verbessert die betriebliche Effizienz. Die Cloud-Technologie ermöglicht Aktualisierungen in Echtzeit, wodurch Ausfallzeiten reduziert und Entscheidungsprozesse verbessert werden.

Die Umstellung auf Cloud-basiertes EAM ist ein strategischer Schritt hin zu einem dynamischeren und vernetzten Ansatz für die Verwaltung von Anlagen, der neue Möglichkeiten für eine verbesserte Unternehmensleistung und Anpassungsfähigkeit eröffnet.  

4. Mobilität und Außendienstmanagement: 

Das Aufkommen mobiler Technologien verändert das Enterprise Asset Management (EAM), indem es seinen Einfluss auf das Field Service Management ausweitet. Durch die Integration mobiler Anwendungen können Außendiensttechniker sofort auf wichtige Anlageninformationen und Dokumentationen zugreifen, auch wenn sie offline sind.

Die Außendienstteams haben so stets die aktuellen Daten zur Verfügung und können auch unterwegs fundierte Entscheidungen treffen. Insgesamt lassen sich durch diese Integration Prozesse rationalisiert, der Verwaltungsaufwand wird reduziert und es ist sicherstellt, dass der Außendienst gut informiert ist.   

5. Nachhaltigkeit und Integration von Umwelt-, Sozial- und Governance-Grundsätzen (ESG)

Auch hinsichtlich Nachhaltigkeit entwickelt sich das Enterprise Asset Management weiter: EAM-Systeme enthalten immer öfter Funktionen zur Überwachung und Regulierung von Anlagen im Einklang mit der ökologischen Verantwortung.

Dazu gehören Tools zur Beobachtung von Energieverbrauchsmustern, zur Bewertung des CO2-Fußabdrucks und zur Gewährleistung der Einhaltung strenger Umweltvorschriften. Da Unternehmen immer mehr Wert auf Nachhaltigkeit legen, spiegelt die Integration von ESG-Überlegungen in das EAM eine strategische Ausrichtung auf die globalen Bemühungen zur Förderung des ökologischen Verantwortungsbewusstseins wider.

Durch diese Verbesserungen trägt EAM zu einem breiteren unternehmerischen Engagement für Nachhaltigkeit und verantwortungsvolle Unternehmensführung bei. 

Ausblick  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass moderne Technologien auch im Enterprise Asset Management einen entscheidenden Vorteil liefern: Sie lassen sich zur Optimierung der Anlagenleistung, zur Senkung der Betriebskosten und zur Förderung der Nachhaltigkeit einsetzen, wodurch die Komplexität des modernen Asset Managements leichter zu steuern ist.

Die Folgen sind nicht nur betriebliche Effizienz und Kosteneffizienz, ein modernes EAM steht auch im Einklang mit dem globalen Wandel hin zur Nachhaltigkeit und bietet einen strategischen Vorteil in der sich ständig weiterentwickelnden Geschäftsumgebung von heute. 


Mehr Artikel

Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, über die Digitalisierung im Mittelstand und die Chancen durch Künstliche Intelligenz. (c) timeline/Rudi Handl
Interview

„Die Zukunft ist modular, flexibel und KI-gestützt“

Im Gespräch mit der ITWELT.at verdeutlicht Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, wie sehr sich die Anforderungen an ERP-Systeme und die digitale Transformation in den letzten Jahren verändert haben und verweist dabei auf den Trend zu modularen Lösungen, die Bedeutung der Cloud und die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Unternehmenspraxis. […]

News

Richtlinien für sichere KI-Entwicklung

Die „Guidelines for Secure Development and Deployment of AI Systems“ von Kaspersky behandeln zentrale Aspekte der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs von KI-Systemen, einschließlich Design, bewährter Sicherheitspraktiken und Integration, ohne sich auf die Entwicklung grundlegender Modelle zu fokussieren. […]

News

Datensilos blockieren Abwehrkräfte von generativer KI

Damit KI eine Rolle in der Cyberabwehr spielen kann, ist sie auf leicht zugängliche Echtzeitdaten angewiesen. Das heißt, die zunehmende Leistungsfähigkeit von GenAI kann nur dann wirksam werden, wenn die KI Zugriff auf einwandfreie, validierte, standardisierte und vor allem hochverfügbare Daten in allen Anwendungen und Systemen sowie für alle Nutzer hat. Dies setzt allerdings voraus, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Datensilos aufzulösen. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*