Verfahren zur Bewertung von Predictive Maintenance für Anbieter von Instandhaltungsdienstleistungen
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Die Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren stetig an Relevanz gewonnen und soll weiterhin einer der großen Treiber der Zukunft sein. In der Wirtschaft liegt das hauptsächlich darin begründet, dass Unternehmen große Potenziale in einer Vernetzung und Automatisierung von Prozessen durch die Informationstechnologie sehen und so ihre unterschiedlichen Unternehmensprozesse unterstützen sowie optimieren möchten. Aufgrund dieser Tatsache stellen sich Unternehmen aktuell die Frage, ob eine Die Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren stetig an Relevanz gewonnen und soll weiterhin einer der großen Treiber der Zukunft sein. In der Wirtschaft liegt das hauptsächlich darin begründet, dass Unternehmen große Potenziale in einer Vernetzung und Automatisierung von Prozessen durch die Informationstechnologie sehen und so ihre unterschiedlichen Unternehmensprozesse unterstützen sowie optimieren möchten. Aufgrund dieser Tatsache stellen sich Unternehmen aktuell die Frage, ob eine Digitalisierung ihrer Prozesse empfehlenswert ist und welche Aspekte bei einer solchen Entscheidung berücksichtigt werden sollen. Im Rahmen dieser Arbeit wird diese Fragestellung für den Instandhaltungsprozess von Maschinen detailliert betrachtet und ein Verfahren zur Bewertung von Predictive Maintenance zur Unterstützung der Investitionsentscheidung entwickelt. Ein wesentlicher Bestandteil des Bewertungsverfahrens ist das für den Instandhaltungsprozess entwickelte Reifegradmodell, um den aktuellen Instandhaltungsprozess basierend auf seinem Softwareintensivierungsgrad im Vergleich zur Predictive Maintenance einzuordnen sowie die jeweils unternehmensindividuellen Bewertungen der Aufwände, des Nutzens und der Risiken für den konkreten Anwendungsfall. Diese einzelnen Bewertungen werden abschließend zu einer anwendungsfallspezifischen Gesamtbewertung kombiniert sowie die Entscheidungsunterstützung inklusive Ausblick abgeleitet. Diese Arbeit richtet sich sowohl an Praktiker als auch an Wissenschaftler, die sich mit dem Themenkomplex der Digitalisierung, insb. mit der Digitalisierung der Produktion, auch Industrie 4.0 genannt, und/oder der Predictive Maintenance auseinandersetzen. Versandfertig in 3-5 Tagen Lieferzeit 1-2 Werktage.

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Die Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren stetig an Relevanz gewonnen und soll weiterhin einer der großen Treiber der Zukunft sein. In der Wirtschaft liegt das hauptsächlich darin begründet, dass Unternehmen große Potenziale in einer Vernetzung und Automatisierung von Prozessen durch die Informationstechnologie sehen und so ihre unterschiedlichen Unternehmensprozesse unterstützen sowie optimieren möchten. Aufgrund dieser Tatsache stellen sich Unternehmen aktuell die Frage, ob eine Digitalisierung ihrer Prozesse empfehlenswert ist und welche Aspekte bei einer solchen Entscheidung berücksichtigt werden sollen. Im Rahmen dieser Arbeit wird diese Fragestellung für den Instandhaltungsprozess von Maschinen detailliert betrachtet und ein Verfahren zur Bewertung von Predictive Maintenance zur Unterstützung der Investitionsentscheidung entwickelt. Ein wesentlicher Bestandteil des Bewertungsverfahrens ist das für den Instandhaltungsprozess entwickelte Reifegradmodell, um den aktuellen Instandhaltungsprozess basierend auf seinem Softwareintensivierungsgrad im Vergleich zur Predictive Maintenance einzuordnen sowie die jeweils unternehmensindividuellen Bewertungen der Aufwände, des Nutzens und der Risiken für den konkreten Anwendungsfall. Diese einzelnen Bewertungen werden abschließend zu einer anwendungsfallspezifischen Gesamtbewertung kombiniert sowie die Entscheidungsunterstützung inklusive Ausblick abgeleitet. Diese Arbeit richtet sich sowohl an Praktiker als auch an Wissenschaftler, die sich mit dem Themenkomplex der Digitalisierung, insb. mit der Digitalisierung der Produktion, auch Industrie 4.0 genannt, und/oder der Predictive Maintenance auseinandersetzen. Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover, Neuware, offene Rechnung (Vorkasse vorbehalten).

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