Ermittlung von Voraussetzungen zur Implementierung von Predictive Maintenance im Maschinen- und Anlagenbau

Eine qualitative Untersuchung
Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-658-46914-6
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 96 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 152 g

Reihe: BestMasters

Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung, des Fachkräftemangels sowie des steigenden Wettbewerbsdrucks entwickeln sich viele Unternehmen von produkt- zu serviceorientierten Anbietern. Ein Dienstleistungsansatz, der die Digitalisierung nutzt, um diesen Herausforderungen im Maschinen- und Anlagenbau zu begegnen, ist die Instandhaltungsstrategie Predictive Maintenance.

Das Buch vermittelt Grundlagen zu diesem Themenkomplex und soll die Leserinnen und Leser in die Lage versetzen, die Voraussetzungen für die Implementierung von Predictive Maintenance zu erkennen und zu verstehen. Als Resultat soll unter Anwendung der hier entwickelten Modelle eine effizientere und effektivere Implementierung in der unternehmerischen Praxis ermöglicht werden.

Auch für weitere wissenschaftliche Forschungen können die Ergebnisse dieser Arbeit als Basis dienen.

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Reinknecht, Marvin

Fachgebiete

• Technische Wissenschaften Maschinenbau | Werkstoffkunde Produktionstechnik Fertigungstechnik

Inhaltsverzeichnis

Einleitung.- Dienstleistungen.- Grundlagen der Instandhaltung.- Charakterisierung von Predictive Maintenance als Instandhaltungsstrategie.- Predictive Maintenance in der unternehmerischen Praxis.- Angewendete Methoden.- Ermittlung von Voraussetzungen zur Implementierung von Predictive Maintenance durch Auswertung der Interviews.- Interpretation der ermittelten Voraussetzungen.- Schlussbetrachtung.

Über Autor(innen)

Marvin Reinknecht ist nach seinem Bachelorstudium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen in das Berufsleben als CRM-Consultant eingestiegen. Mit einiger Berufserfahrung hat er ein auf dem Bachelorstudium aufbauendes berufsbegleitendes Masterstudium begonnen und erfolgreich abgeschlossen. Mit der Veröffentlichung der Ergebnisse seiner Masterarbeit möchte er zu der Weiterentwicklung des aktuellen Forschungsstands von Predictive Maintenance sowie zu einer vereinfachten Implementierung in der unternehmerischen Praxis beitragen.