Was ist Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung)?

Predictive Maintenance, auf Deutsch vorausschauende Wartung, ist ein moderner Instandhaltungsansatz, der nicht auf starre Intervalle oder akute Störungen setzt, sondern auf datenbasierte Vorhersagen. Statt zu warten, bis ein System ausfällt oder eine geplante Wartung fällig ist, wird der optimale Zeitpunkt für eine Maßnahme durch Analyse von Echtzeitdaten, historischen Informationen und Vorhersagemodellen ermittelt.

Im IT-Service-Management (ITSM) und Enterprise Service Management (ESM) ist Predictive Maintenance nicht nur auf physische Maschinen anwendbar, sondern auch auf IT-Systeme, Netzwerke und digitale Services. Dadurch können Ausfälle vermieden, Serviceunterbrechungen minimiert und die Lebensdauer von Systemen verlängert werden.

Unternehmen, die Predictive Maintenance erfolgreich einsetzen, steigern die Verfügbarkeit kritischer Systeme, reduzieren ungeplante Incidents und senken langfristig die Betriebskosten.
 

Funktionsweise von Predictive Maintenance

Der Kern dieses Ansatzes liegt in der kontinuierlichen Datenerfassung und -analyse. Sensoren, Monitoring-Systeme und Protokolldateien liefern laufend Informationen über Zustand, Auslastung und Performance.

Diese Daten werden von Analysesoftware und KI-Algorithmen ausgewertet, um Muster und Abweichungen zu erkennen, die auf potenzielle Probleme hinweisen. Wird eine Abweichung festgestellt, kann das System vorhersagen, wann ein Ausfall wahrscheinlich ist. Darauf basierend werden präventive Wartungsmaßnahmen geplant, bevor die Störung eintritt.

In ITSM-Plattformen wie ky2help^® lassen sich diese Vorhersagen direkt in Ticket-Workflows integrieren. Beispielsweise kann ein automatisch erstelltes Ticket an das passende Team gehen, sobald ein Server Anzeichen für einen baldigen Festplattenausfall zeigt.
 

Vorteile von Predictive Maintenance

Der Einsatz von Predictive Maintenance im Service-Management bringt mehrere geschäftskritische Vorteile:

• Minimierung ungeplanter Ausfälle: Frühzeitiges Handeln verhindert kritische Störungen.
• Optimierte Ressourcennutzung: Wartung nur dann, wenn sie wirklich notwendig ist.
• Kosteneinsparungen: Geringere Ersatzteil- und Lagerkosten durch bedarfsgerechte Planung.
• Längere Lebensdauer: Anlagen und Systeme werden gezielt gepflegt, bevor Verschleiß zum Ausfall führt.
• Erhöhte Sicherheit: Kritische Probleme werden frühzeitig erkannt, wodurch Betriebs- und Datensicherheit steigt.

Diese Vorteile sind sowohl im klassischen Anlagenbetrieb als auch im digitalen Serviceumfeld wirksam – von der IT-Infrastruktur bis hin zu Geschäftsprozessen im ESM.
 

Herausforderungen bei der Umsetzung

Die Implementierung von Predictive Maintenance ist anspruchsvoll und erfordert Investitionen in Technologie und Know-how.

Eine zentrale Herausforderung ist die Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können die Vorhersagegenauigkeit erheblich beeinträchtigen. Zudem müssen Unternehmen bereit sein, in Sensorik, Analyseplattformen und die Integration in bestehende ITSM-Systeme zu investieren.

Auch die Komplexität der Integration sollte nicht unterschätzt werden: Unterschiedliche Datenquellen – von Monitoring-Tools bis zu ERP-Systemen – müssen verbunden und harmonisiert werden. Schließlich ist auch interdisziplinäre Zusammenarbeit entscheidend, da Predictive Maintenance sowohl IT-Teams als auch Betriebs- und Analyseabteilungen betrifft.
 

Predictive Maintenance im ITSM- und ESM-Kontext

In ITSM-Umgebungen wie ky2help^® kann Predictive Maintenance für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt werden:

• Server-Überwachung: Analyse von Systemlogs und Auslastungsmetriken, um frühzeitig auf potenzielle Hardwareprobleme zu reagieren.
• Netzwerkmanagement: Erkennen von Latenzspitzen oder Paketverlustmustern, die auf bevorstehende Störungen hinweisen.
• Anwendungsüberwachung: Identifizierung von Leistungseinbrüchen, bevor diese zu Serviceunterbrechungen führen.

Im ESM-Bereich reicht die Anwendung von Predictive Maintenance weit über die IT hinaus. Beispielsweise können Facility-Management-Systeme wie Klimaanlagen, Aufzüge oder Energieversorgungseinheiten überwacht werden, um Ausfälle im Vorfeld zu verhindern.

Best Practices für die Implementierung

Eine erfolgreiche Einführung von Predictive Maintenance folgt in der Regel einem schrittweisen Ansatz.

Es empfiehlt sich, mit einem Pilotprojekt zu beginnen, das einen klar abgegrenzten Anwendungsfall hat. So lassen sich Technologien testen, Prozesse anpassen und Erkenntnisse für den späteren Roll-out sammeln.

Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die Integration in das Ticket-System. Wenn Vorhersagen direkt Wartungstickets erzeugen, werden Maßnahmen schneller eingeleitet. Die Kombination mehrerer Datenquellen – etwa Sensorwerte, Logdaten und historische Ticketinformationen – steigert die Prognosegenauigkeit.

Nicht zuletzt sollte eine Feedbackschleife etabliert werden: Jede abgeschlossene Wartungsmaßnahme liefert neue Daten, die in die Optimierung der Vorhersagemodelle einfließen.

Praxisbeispiele

In der Praxis zeigt sich der Nutzen von Predictive Maintenance auf vielfältige Weise:

• ITSM: Analyse von Festplatten-S.M.A.R.T.-Daten zur frühzeitigen Planung von Ersatzmaßnahmen.
• ESM: Überwachung von Gebäudesystemen wie Heizungen, um Wartung vor dem Wintereinbruch zu planen.
• Helpdesk: Automatisierte Anomalieerkennung in Endnutzergeräten, die zu präventiven Wartungstickets führt.

Auch Lizenzmanagement kann profitieren: Durch Analyse von Nutzungstrends lassen sich Engpässe vorhersagen und rechtzeitig zusätzliche Lizenzen beschaffen.
 

Erweiterte technische Details

Predictive-Maintenance-Lösungen im ITSM nutzen oft Machine-Learning-Modelle, um die Remaining Useful Life (RUL) von Komponenten zu schätzen.

Typische Datenquellen sind:

• • Sensoren für Temperatur, Vibration und Stromverbrauch
• • Leistungsmetriken aus Servern und Netzwerken
• • Fehler- und Ereignisprotokolle

Über Schnittstellen lassen sich diese Daten mit CMDB-Einträgen verknüpfen, um eine lückenlose Wartungshistorie zu führen. ERP-Systeme können automatisch Bestellungen für Ersatzteile auslösen, sobald ein bevorstehender Ausfall prognostiziert wird.

Verbindung zu ITIL^®-Prozessen

Predictive Maintenance kann mehrere ITIL^®-Disziplinen unterstützen:

• Incident Management: Reduziert die Häufigkeit ungeplanter Incidents durch frühzeitige Erkennung.
• Change Enablement: Plant Änderungen basierend auf vorhergesagten Wartungsfenstern.
• Problem Management: Analysiert wiederkehrende Ausfälle und identifiziert zugrunde liegende Ursachen.
• Continual Service Improvement (CSI): Nutzt Wartungsdaten zur Optimierung langfristiger Prozesse.

Messung und Optimierung

Die Wirksamkeit von Predictive-Maintenance-Maßnahmen lässt sich anhand klarer Kennzahlen bewerten:

• Mean Time Between Failures (MTBF): Steigende Werte deuten auf seltener auftretende Ausfälle hin.
• Mean Time To Repair (MTTR): Sinkende Werte zeigen schnellere Behebung an.
• Prediction Accuracy: Verhältnis von korrekt vorhergesagten zu tatsächlichen Ausfällen.
• Cost Avoidance: Ersparnisse durch verhinderte Ausfälle und Notfalleinsätze.
   

Zukunftsperspektiven

Die nächsten Jahre werden von einer engen Verzahnung von IoT, KI und Edge Computing geprägt sein. Daten werden nicht nur schneller erfasst, sondern auch in Echtzeit ausgewertet, sodass nahezu sofortige Reaktionen möglich werden.

Mit selbstlernenden Systemen wird Predictive Maintenance noch präziser. Algorithmen passen sich dynamisch an neue Muster an, erkennen Anomalien, die bislang unentdeckt geblieben wären, und schlagen Maßnahmen vor, bevor ein Incident überhaupt in einem Ticket-System erfasst wird.
 

Fazit

Predictive Maintenance ist ein entscheidender Schritt von reaktiver und geplanter Wartung hin zu einem proaktiven, datengetriebenen Service-Management.

In Verbindung mit ITSM- und ESM-Plattformen wie ky2help^® bietet dieser Ansatz nicht nur technische, sondern auch strategische Vorteile: höhere Verfügbarkeit, geringere Kosten, bessere Kundenerfahrung.

Unternehmen, die diesen Weg konsequent gehen, schaffen eine belastbare, effiziente und zukunftssichere Service-Infrastruktur.