Künstliche Intelligenz ist mehr als nur Spielerei – sie ist der Motor der Transformation in der Stahlindustrie. In dieser Blogreihe zeigt Accenture, wie Data & AI enorme Optimierungs- und Effizienzpotenziale freisetzen. Zum Auftakt beleuchten wir zunächst die generellen Herausforderungen und Maßnahmen zur nachhaltigen Stahlproduktion.
INTELLIGENT ASSET MANAGEMENT: DIE ZUKUNFT DES ANLAGENMANAGEMENTS IN DER INDUSTRIELLEN LANDSCHAFT
Anlagen effizient zu verwalten und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken, die Produktivität zu steigern und die Nachhaltigkeit zu gewährleisten – das sind wesentliche Spannungsfelder, die es für Industriunternehmen zu lösen gilt. Intelligent Asset Management (IAM) in Kombination mit Data & AI bietet innovative Lösungen, um diesen Herausforderungen zu begegnen.
Herausforderungen im Asset Management
Unternehmen in asset-intensiven Branchen stehen vor erheblichen Herausforderungen, die ihr Wachstum beeinträchtigen können. Ungeplante Ausfallzeiten und ineffiziente Nutzung von Anlagen sind nur einige der Probleme, die es zu bewältigen gilt. Durch die Identifizierung und Nutzung verantwortungsvoller Chancenbereiche können Unternehmen jedoch ungenutzte Wertpotenziale erschließen.
-
Hohe Wartungskosten und ungenaue Berichterstattung: Wartungskosten sind oft hoch und werden nicht immer genau erfasst. Dies führt zu ineffizienten Wartungsprozessen und erhöhten Betriebskosten.
-
Ungeplante Ausfallzeiten: Ungeplante Ausfallzeiten sind eine der größten Ursachen für Produktivitätsverluste und beeinträchtigen die finanzielle Performance eines Unternehmens.
-
Datenmanagement und -integration: Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu nutzen. Dies führt zu einer fragmentierten Sicht auf die Anlagenleistung und erschwert die Entscheidungsfindung.
-
Regulatorische Anforderungen und Nachhaltigkeit: Unternehmen müssen strenge regulatorische Anforderungen erfüllen und gleichzeitig ihre Umweltbelastung reduzieren. Dies erfordert eine sorgfältige Überwachung und Optimierung der Anlagen.
Lösungsansätze für ein ganzheitliches Asset Management
Ein ganzheitlicher Ansatz, der Menschen, Prozesse und Technologie integriert, ist entscheidend, um die Herausforderungen im Asset Management zu bewältigen. Unternehmen müssen nachhaltige und verantwortungsbewusste Asset Management-Strategien entwickeln, um ungenutzte Wertpotenziale zu erschließen. Dies umfasst die Implementierung von digitalen Technologien wie Künstliche Intelligenz, Edge Computing und IIoT-Technologien, die die Entscheidungsfindung unterstützen und die Wartungsplanung optimieren.
-
Proaktive Wartungsstrategien: Durch den Einsatz von Data & AI können Unternehmen von reaktiver zu proaktiver Wartung übergehen. Predictive Analytics ermöglicht es,potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu größeren Problemen führen.
-
Optimierung der Betriebseffizienz: Data & AI helfen dabei, die Betriebseffizienz zu steigern, indem sie Echtzeit-Einblicke in die Anlagenleistung bieten. Dies ermöglicht eine bessere Planung und Ressourcennutzung.
-
Verbesserung der Datenqualität und -nutzung: Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Anwendung von AI-gestützten Analysetools können Unternehmen eine ganzheitliche Sicht auf ihre Anlagen erhalten und fundierte Entscheidungen treffen.
-
Nachhaltigkeit und Compliance: IAM unterstützt Unternehmen dabei, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Durch die Überwachung und Optimierung des Energieverbrauchs und der Emissionen können Unternehmen ihre Umweltbelastung reduzieren
Erfolgreiche Fallbeispiele aus der Industrie
Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen die Wertpotenziale in Form von Betriebskostensenkungen als auch Produktionssteigerungen, die durch den Einsatz von Asset Management in Kombination mit Data & AI in den Unternehmen realisiert werden konnten.
-
Optimierung der Wartungsprozesse bei einem Chemieunternehmen: Ein großes Chemieunternehmen implementierte eine IAM-Strategie, die auf Data & AI basiert. Durch die Einführung von Predictive Maintenance und die Optimierung der Wartungsprozesse konnte das Unternehmen die Ausfallzeiten um 15% reduzieren und die Produktivität um 25% steigern.
-
Effizienzsteigerung in der Fertigungsindustrie: Ein Fertigungsunternehmen nutzte AI-gestützte Analysetools, um die Betriebseffizienz zu verbessern. Durch die Echtzeit-Überwachung der Anlagenleistung und die Optimierung der Produktionsprozesse konnte das Unternehmen die Produktionskosten um 10% senken und die Anlagenverfügbarkeit um 20% erhöhen.
-
Nachhaltigkeitsinitiative in der Energiebranche: Ein Energieunternehmen setzte IAM ein, um seine Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Durch die Überwachung und Optimierung des Energieverbrauchs und der Emissionen konnte das Unternehmen seine CO2-Emissionen um 30% reduzieren und gleichzeitig die Betriebskosten senken.
Fazit
Intelligent Asset Management in Kombination mit Data & AI bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Anlagen effizienter zu verwalten, die Betriebskosten zu senken und die Nachhaltigkeit zu verbessern. Durch proaktive Wartungsstrategien, die Optimierung der Betriebseffizienz und die Verbesserung der Datenqualität können Unternehmen die Herausforderungen im Asset Management erfolgreich bewältigen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.
Lesen Sie den vollständigen Bericht: From gray to green – How to build a competitive green steel business | Accenture
Quelle: Building a Competitive Green Steel Business | Accenture von Timothy Van Audenaerde, Sachin Kumar Chaudhary, Ashish Kumar Gulgulia