Die Fertigungsindustrie sieht sich im Jahr 2026 mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert. Der globale Wettbewerb führt zu einer zunehmenden Kommodifizierung und sinkenden Margen. Geopolitische Instabilität, die zunehmende Häufigkeit von Extremwetterereignissen und eine alternde Infrastruktur machen Lieferketten volatiler und anfälliger für Störungen. Und der weltweite Fokus auf Nachhaltigkeit zwingt jeden Hersteller zur Umsetzung von ESG-Strategien (Environmental, Social, & Governance), da er sonst Gefahr läuft, Investoren zu verlieren, Kunden abzuwenden und mit behördlichen Maßnahmen konfrontiert zu werden.
Während sie all diese Umbrüche bewältigen, müssen Hersteller auch weiterhin Initiativen im Rahmen von Industrie 4.0 und 5.0 vorantreiben – den Wandel hin zu vernetzten, intelligenten und zunehmend menschenorientierten industriellen Abläufen. Die softwaregesteuerte Fabrik, die das Herzstück der digitalen Transformation bildet, erscheint vielen Herstellern oft unerreichbar, da sie noch damit beschäftigt sind, ihre physischen Anlagen zu digitalisieren und riesige Datenmengen aus dem Internet der Dinge (IoT) zu bewältigen.
Vorausschauende Wartung hat das Potenzial, viele der Herausforderungen von Hersteller zu bewältigen. Die reaktive Wartung – also die Reparatur einer Maschine erst nach einem Ausfall – erhöht die Produktionskosten und verlängert die Durchlaufzeiten, führt zu Lieferengpässen und Versandverzögerungen und steigert die Investitionskosten, da sie die Lebensdauer der Anlagen verkürzt.
Dieser Blogbeitrag beschreibt im Detail, wie ServiceNow und Cloudera eine vorausschauende Wartung für unsere Kunden ermöglichen und wie der Wechsel von reaktiver zu vorausschauender Wartung die Betriebskontinuität sicherstellen, Kosten senken und den Wert jedes industriellen Assets maximieren kann.
Die Hindernisse beim Übergang von reaktiver zu vorausschauender Wartung
Obwohl die vorausschauende Wartung viele potenzielle Vorteile für Fertigungsunternehmen bietet, behindern häufig verschiedene architektonische und betriebliche Hürden den Fortschritt. Um über Pilotprojekte hinaus zu unternehmensweiten Lösungen zu gelangen, müssen Fertigungsunternehmen diese Herausforderungen angehen:
Der enorme Umfang von IoT-Daten: Eine einzelne Maschine kann täglich bis zu eine Million Datenpunkte erzeugen. Jeder dieser Datenpunkte kann auf einen potenziellen Ausfall hinweisen. Das Sammeln und Verarbeiten all dieser Daten ist für sich genommen bereits eine enorme Herausforderung.
Datenbewegungssteuer: Herkömmliche Architekturen erfordern die Replikation riesiger Datensätze vom Fabrikboden in die Cloud für Analyse und Modelltraining, was erhebliche Kosten, Speicheraufwand und operative Risiken mit sich bringt.
Latenz und Fehlertoleranz: Während die meisten Hersteller eine vorausschauende Wartung erreichen möchten, verhindern Konnektivität und Latenz oft, dass sie über eine Remote-Überwachung hinausgehen. Fabriken werden oft in Gebieten mit geringer Konnektivität gebaut, weshalb die Lücke zwischen der Identifizierung eines potenziellen Ausfalls und dem Ergreifen von Maßnahmen zu dessen Verhinderung oft zu groß ist.
Maschinelles Lernen vs. KI: Die meisten ML-basierten Lösungen identifizieren Risiken oder erkennen Anomalien erfolgreich, bleiben jedoch bei der Erkenntnisphase stehen. Manuelle Verfahren und menschliche Übergaben sind weiterhin erforderlich, um eine Reparatur auszulösen, was die Reaktion verlangsamt und den ROI von Investitionen in vorausschauende Wartung verringert.
Um diese Hindernisse zu überwinden, benötigen Hersteller eine Lösung, die KI zu den Daten bringt – selbst in Bereichen mit geringer oder keiner Konnektivität – und riesige Mengen an IoT-Daten nahezu in Echtzeit sammeln, verarbeiten und analysieren kann.
Vorausschauende Wartung mit Cloudera und ServiceNow ermöglichen
Für die Bewältigung dieser architektonischen und betrieblichen Herausforderungen bieten Cloudera und ServiceNow gemeinsam ein einheitliches Governance-Ökosystem mit Closed-Loop-Ansatz, das das hybride Data Lakehouse und einheitliche Data Fabric von Cloudera sowie die intelligente Orchestrierungsschicht von ServiceNow nutzt, um Herstellern Zugriff auf alle ihre Daten für KI zu geben.
So funktioniert es:
Cloudera verwaltet Daten in großem Maßstab. Die offene Data-Lakehouse-Architektur von Cloudera unterstützt die Erfassung, Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen aus Gerätesensoren sowie historischer Daten wie Verkaufsdaten, Wartungspläne und Diagnosedaten in Echtzeit. All diese Daten sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung und das Training von Modellen, die potenzielle Probleme präzise erkennen können.
KI zu den Daten bringen. Cloudera analysiert Sensordaten an der Edge, um Anomalien nahezu in Echtzeit zu erkennen und so die Fehlertoleranz sowie Warnmeldungen mit geringer Latenz zu ermöglichen.
ServiceNow schließt den Kreis. Die KI-Agenten von ServiceNow nehmen die Warnmeldung auf und ergreifen Maßnahmen: Sie planen Wartungsarbeiten, bestellen Ersatzteile, leiten die Produktion um und benachrichtigen die Logistik- und Lieferketten-Teams über mögliche Störungen.
Rückverfolgbarkeit und Überprüfbarkeit. Die einheitliche Data Fabric von Cloudera bietet durchgängige Governance, Sicherheit und Nachverfolgbarkeit der Datenherkunft, sodass jede automatisierte Entscheidung eines ServiceNow-KI-Agenten für die Überprüfbarkeit des gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus auf die zugrunde liegenden Daten zurückgeführt werden kann.
Durch die Nutzung einer einheitlichen Sicht auf Unternehmensdaten, die Gewährleistung von Sicherheit und Governance über den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus hinweg sowie die Schließung des Kreislaufs mithilfe von Maßnahmen ergreifenden KI-Agenten können Hersteller endlich den Wechsel von der reaktiven zur vorausschauenden Wartung vollziehen.
Der Wert der vorausschauenden Wartung
Der Wechsel von reaktiver zu vorausschauender Wartung stellt einen bedeutenden Wandel in Richtung Ausfallsicherheit dar, eine der Säulen der Transformation von Industrie 5.0. Durch die Kombination der Fähigkeit von Cloudera, eine Grundlage aus vertrauenswürdigen Daten auf Unternehmensebene bereitzustellen, mit der Workflow-Automatisierung von ServiceNow können Hersteller mehrere geschäftliche Vorteile realisieren:
Ungeplante Ausfallzeiten eliminieren. Die Vorhersage von Fehlern, bevor sie auftreten, minimiert Unterbrechungen und stellt die betriebliche Kontinuität sicher.
Betriebskosten senken. Die Speicherung von Daten an der Quelle eliminiert teure Kosten für Datenbewegungen und -transformationen und reduziert den Infrastrukturaufwand. Die Optimierung von Wartungsplänen senkt die Arbeitskosten.
Investitionsausgaben (CapEx) reduzieren. Eine proaktive Fehlerbehebung verhindert die Kettenreaktion von Ausfällen, die auftritt, wenn Maschinen bis zum Ausfallpunkt betrieben werden. Dadurch wird die Lebensdauer verlängert und der Wert der Industrieanlagen maximiert.
Bereit für den Wechsel von reaktiver zu vorausschauender Wartung?
Obwohl Hersteller unter erheblichem Druck stehen, bei der Transformation zu Industrie 4.0 und 5.0 Fortschritte zu erzielen, stellt die Fähigkeit, KI auf Unternehmensebene zu operationalisieren, ein erhebliches Hindernis für den Erfolg dar. Durch den Abbau der Barriere zwischen Daten und agentischen Workflows bieten Cloudera und ServiceNow die notwendigen Funktionen, um riesige Mengen an IoT-Daten zu nutzen, potenzielle Ausfälle zu identifizieren und in Echtzeit Maßnahmen zu ergreifen. Dies ermöglicht es Herstellern, Wartungsabläufe zu transformieren sowie die Produktivität und Rentabilität des Fabrikbetriebs zu verbessern.
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