Datenanalyse im Service – Ein Gastbeitrag von Stefan Fischer
Datenbasierte Services im Maschinenbau richtig umsetzen
Vom Bauchgefühl zum datenbasierten Service
Digitale Services im Maschinenbau stehen heute im Zentrum vieler Diskussionen – doch die Praxis zeigt: Nur wenige Unternehmen schaffen den Sprung von der Idee zur wirklichen Wertschöpfung. Stefan Fischer ist einer, der diesen Sprung geschafft hat. Als Produktmanager und Verantwortlicher für die datenbasierte Plattform “Ida” hat er bei Kraft eine IoT-Lösung mit aufgebaut, die echten Mehrwert für Kunden liefert.
Über den Autor
Stefan Fischer ist Manager für digitale Services und Geschäftsentwickler für die IoT-Plattform “Ida”. Mit mehr als acht Jahren Erfahrung bei Kraft Maschinenbau kennt er die Herausforderungen datenbasierter Services aus erster Hand – von der Softwareentwicklung bis zur strategischen Platzierung am Markt.
Ida ist eine Plattform, die Maschinendaten sammelt und daraus analysierbare Kennzahlen ableitet – und zwar nicht nur für einzelne Maschinen, sondern für ganze Anlagenparks. Das macht sie zu einem Paradebeispiel für gelungene datenbasierte Services im Maschinenbau.
Dieser Artikel zeigt, welche Learnings Stefan Fischer und sein Team auf dem Weg zur einsatzfähigen Plattform gemacht haben. Sie erfahren, wie sie datenbasierte Services erfolgreich planen, entwickeln und am Markt platzieren.
Ausgangslage: Warum klassische Serviceansätze nicht mehr reichen
Traditionelle Serviceprozesse im Maschinenbau sind oft reaktiv: Es wird repariert, wenn etwas kaputt ist. Daten spielen höchstens bei der Störungsdokumentation eine Rolle – und das meist manuell. Diese Herangehensweise stößt jedoch an ihre Grenzen, wenn es um hochautomatisierte, komplexe Anlagen geht.
Für Stefan Fischer war der Auslöser ein alltägliches Problem: Lange Inbetriebnahmen, subjektive Diskussionen und mangelnde Transparenz über Anlagenzustände. Was fehlte, war eine objektive Basis zur Bewertung von Verfügbarkeit und Leistung.
Ausgangslage: Warum klassische Serviceansätze nicht mehr reichen
Gerade bei verketteten Anlagen lassen sich klassische Verfügbarkeitskennzahlen nicht einfach ermitteln. Es brauchte eine datenbasierte Lösung, die flexibel genug ist, um unterschiedlichste Anlagenkonfigurationen zu unterstützen und gleichzeitig valide KPIs zu liefern.
Die Entstehung von Ida: Vom PDF zur Plattform
Die Entwicklung der Plattform „Ida“ war kein geradliniges Innovationsprojekt mit klar definiertem Ziel und Marktbedarf. Vielmehr war es ein iterativer Lernprozess, der mit einfachen digitalen Hilfsmitteln begann – und sich zu einer leistungsfähigen datenbasierten Plattform entwickelte, die heute ein zentrales Werkzeug in der digitalen Serviceentwicklung ist.
Angefangen hat alles mit einer simplen Frage
Wie kann man Informationen dort verfügbar machen, wo sie im Maschinenalltag tatsächlich gebraucht werden? Die erste Idee: Bedienungsanleitungen digital direkt auf der Anlage zugänglich machen – nicht als PDF auf einem USB-Stick, sondern kontextbezogen auf dem Bedieninterface. Schnell wurde klar, dass das allein nicht reicht.
Der nächste Schritt war pragmatisch und wirksam: Die Einführung kurzer Schulungsvideos für Bedienpersonal. Besonders bei Standardmaschinen führte das zu deutlich weniger Bedienfehlern und Rückfragen im Service. Ein digitaler Service, der sofort Mehrwert stiftete – und die erste Nutzerakzeptanz für digitale Inhalte schuf.
Doch das Ziel war höher gesteckt
Wie lassen sich komplexe, verkettete Anlagen mit hoher Variantenvielfalt besser verstehen und effizienter betreiben? Stefan Fischer und sein Team erkannten, dass klassische OEE-Berechnungen (Overall Equipment Effectiveness) für solche Anlagen nicht ausreichten – und vor allem nicht automatisierbar waren. Die Herausforderung bestand darin, relevante Kennzahlen systematisch und automatisiert zu erfassen, auszuwerten und zugänglich zu machen – nicht nur für einzelne Anlagen, sondern für den gesamten Maschinenpark beim Kunden.
Dabei wurde ein entscheidender Perspektivwechsel vollzogen: Die Bediener auf Shopfloor-Ebene sind nicht die primären Nutzer solcher Auswertungen. Vielmehr sind es Produktionsleiter, Instandhalter oder Betriebsverantwortliche, die gezielt Einblick in Verfügbarkeiten, Taktzeiten oder Stillstandsanalysen benötigen. Deshalb musste das System raus aus der Steuerung – und rein in eine Cloud- und Plattformstruktur, die ortsunabhängigen Zugriff ermöglicht.
Diese strategische Entscheidung erwies sich als Schlüsselmoment: Statt intern aufwändig eigene Kompetenzen aufzubauen, wurde ein Partner gesucht, der die technische Plattformentwicklung übernahm – bis hin zur Integration in den Gesamtkonzern. Der Fokus konnte dadurch stärker auf Inhalte, Use Cases und Kundennutzen gelegt werden.
Technologisch wurde das Projekt durch einen externen Partner beschleunigt
Diese strategische Entscheidung erwies sich als Schlüsselmoment: Statt intern aufwändig eigene Kompetenzen aufzubauen, wurde ein Partner gesucht, der die technische Plattformentwicklung übernahm – bis hin zur Integration in den Gesamtkonzern. Der Fokus konnte dadurch stärker auf Inhalte, Use Cases und Kundennutzen gelegt werden.
So entstand „Ida“ als Plattform für datenbasierte Services im Maschinenbau
Heute bildet sie die Grundlage für fundierte Analysen, kontinuierliche Optimierung und den Aufbau neuer digitaler Geschäftsmodelle.
Der Nutzen: Mehr Verfügbarkeit, mehr Leistung, mehr Output
Was bringt eine datenbasierte Plattform wie Ida konkret? Die Antwort: Transparenz. Und mit ihr die Möglichkeit zur gezielten Prozessoptimierung. Besonders bei verketteten Anlagen, bei denen Störungen schnell hohe Kosten verursachen, bietet Ida einen echten Hebel.
Ein Beispiel aus der Praxis: In einem konkreten Kundenprojekt konnte die Anlagenverfügbarkeit um 15 bis 20 % gesteigert werden – durch gezielte Datenanalyse, die zuvor unsichtbare Engpässe sichtbar machte. Kleine Störungen, die alle zehn Minuten eine Minute Stillstand verursachen, fallen im Tagesgeschäft kaum auf – summieren sich aber schnell zu echten Produktionsverlusten.
Durch die Analyse wiederkehrender Störungen, die Erkennung von Mustern und das Aufzeigen von Stellschrauben bietet Ida eine datenbasierte Grundlage, um systematisch Verfügbarkeit und Effizienz zu steigern.
Aha-Momente: Was Stefan Fischer aus der Entwicklung gelernt hat
Datenkultur statt Datensilos
Datenanalyse erfordert Vertrauen ist nur dann erfolgreich, wenn Kunden sie nicht als Kontrollinstrument, sondern als Kooperationsplattform verstehen.
Die besten Ergebnisse entstehen, wenn Kunde und Hersteller gemeinsam auf Daten schauen und Optimierungspotenziale identifizieren.
Klasse statt Masse
„Klasse statt Masse“ – so bringt Fischer eine der wichtigsten Lehren auf den Punkt. Anfangs sammelte das Team eine Vielzahl von Maschinendaten – mehr, als sinnvoll analysiert werden konnte. Der Mehrwert entstand jedoch nicht durch die Menge, sondern durch gezielte Auswahl.
Erst als man sich auf wenige, wirklich aussagekräftige Kennzahlen konzentrierte, entstanden belastbare Analysen und echte Handlungsempfehlungen. Die Plattform konzentriert sich heute auf wenige, zentrale KPIs – dafür mit maximaler Tiefe und Aussagekraft.
Nicht jeder Hype passt zum Use Case
Predictive Maintenance galt lange als heiliger Gral digitaler Services. Auch bei Ida war es ein Einstiegsthema. Doch Stefan Fischer erkannte früh, dass es nicht der passende Anwendungsfall war:
Statt zwanghaft an einem Trend festzuhalten, war der smartere Weg, zunächst die Datenbasis und Analysekompetenz so aufzubauen, dass in einem zweiten Schritt KI-Modelle überhaupt Sinn ergeben. Der Aha-Moment? Eine strukturierte Datenarchitektur ist Voraussetzung – nicht Folge – von KI-Anwendungen.
Ohne Management Buy-In geht es nicht
Ein weiterer Erfolgsfaktor: Rückenwind aus der Führungsebene. Eine datenbasierte Plattform wie Ida verändert Prozesse, Rollen und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen. Das sorgt zwangsläufig für Reibung.
Die Geschäftsführung muss das Projekt nicht nur genehmigen, sondern aktiv unterstützen – inhaltlich, finanziell und kulturell. Nur so entsteht intern der nötige Spielraum, um aus einer guten Idee ein tragfähiges Produkt zu machen.
Dedizierte Ressourcen sind Pflicht
Digitale Services sind keine Nebenbei-Projekte. Sie brauchen Verantwortung, Zeit und Kompetenzen.
Bei Ida wurde früh entschieden, eine dezidierte Rolle für die Entwicklung und Vermarktung der Plattform zu schaffen – und mit Stefan Fischer auch eine Person mit technischer Tiefe und Kundenverständnis zu betrauen. Seine Doppelrolle aus Produktentwicklung und Geschäftsentwicklung wurde zum Erfolgsfaktor. Sie ermöglichte schnelle Entscheidungen, Kundenfeedback aus erster Hand – und eine enge Verzahnung von Plattform und realem Nutzen.
Ausblick: Warum jetzt der richtige Moment für datenbasierte Services ist
Die Branche bewegt sich. Nach Jahren der Zurückhaltung ist der Wille zur Investition spürbar gestiegen. Unternehmen erkennen zunehmend den Mehrwert datenbasierter Services – nicht nur für den Kunden, sondern auch für die eigene Weiterentwicklung.
Plattformen wie Ida zeigen: Wer heute investiert, kann langfristig differenzieren. Sei es durch bessere Services, höhere Effizienz oder tiefere Kundenbindung. Wichtig ist nur: Einfach anfangen. Und bereit sein, Dinge wieder zu verwerfen, die nicht funktionieren.
Fazit: Erfolgsrezept für datenbasierte Services im Maschinenbau
Was lernen wir aus der Reise von Stefan Fischer und Ida? Vor allem eins: Datenbasierte Services sind kein Selbstläufer. Sie erfordern Fokus, Geduld und den Mut, eigene Annahmen zu hinterfragen. Wer bereit ist, sich auf den Prozess einzulassen, wird mit echten Erkenntnissen belohnt.
Wichtige Erfolgsfaktoren im Überblick:
- Denk vom Problem aus, nicht vom Hype
- Starte einfach, lerne schnell, entwickle iterativ
- Binde das Management frühzeitig ein
- Gib dem Thema Raum: Rolle, Zeit, Budget
- Fokussiere dich auf relevante Daten, nicht auf alle Daten
- Verstehe Service als partnerschaftlichen Prozess, nicht als Kontrolle
Datenbasierte Services sind kein Nice-to-have mehr. Sie sind der Schlüssel zu effizienteren Prozessen, besseren Produkten und stärkerer Kundenbindung im Maschinenbau.
Inhalt
Beratungsgespräch vereinbaren
Buchen Sie einen Beratungstermin mit einem unserer Experten
In unserem ersten Gespräch stellen wir Ihnen gerne Synctive und dessen Potenziale für Ihr Service-Geschäft vor. Entdecken Sie, wie unsere Lösungen Sie optimal unterstützen können.
Aktuelle Beiträge
Entdecken Sie weitere interessante Ressourcen von Synctive
IoT, KI und ML: Zukunftstechnologien des Service im Überblick
In diesem Ratgeber erläutern wir, wie IoT, KI und ML ineinandergreifen, und wie Unternehmen diese Technologien einsetzen können, um ihre Services erfolgreich zu digitalisieren.
Weiterlesen
Die 4 größten Missverständnisse über IoT, KI und ML
Die 4 häufigsten Missverständnisse zu IoT, KI und ML und wie diese Technologien tatsächlich und mehrwertstiftend genutzt werden können.
Weiterlesen
Digitale Maschinenakte: Worauf es ankommt und wie Sie starten
Maschinenstillstände reduzieren und Serviceprozesse optimieren: So hilft die digitale Maschinenakte, Wartung schneller und transparenter zu gestalten.
Weiterlesen