Predictive Maintenance (PbM) bringt den wahrscheinlich größten Mehrwert der Digitalisierung im Industrieumfeld. Mittels IoT basierender PbM werden Ausgaben gesenkt und trotzdem die Gesamtsystemverfügbarkeit beträchtlich erhöht.

PbM basiert auf der Kombination von AI/KI und zusätzlichen Mess- und Sensorwerten welche im Zuge der Digitalisierung bereitgestellt werden.

Aktuelle Instandhaltungsprogramme prüfen Systeme zu bestimmten Intervallen. Dieses Vorgehen ist zwar planbar, weist jedoch zwei gravierende Nachteile auf: Zum einem sind diese Intervalle  zumeist vom Hersteller, meist mit Reserven, vorgegeben, um die Gewährleistung nicht zu verlieren. Zum anderen kann nicht ausgeschlossen werden, dass z.B. kurz nach einer Revision das System wegen eines fehlerhaften Bauteiles Ausfallskosten und ggf. sogar Imageverlust verursacht.

Optimal angewendet wird CbM indem die Herstellerintervalle mit den Ist-Zustand der einzelnen Module und dem Produktionsprozess abgestimmt und damit plan- und kalkulierbar werden. Die Ersatzteile werden so automatisiert bestellt, Just-in-Time geliefert und verkürzen den Instandhaltungs-, Wartungs- und Entstörungsprozess nochmals beträchtlich.