TY  - THES
A1  - Prettenhofer, Patrick
T1  - Cloudbasierte Predictive Maintenance in der Fertigungsindustrie
N2  - In der modernen Fertigung stellt die Einführung der Predictive Maintenance als Instandhaltungsstrategie einen bedeutenden Fortschritt dar. Diese Methode ermöglicht es Produktionsunternehmen, ihre Wartungsprozesse zu optimieren, indem potenzielle Ausfälle und Wartungsanforderungen vor ihrem Auftreten antizipiert werden. Die Cloud spielt dabei eine entscheidende Rolle als Ressource für die Implementierung, bedingt durch ihre in den letzten Jahren deutlich gestiegene Effizienz. Die Integration von cloudbasierter Predictive Maintenance in Produktionsumgebungen birgt jedoch auch Herausforderungen und Risiken. Diese Masterarbeit zielt darauf ab, diese Probleme zu identifizieren und zu bewältigen, indem Empfehlungen für Produktionsunternehmen zur erfolgreichen Integration von Predictive Maintenance im Kontext der Cloud gegeben werden. Die folgende Forschungsfrage wird behandelt: „Was sind die Handlungsempfehlungen für Produktionsunternehmen, die beabsichtigen, cloudbasierte Predictive Maintenance zu integrieren, um potentielle Herausforderungen und Risiken effektiv adressieren zu können?“ Die Arbeit folgt einem qualitativen und induktiven Forschungsansatz und umfasst eine empirische Untersuchung, die eine Reihe von Expert*inneninterviews in einer Feldstudie beinhaltet. Dieser Ansatz bietet tiefe Einblicke in die praktischen Aspekte der Implementierung von cloudbasierter Predictive Maintenance. Die Ergebnisse zeigen, dass die sorgfältige Auswahl von Cloud-Anbietern, unterstützt durch umfassende Cloud-Assesments und Kriterienkataloge, Bedenken hinsichtlich der Cloud-Technologie minimiert und Partnerschaften gewährleistet, die starke Sicherheitsmaßnahmen und einen guten Ruf haben. Finanziell ist eine frühzeitige und angemessene Budgetplanung unter Berücksichtigung flexibler Finanzierungsmodelle wie Abonnementdiensten entscheidend, um erhebliche Anfangsinvestitionen zu vermeiden und klare Kostenstrukturen zu etablieren. Organisatorisch ist die Integration der Predictive Maintenance in die Unternehmensprozesse entscheidend für den Erfolg, wobei die Schulung des Personals eine wesentliche Rolle spielt, um technisches Verständnis und das Bewusstsein für ihre strategische Bedeutung aufzubauen. Technisch ist eine moderne IT-/OT-Infrastruktur unerlässlich für eine nahtlose Integration und effiziente Datenübertragung. Besonders wichtig sind hierbei ein effektives Datenmanagement und die Nutzung von Edge Devices zur Vorverarbeitung und Einbindung älterer Systeme. Die Ergebnisse betonen die Notwendigkeit eines umfassenden Ansatzes, der technische, organisatorische und finanzielle Faktoren berücksichtigt, um eine nachhaltige und erfolgreiche Implementierung von Predictive Maintenance in der Cloud gewährleisten zu können.
N2  - In modern manufacturing, the introduction of predictive maintenance as a maintenance strategy represents a significant step forward. This approach enables manufacturing companies to optimise maintenance processes by anticipating potential breakdowns and maintenance needs before they occur. The cloud could play a crucial role as a resource for implementation, owing to its significant increase in efficiency in recent years. However, the integration of cloud-based predictive maintenance into production environments is not without its challenges and risks. This master's thesis aims to identify and address these issues, offering recommendations for manufacturing companies to integrate predictive maintenance more successfully in the context of the cloud. The following research question is addressed: "What are the key recommendations for manufacturing companies looking to integrate cloud-based predictive maintenance into their production facilities to effectively manage potential challenges and risks?" The study adopts a qualitative and inductive research approach and comprises an empirical investigation that includes a series of expert interviews in a field study. This approach provides deep insights into the practical aspects of implementing cloud-based predictive maintenance systems. Key findings suggest that careful selection of cloud service providers, supported by thorough cloud assessments and criteria catalogues, minimises worries towards cloud technology and ensures partnerships with providers having strong security measures and good reputations. Financially, early and appropriate budget planning, considering flexible financing models like subscription services, is crucial to avoid substantial initial investments and to establish clear cost structures. Organisationally, embedding predictive maintenance within company processes is key for success, where staff training plays an essential role in building technical understanding and awareness of its strategic importance. Technically, a modern IT/OT infrastructure is essential for seamless integration and efficient data flow. It is crucial to have effective data management and the use of edge devices for preprocessing and integrating older systems. The findings emphasise the need for a comprehensive approach that addresses technical, organisational, and financial aspects to ensure a sustainable and successful implementation of predictive maintenance in the cloud.
KW  - Prädikative Instandhaltung
Y1  - 2024
UR  - https://opus.campus02.at/frontdoor/index/index/docId/983
ER  -