„Das Gerät war doch gerade in der Wartung – und jetzt das!“
Ein Satz, den viele Laborleiter:innen und Geräteverantwortliche nur zu gut kennen. Trotz eingehaltenem Wartungsintervall und lückenlosem Serviceheft fällt ein Analysegerät plötzlich aus. Die Folge: Ausfallzeiten, verschobene Analysen, gestresste Teams – und im schlimmsten Fall gefährdete Ergebnisse.
Was läuft hier schief? Die Antwort liegt oft im Wartungskonzept selbst. Denn viele Labore arbeiten noch mit rein vorbeugender Wartung – also zeitbasierten Intervallen, unabhängig vom tatsächlichen Zustand der Systeme. Dabei gäbe es längst datenbasierte Ansätze, die Ausfälle reduzieren, Kosten sparen und Ressourcen effizienter einsetzen: die vorausschauende Wartung oder Predictive Maintenance.
Was ist vorbeugende Wartung – und wo stößt sie an Grenzen?
Die vorbeugende Wartung ist im Labor weit verbreitet: Geräte werden regelmäßig gewartet – zum Beispiel alle sechs Monate oder nach einer definierten Anzahl von Betriebsstunden. Der Ansatz ist einfach, nachvollziehbar und hat klare Vorteile:
- Standardisierte Abläufe
- Planbare Wartungstermine
- Erfüllung regulatorischer Vorgaben
Doch in der Praxis zeigt sich: Zeitbasierte Wartung schützt nicht immer vor Ausfällen.
Denn sie ignoriert den tatsächlichen Zustand des Geräts. Manche Komponenten halten länger, andere verschleißen schneller – z. B. durch intensive Nutzung, häufige Temperaturwechsel oder ungeeignete Proben. Die Folge:
- Unnötige Wartungen, bei denen funktionierende Teile ersetzt werden
- Ungeplante Ausfälle zwischen den Wartungszyklen
- Hoher Ressourcenaufwand, der die Instandhaltungsabteilung bindet
Insbesondere in forschungs- und analyselastigen Laboren, wo Systeme unterschiedlich genutzt werden, ist das ein spürbares Problem.
Was ist Predictive Maintenance?
Bei der Predictive Maintenance, (Prädiktive Wartung oder auch vorausschauende Wartung), geht einen Schritt weiter: Statt nach festem Zeitplan wird gewartet, wenn es nötig ist – basierend auf Daten und dem tatsächlichen Zustand des Systems.
Das Ziel:
- Ausfälle frühzeitig erkennen
- Wartung optimal timen
- Teile austauschen, bevor sie kritisch werden – aber nicht zu früh
Dabei geht es nicht darum, jede Schraube mit Sensoren auszustatten oder komplexe Algorithmen zu entwickeln. Vielmehr ist es ein Prinzip: Instandhaltung mit Köpfchen, unterstützt durch vorhandene Datenquellen.
Predictive = Sensorik? Ein weitverbreitetes Missverständnis
Viele denken bei Predictive Maintenance an IoT, Machine Learning und teure Sensorik. Doch das ist nur ein kleiner Teil der Wahrheit.
Gerade im Laborumfeld gibt es zahlreiche wertvolle Datenquellen, die schon heute vorhanden sind – und ohne zusätzliche Sensorik genutzt werden können. Entscheidend ist, diese sichtbar, analysierbar und verknüpfbar zu machen. Genau hier setzt digitale Instandhaltung an.
Unterschätzte Datenquellen im Labor
Digitale Instandhaltung bedeutet, Wartungs- und Systemdaten zentral, strukturiert und auswertbar zu erfassen – oft mit Bordmitteln, die längst vorhanden sind.
Typische, wertvolle Datenquellen im Labor:
- Digitale Logbücher: Häufig genutzte Systeme liefern Einträge über Störungen, Hinweise oder manuelle Eingriffe.
- Buchungssysteme: Zeigen die reale Nutzung einzelner Geräte.
- Wartungsprotokolle: Machen Trends sichtbar – etwa wiederkehrende Fehler oder ungewöhnlich viele Einsätze bei bestimmten Komponenten.
- Qualitätsregelkarte: Besonders im analytischen Labor unverzichtbar – sie zeigt Drift, Abweichungen und Qualitätsveränderungen über die Zeit.
All diese Informationen können – kombiniert und richtig interpretiert – frühzeitig auf ungewöhnliches Verhalten hinweisen: ein System, das öfter gebucht, aber kürzer genutzt wird? Eine Drift in der qualitätsregelkarte, die auf eine Verschmutzung hindeutet? Ein häufig wiederkehrender Fehler trotz kürzlicher Wartung?
Hier entsteht echtes Predictive Maintenance-Potenzial – ganz ohne zusätzliche Hardware.
Der nächste Schritt: Daten sinnvoll nutzen
Der Schlüssel liegt in der systematischen Zusammenführung dieser Informationen. Genau hier setzen moderne Laborsoftwares wie LabThunder an.
Ohne werblich zu klingen, lässt sich sagen:
LabThunder unterstützt Labore dabei, bestehende Datenquellen zusammenzuführen und Wartungsentscheidungen datenbasiert zu treffen.
Was das konkret heißt:
- Digitale Logbücher statt Papier
- Nutzungsdaten aus dem Buchungssystem in Verbindung mit Service-Logs
- Automatische Warnungen bei Abweichungen in der qualitätsregelkarte
- Übersichtliche Dashboards, die Entscheidungsträger:innen frühzeitig auf potenzielle Probleme hinweisen
- Exportfunktionen und GMP-konforme Dokumentation, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen
So wird aus einem Wartungsstau eine Wartungsstrategie – Schritt für Schritt in Richtung digitale Instandhaltung.
Fazit: Wer umdenkt, gewinnt
Klassische vorbeugende Wartung hat ihren Platz – aber sie reicht nicht mehr aus, um moderne Labore effizient, ausfallsicher und wirtschaftlich zu führen.
Predictive Maintenance ermöglicht es, vorhandene Daten im Sinne der Instandhaltung zu nutzen – ohne große Investitionen, aber mit klarem Mehrwert.
Wer den Mut hat, die eigenen Prozesse zu hinterfragen und vorhandene Tools clever zu kombinieren, wird belohnt:
- Weniger Ausfälle
- Geringerer Wartungsaufwand
- Mehr Zeit für Forschung und Analytik
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FAQ – Häufige Fragen rund um digitale Instandhaltung im Labor
🔧 Ist vorausschauende Wartung auch ohne Sensoren möglich?
Ja. Viele Labore haben bereits wertvolle Datenquellen – etwa digitale Logbücher, Buchungssysteme oder die qualitätsregelkarte. Mit einer passenden Software lassen sich diese Daten für eine digitale Instandhaltung nutzen.
📋 Welche Rolle spielen digitale Logbücher und die Qualitätsregelkarte bei der digitalen Instandhaltung?
Sie sind oft die ersten Indikatoren für Systemprobleme. Während Logbücher Störungen dokumentieren, zeigt die qualitätsregelkarte schleichende Veränderungen und Drift – und liefert damit wertvolle Hinweise für vorausschauende Wartung.
🧭 Wie starte ich, wenn ich bisher nur vorbeugende Wartung durchgeführt habe?
Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme: Welche Datenquellen sind vorhanden? Wo werden Logbücher geführt, welche Systeme sind besonders störanfällig? Ein erster Schritt ist die Digitalisierung dieser Informationen – z. B. über eine Software wie LabThunder.
📚 Kann man Predictive Maintenance auch im regulierten Umfeld (GMP/ISO) nutzen?
Absolut. Digitale Instandhaltung ist nachvollziehbar, dokumentierbar und auditfähig – vorausgesetzt, die eingesetzte Software erfüllt die Anforderungen. LabThunder ist z. B. für den Einsatz im GMP-Umfeld konzipiert.
💡 Welche Voraussetzungen braucht es, um das Labor zu digitalisieren?
Oft weniger, als man denkt: Ein stabiles Netzwerk, die Bereitschaft zur Prozessveränderung – und eine Software, die intuitiv, modular und integrationsfähig ist. Der Wandel beginnt im Kopf – und mit einem kleinen Schritt.
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