Standzeiten im LRM-Segment minimieren dank vorausschauender Wartung

Für Anbieter von Mobilitätsdiensten jeder Art – seien es Leasing, klassische Autovermietung oder innovative Carsharing-Angebote – bedeuten stehende Fahrzeuge direkt negativen Einfluss auf ihren Umsatz. Die LRM-Branche (Leasing, Rental Mobility) fokussiert sich daher auf die Gewährleistung möglichst langer, ununterbrochener Betriebszeiten der Fahrzeuge. Doch dies darf niemals zu Lasten der Sicherheit gehen. Die Unversehrtheit von Fahrern und Insassen sollte stets oberste Priorität haben. Daneben soll aber auch die Langlebigkeit und Werterhaltung der Autos sichergestellt werden. Flottenmanager wollen übermäßigen Verschleiß vermeiden, um ihre Fahrzeuge möglichst lange nutzen und bestmöglich weiterverkaufen zu können. 

Versteckte Kosten durch ungeplante Ausfälle 

Fällt ein Mietwagen unvermittelt aus, entstehen neben den offensichtlichen Kosten, wie Reparatur und Ersatzteile, auch versteckte Kosten. Dazu zählen unter anderem: 

• Umsatzausfälle: Während der Reparatur, beziehungsweise Wartezeit davor kann ein Fahrzeug selbstverständlich nicht vermietet werden und erwirtschaftet daher auch keinen Umsatz.
• Wertminderung: Fahrzeuge, die in Unfälle verwickelt sind und umfassende Reparaturen benötigen, verlieren an Marktwert.
• Administrativer Aufwand: Schadensmanagement, Kommunikation mit Versicherungen und Kunden binden Ressourcen und belasten Mitarbeiter.
• Reputationsverlust: Für Kunden kann es mit großen Unannehmlichkeiten verbunden sein, wenn sie ein gebuchtes Fahrzeug nicht erhalten oder ein adäquater Ersatz erst mit großer Verspätung bereitsteht. Negative Bewertungen und langfristig sogar Kundenverlust können die Folge sein. 
• Vertragsstrafen: Im B2B-Bereich können Vertragsstrafen fällig werden, wenn Geschäftskunden oder Partnerunternehmen bestimmte Fahrzeugverfügbarkeiten vertraglich garantiert wurden. 

Herausforderung Wartungsplanung 

Fuhrparkmanager müssen die Werkstattbesuche ihrer Fahrzeuge so planen, dass Ausfallzeiten möglichst gering bleiben und Verschleißteile rechtzeitig getauscht werden. Andererseits wollen sie teure Teile nicht rein auf Verdacht ersetzen und möglicherweise noch intakte Komponenten ausrangieren. Diese sogenannte vorbeugende Wartung ist schließlich mit unnötigen Kosten verbunden und nicht nachhaltig. Lange Zeit war dies allerdings gängige Praxis und viele sicherheitsrelevante Bauteile wurden vor ihrer Zeit getauscht, um auf Nummer sicher zu gehen. Die Möglichkeiten moderner Sensorik erlauben es heutzutage allerdings, Lebensdauern zu verlängern, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen oder übermäßigen Verschleiß zu riskieren. Genau hier kommt vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ins Spiel. 

Was ist Predictive Maintenance? 

Vorausschauende Wartung nutzt Daten und Analysen, um mögliche Ausfälle von Maschinen, Geräten und Komponenten vorherzusagen. Das Konzept existiert bereits seit längerer Zeit, galt allerdings lange als unpraktikabel und nicht kosteneffizient, weil eine manuelle, intervallmäßige Datenerhebung mit großem Aufwand verbunden ist. Durch umfassende Digitalisierung und Vernetzung hat sich dies allerdings geändert und Datenerfassung- sowie Übertragung sind inzwischen in Nahezu-Echtzeit möglich. 

Moderne Fahrzeuge erfassen etliche Datenpunkte, aus denen Rückschlüsse auf den Zustand bestimmter Baugruppen und Teile gewonnen werden können. Darauf basierend können weitere Maßnahmen eingeleitet werden. Im einfachsten Fall zeigt beispielsweise ein Reifensensor einen zu geringen Luftdruck an. Der Fahrer kann Abhilfe schaffen und seine Reifen aufpumpen (lassen). In die prädiktive Wartung von Fahrzeugen fließen allerdings wesentlich mehr und komplexere Sensordaten ein, die auch Analysen von Komponenten wie Motor und Fahrwerk erlauben. Darauf und auf einer umfassenden Grundlage von Vergleichsdaten basierend, kann ein optimales Wartungsintervall für bestimmte kritische Teile errechnet werden. 

Daten in Einklang bringen 

Große Autovermietungen können pro Standort mehrere hundert Fahrzeuge in ihrer Flotte haben. Für die Flottenmanager bedeutet die Planung der Wartung viel Aufwand – zumal es sich um verschiedene Fahrzeugarten und -Marken handelt. Für Kleinwagen gelten beispielsweise andere Anforderungen als für Transporter, für Benziner andere als für Diesel. Durch Elektroautos ist in den letzten Jahren noch eine weitere Dimension hinzugekommen. Zwar gelten die Stromer generell als wartungsfreundlicher, doch natürlich besitzen auch sie neuralgische Verschleißteile wie beispielsweise Bremsbeläge und -scheiben. Zudem sollten Verantwortliche den Batteriezustand stets im Auge behalten können. 

Wir können davon ausgehen, dass all diese verschiedenen Fahrzeuge in modernen Flotten im Betrieb große Mengen an Daten erfassen. Prinzipiell ist das also eine gute Grundlage, um darauf aufbauend vorausschauende Wartung zu realisieren. Doch die Datensätze von verschiedenen Fahrzeugtypen unterschiedlicher Hersteller zusammenzubringen, stellt ohne geeignete Tools eine immense Aufgabe dar. Ist dafür zu viel manuelle Arbeit notwendig, drohen grundsätzlich innovative Ansätze sogar unwirtschaftlich zu werden.

Warum eine zentrale Plattform wichtig ist 

Telematik- und Datenplattformen spielen eine zentrale Rolle bei der Realisierung und Verbesserung von Predictive Maintenance, indem sie die kontinuierliche Erfassung, Übertragung, Aggregation und Analyse von Echtzeitdaten aus verschiedenen Fahrzeugen ermöglichen. An Bord erfasste kritische Parameter wie Temperatur, Vibration oder Luftdruck werden über Telematiksysteme an die zentrale Plattform übermittelt, wo sie automatisiert ausgewertet und aufbereitet werden. Eine besondere Stärke dieser Systeme ist ihre Fähigkeit zur Harmonisierung von Daten. 

Egal ob sie aus proprietären OEM-Daten oder nachgerüsteten Telematikhardware stammen, Flottenmanager erhalten ein einheitliches Bild ihres Fuhrparks. Damit haben sie nicht nur den Ist-Zustand stets im Blick, dank Machine Learning ist es heute auch möglich, automatisch frühzeitig Anomalien zu erkennen und auf mögliche Ausfälle hinzuweisen. Auf dieser Basis kann der optimale Wartungszeitpunkt präzise bestimmt werden, was ungeplante Ausfallzeiten minimiert und die Lebensdauer von Komponenten verlängert. Zudem lässt sich die Wartung bedarfsgerecht und effizient planen, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer erhöhten Zuverlässigkeit der Systeme führt.

Vorteile für Mobilitätsdienstleister 

Richtig umgesetzt und mit einer soliden Datengrundlage ausgestattet, kann vorausschauende Wartung für LRM-Unternehmen viele Vorteile bringen: 

1. Vermeidung langer Standzeiten
Predictive Maintenance hilft, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu ernsthaften Ausfällen führen. Das reduziert unerwartete Reparaturen und minimiert ungeplante Standzeiten, wodurch Umsatzverluste vermieden oder zumindest möglichst weit eingegrenzt werden können.

2. Weniger Werkstattbesuche
Durch die vorausschauende Planung von Wartungsmaßnahmen lassen sich mehrere Servicearbeiten effizient bündeln. Das bedeutet: weniger separate Werkstatttermine und damit geringere Ausfallzeiten und Kosten.

3. Verbesserte Verkehrssicherheit
Durch frühzeitige Erkennung sicherheitsrelevanter Mängel – wie abgenutzter Bremsen – wird das Unfallrisiko gesenkt. Flottenmanager können risikobehaftete Fahrzeuge frühzeitig aus dem Verkehr ziehen oder gezielt austauschen.

4. Höhere Kraftstoffeffizienz
Predictive Maintenance kann durch gezielte Wartung von Motor, Reifen, Kühlsystem oder anderer Komponenten den Kraftstoffverbrauch deutlich senken. 

5. Längere Lebensdauer der Fahrzeuge
Durch das rechtzeitige Beheben von Verschleißerscheinungen wird die Lebensdauer der Fahrzeuge verlängert. Große Reparaturen wie Motorschäden werden so weit wie möglich vermieden, die Investition in die Flotte bleibt länger erhalten und die Rentabilität steigt.

Machen Sie Ihre Flotte fit für die Zukunft

Fuhrparkmanager, die im dynamischen LRM-Markt zuhause sind, sollten nicht länger zögern, ihre Fahrzeugdaten möglichst effizient und produktiv einzusetzen – ansonsten drohen Nachteile im Wettbewerb. Predictive Maintenance ist ein äußerst spannender Ansatz, um diesen Datenschatz in Bare Münze zu verwandeln – allerdings längst nicht der einzige.