ROI des industriellen IoT: Berechnung des konkreten Return on Investment

Das industrielle IoT ist nur dann rentabel, wenn es Felddaten in operative Entscheidungen umsetzt: weniger ungeplante Ausfälle, weniger Dienstreisen, weniger Energieverluste, gezieltere Wartungsmaßnahmen, eine bessere Servicequalität und schnellere Eingriffe. Der ROI eines industriellen IoT-Projekts lässt sich daher nicht allein anhand der Kosten für Sensoren oder Gateways berechnen. Er ergibt sich aus einem umfassenden Business Case, der vor und nach der Implementierung anhand klar definierter Annahmen gemessen wird.

Das Problem

Viele industrielle IoT-Projekte scheitern aus wirtschaftlicher Sicht, obwohl sie technisch funktionieren. Die Sensoren liefern Daten, die Dashboards sind vorhanden, die Konnektivität ist gewährleistet, doch die Skalierung wird behindert, weil der geschaffene Mehrwert nicht ausreichend nachgewiesen wurde.

Die Ursachen treten häufig auf.

• Der Business Case erfasst zwar die Einführungskosten genau, unterschätzt jedoch die betrieblichen Vorteile: vermiedene Ausfälle, besser geplante Wartungsarbeiten, entfallende Dienstreisen, optimierter Energieverbrauch.

• Die Erfolgskennzahlen werden nicht vor Projektbeginn festgelegt, was einen Vergleich mit einer Ausgangssituation unmöglich macht.

• Der Bewertungszeitraum ist zu kurz: Ein industrielles IoT-Projekt amortisiert sich oft erst über mehrere Jahre hinweg, nicht nur über einige Monate.

• Die Debatte konzentriert sich auf die Preise für Gateways, Sensoren oder Abonnements, während die Gesamtbetriebskosten auch Installation, Support, Betrieb, Cybersicherheit, Schulungen und Integration umfassen.

• Die Gewinne werden auf mehrere Teams aufgeteilt: Instandhaltung, Produktion, Energie, Qualitätssicherung, IT-Abteilung, Produktionsleitung oder Kundendienst.

• Der Kausalzusammenhang lässt sich nur schwer nachweisen, wenn parallel dazu andere Maßnahmen ergriffen werden: eine neue Wartungsorganisation, die Erneuerung von Maschinen, ein Lieferantenwechsel oder eine Prozessoptimierung.

• Erfolgreiche Pilotprojekte werden nicht flächendeckend eingeführt, da es kein überzeugendes Geschäftsmodell für die Unternehmensleitung gibt.

• Der Wert der Daten wird unterschätzt: Daten, die für die Instandhaltung erfasst werden, können auch für die Bereiche Energie, Qualität, Compliance oder Kundenservice genutzt werden.

• Die versteckten Kosten einer fehlenden Überwachung werden selten auf das Fehlen des IoT zurückgeführt: Energieverluste, unnötige Fahrten, Überbestände, Verzögerungen bei der Fehlerdiagnose, Strafzahlungen von Kunden oder Zeitaufwand für die Fehlersuche.

Ein glaubwürdiger ROI muss daher jede erfasste Datenangabe mit einer Entscheidung und jede Entscheidung wiederum mit einem messbaren Gewinn verknüpfen.

Unser Ansatz

Der ROI eines industriellen IoT-Projekts lässt sich in mehrere Wertströme unterteilen. Jeder Wertstrom muss anhand einer einfachen Formel, dokumentierter Annahmen und Referenzdaten berechnet werden. Eziwan erleichtert diese Messung durch Datenerfassung vor Ort, Verfügbarkeitsberichte, Fernzugriffsprotokolle, Warnmeldungen und Überwachungskennzahlen.

Die wichtigsten Wertströme sind:

• Reduzierung ungeplanter Ausfälle: vermiedene Ausfallstunden multipliziert mit den stündlichen Ausfallkosten.

• Zustandsorientierte oder vorausschauende Instandhaltung: weniger Notfalleinsätze, bessere Planung und rechtzeitiger Austausch von Bauteilen.

• Wegfall von Dienstreisen: Diagnosen und Maßnahmen werden aus der Ferne durchgeführt, anstatt vor Ort zu erscheinen.

• Energieoptimierung: Senkung des Verbrauchs durch Überwachung, Erkennung von Abweichungen und Anpassung der Parameter.

• Qualität und Konformität: bessere Rückverfolgbarkeit, weniger Abweichungen, automatische Nachweise und Warnmeldungen vor Überschreitungen.

• Produktivität der Teams: Weniger Zeitaufwand für die Fehlerdiagnose, die manuelle Datenerfassung oder die Bearbeitung wiederkehrender Störungen.

• Nutzen der Daten: neue Dienstleistungen, Verträge für vernetzte Wartung, Kundenberichte oder standortübergreifende Steuerung.

Einfache Formel für den ROI im industriellen IoT

Der ROI vergleicht den durch das Projekt erzielten Nettogewinn mit den insgesamt angefallenen Kosten. Die einfachste Formel lautet wie folgt.

ROI = (gains_cumules - cout_total) / cout_total

Für eine jährliche Berechnung:

ROI_annuel = (gains_annuels - couts_annuels) / couts_annuels

Für eine Amortisationszeit:

payback = investissement_initial / gains_nets_annuels

Ein seriöser ROI muss außerdem unterscheiden zwischen:

• CAPEX: Hardware, Installation, Verkabelung, Sensoren, Gateways, Erstintegration.

• OPEX: Abonnements, Konnektivität, Überwachung, Support, Wartung, Lizenzen, Cybersicherheit.

• Direkte Vorteile: vermiedene Ausfälle, Energieeinsparungen, entfallende Fahrten, weniger Einsätze.

• Indirekte Vorteile: Kundenzufriedenheit, Einhaltung von Vorschriften, Risikominderung, bessere Planung.

Architektur zur ROI-Messung

Die Berechnung des ROI hängt von der Qualität der erhobenen Daten ab. Eine sinnvolle Architektur muss die Messdaten aus dem Feld mit den Fachsystemen verknüpfen: CMMS, Überwachung, ERP, Energie, Qualität oder Berichterstattung.

Der ROI lässt sich erst dann fundiert begründen, wenn die technischen Kennzahlen mit den tatsächlichen Kosten des Unternehmens verknüpft werden.

Festlegung einer Ausgangsbasis vor Projektbeginn

Die Baseline ist die Ausgangssituation vor der Einführung. Ohne Baseline lässt sich nur schwer nachweisen, dass das IoT den beobachteten Nutzen erbracht hat.

Die vor Beginn des Projekts zu erfassenden Daten sind:

Bereich	Zu messende Baseline	Mögliche Quelle
Produktion	Stunden ungeplanter Ausfälle	MES, SCADA, ERP, Produktionsberichte
Instandhaltung	Anzahl der Korrekturmaßnahmen	CMMS
Dienstreisen	Anzahl der Fahrten und durchschnittliche Dauer	Terminplanung, Spesenabrechnungen, Bereitschaftsprotokolle
Energie	Verbrauch pro Standort oder Produktionslinie	Rechnungen, Zähler, Überwachung
Qualität	Nichtkonformitäten und Ausschuss	QMS, ERP, Qualitätsberichte
Support	Durchschnittliche Diagnosezeit	Tickets, CMMS, Bereitschaftsdienst
Verfügbarkeit	Betriebszeit der Anlage oder des Standorts	Überwachung, SCADA
Daten	Häufigkeit der verfügbaren Messungen	Vorhandener Export oder manuelle Erfassungen

Die Basislinie muss einen repräsentativen Zeitraum abdecken. Bei saisonalen Schwankungen sollte vermieden werden, einen Monat mit geringer Auslastung mit einem Monat mit hoher Produktion zu vergleichen.

Die 5 wichtigsten Wertströme

Reduzierung ungeplanter Ausfälle

Ungeplante Ausfälle stellen oft den größten Wertverlust dar. Frühwarnungen, die Überwachung der Konnektivität, zustandsorientierte Wartung oder Fernzugriff können die Dauer oder Häufigkeit von Ausfällen verringern.

Formel:

gain_arrets = heures_arret_evitees * cout_horaire_arret

Die Kosten pro Ausfallstunde sollten vorsichtig berechnet werden. Sie können Folgendes umfassen:

• Produktionsausfall.

• Gebundene Arbeitskräfte.

• Ausschussware.

• Verzögerungen seitens des Kunden.

• Neustart und Bereinigung.

• Vertragsstrafen.

• Leistungsaufnahme im Leerlauf.

Wenn diese Kosten nicht bekannt sind, empfiehlt es sich, drei Szenarien zu entwerfen: ein konservatives, ein realistisches und ein ehrgeiziges.

Zustands- und vorausschauende Instandhaltung

Die IoT-Wartung schafft Mehrwert, wenn sie Notfalleinsätze in geplante Maßnahmen umwandelt. Der Gewinn ergibt sich aus mehreren Faktoren: weniger Ausfälle, weniger Bereitschaftsdienste, weniger vorzeitig ausgetauschte Teile, bessere Vorbereitung und weniger Notfall-Aufträge an Subunternehmer.

Vereinfachte Formel:

gain_maintenance = interventions_correctives_evitees * cout_moyen_correctif
                 + interventions_planifiees_optimisees * gain_par_intervention
                 - surcout_capteurs_et_analyse

Die relevanten Daten stammen aus dem Instandhaltungsmanagementsystem (CMMS): Art des Einsatzes, Dauer, Dringlichkeit, ausgetauschtes Teil, Ursache, Ausrüstung, Kosten und Datum.

Vermeidbare Fahrten

Der sichere Fernzugriff ermöglicht die Diagnose einer SPS, einer HMI, eines SCADA-Systems, eines Routers oder eines Modbus-Geräts, ohne dass dafür systematisch vor Ort sein muss. Nicht alle Dienstreisen entfallen, aber viele werden sinnvoller eingesetzt.

Formel:

gain_deplacements = deplacements_evites * cout_moyen_deplacement

Die durchschnittlichen Kosten einer Reise können Folgendes umfassen:

• Fahrzeit.

• Zeitaufwand für den Techniker.

• Kilometerpauschale.

• Gegebenenfalls Unterkunft.

• Bereitschaftsdienst.

• Ausfallzeit vor der Ankunft.

• Hinzuziehung eines seltenen Experten.

Anhand der Eziwan-Fernzugriffsprotokolle lassen sich die durchgeführten Maßnahmen, bei denen keine Vor-Ort-Präsenz erforderlich war, objektiv nachweisen.

Energieoptimierung

Das industrielle IoT kann den Energieverbrauch durch kontinuierliche Messungen senken: Erkennung von Abweichungen, unbeabsichtigt laufende Anlagen, Druckluft, Pumpen, HLK-Anlagen, überdimensionierte Motoren, unzureichender Blindleistungskompensation oder nicht optimierte Prozessparameter.

Formel:

gain_energie = consommation_reference - consommation_apres_optimisation

Dann:

gain_financier = kWh_economises * prix_kWh

Die Ergebnisse müssen um das Aktivitätsniveau bereinigt werden. Ein durch einen Produktionsrückgang bedingter Verbrauchsrückgang stellt keine Energieeinsparung dar.

Wert der Daten

Der Wert der Daten lässt sich zwar schwerer beziffern, kann aber erheblich sein. IoT-Daten können neue Dienstleistungen ermöglichen, Wartungsverträge verbessern, die Berichterstellung automatisieren, Rechtsstreitigkeiten reduzieren oder Qualitätsanalysen beschleunigen.

Beispiele für Werte:

• Automatische Kundenberichterstattung.

• Wartungsverträge inklusive Überwachung.

• Nachweis der Temperatur, der Energie oder der Verfügbarkeit.

• Schnellere Fehlerdiagnose im Support.

• Optimierung für mehrere Standorte.

• Produktverbesserung für einen OEM.

• Reduzierung des Zeitaufwands für die manuelle Erstellung von Berichten.

Dieser Wert muss unter Zugrundelegung vorsichtiger Annahmen geschätzt und nach der Einführung angepasst werden.

Vollständiges Berechnungsmodell

Ein ROI-Modell sollte die Erträge und Kosten über einen bestimmten Zeitraum hinweg zusammenfassen, idealerweise über drei bis fünf Jahre.

hypotheses:
  periode: 3_ans
  sites: 50
  cout_solution_annuel: 30000
  investissement_initial: 60000

gains_annuels:
  arrets_evites:
    heures: 20
    cout_horaire: 5000
    gain: 100000
  deplacements_evites:
    nombre: 120
    cout_unitaire: 350
    gain: 42000
  energie:
    kwh_economises: 80000
    prix_kwh: 0.14
    gain: 11200
  maintenance:
    interventions_urgence_evitees: 15
    gain_unitaire: 900
    gain: 13500

calcul:
  gains_annuels_total: 166700
  couts_annuels_total: 30000
  gain_net_annuel: 136700
  payback_mois: 5.3

Diese Zahlen dienen lediglich als Beispiel für die Vorgehensweise. Sie müssen durch die tatsächlichen Daten des Unternehmens ersetzt werden.

Gesamtbetriebskosten

Die Gesamtbetriebskosten (TCO) verhindern, dass das Projekt unterschätzt wird. Sie umfassen sowohl die sichtbaren Kosten als auch die Betriebskosten.

Kostenposition	Beispiele
Hardware	Gateways, Sensoren, Antennen, Stromversorgung, Gehäuse
Installation	Verkabelung, Montage, Test, Transport, Inbetriebnahme
Konnektivität	SIM-Karten, Datentarife, VPN, Satellit (falls erforderlich)
Plattform	Cloud-Abonnement, Speicherplatz, Benutzer, Berichte
Integration	CMMS, ERP, SCADA, APIs, Dashboards
Betrieb	Support, Überwachung, Updates, Administration
Cybersicherheit	Zertifikate, Segmentierung, Protokolle, Audits
Schulung	Wartung, Betrieb, Support, Administratoren
Weiterentwicklung	Neue Standorte, neue Sensoren, neue Regeln

Ein glaubwürdiger ROI verschweigt diese Kosten nicht. Er zeigt, dass die operativen Gewinne diese Kosten ausgleichen.

Vorsichtiges, realistisches und ehrgeiziges Szenario

Eine einzige ROI-Zahl vermittelt den Anschein von Gewissheit. Es ist besser, drei Szenarien darzustellen.

Annahme	Vorsichtig	Realistisch	Ehrgeizig
Vermeidbare Ausfälle	Geringe Reduzierung	Maßvolle Reduzierung bei kritischen Anlagen	Reduzierung auf den gesamten Maschinenpark ausgeweitet
Vermeidbare Einsätze	Einfache Diagnosen	Routinemäßige Diagnosen und Parametrierungen	Häufige Fernunterstützung durch Experten
Energie	Begrenzte Einsparungen	Optimierung bei identifizierten Abweichungen	Fortgeschrittenes Energiemanagement
Akzeptanz durch die Teams	Teilweise	Regelmäßige Nutzung	In die Prozesse integriert
CMMS-Integration	Manuell	Automatisierte Tickets	Umfassendes Feedback

Diese Methode hilft dabei, auch bei einer gewissen Unsicherheit eine Entscheidung zu treffen.

Berechnungsbeispiel nach Branchen

Die folgenden Beispiele sind Berechnungsmodelle und stellen keine Ergebnisversprechen dar. Sie dienen dazu, den Business Case anhand der für die jeweilige Organisation spezifischen Daten zu strukturieren.

Sektor	Dominanter Wertstrom	Berechnungsbeispiel
Wasser und Abwasser	Fahrten und abgelegene Standorte	Vermeidbare Fahrten + Pumpenwarnungen + Energie
Umspannwerke	Störungen und Netzqualität	Vermeidbare Vorfälle + reduzierte Wartungsrunden + Konformität
Fertigungsindustrie	Anlagenstillstände	Vermeidete Ausfallstunden + zustandsorientierte Wartung
Einzelhandel und Kältetechnik	Warenverluste	Temperaturwarnungen + Kühlraumwartung
Maschinen-OEMs	Vernetzte Dienste	Fernsupport + neue Verträge
Landwirtschaft	Wasser und Pumpen	Optimierte Bewässerung + vermiedene Fahrten
Smart Building	Energie	HLK, Beleuchtung, Zeitpläne, Abweichungen
Kühllogistik	Temperaturkonformität	Vermeidete Nichtkonformitäten + Rückverfolgbarkeit

Ein und dasselbe IoT-Gerät kann mehrere Wertschöpfungsketten unterstützen. Oft ist es gerade diese Kombination, die für einen soliden ROI sorgt.

Wasserversorgung und Abwasserentsorgung

Im Bereich der Wasserversorgung sind die Anlagen über das gesamte Gebiet verteilt: Pumpstationen, Speicherbecken, Hebewerke, Drucksensoren, Zähler und Fernsteuerungsschränke. Die Einsparungen ergeben sich häufig aus der Reduzierung von Fahrten, der Erkennung von Störungen und der energetischen Optimierung der Pumpen.

Zu messende Variablen:

• Anzahl der Kontrollbesuche.

• Pumpenausfälle und Notfalleinsätze.

• Stromverbrauch der Stationen.

• Durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung eines Alarms.

• Wiederherstellungszeiten nach einem Vorfall.

• Leckagen oder Durchflussstörungen.

Ein Berechnungsbeispiel kann die vermiedenen Fahrten und die eingesparten Einsatzstunden kombinieren. Der ROI hängt stark von der Entfernung zwischen den Standorten und der Kritikalität der Bauwerke ab.

Stromnetze und Umspannwerke

In den Umspannwerken dient das industrielle IoT der Überwachung von Netzanalysatoren, Schutzrelais, Temperatur, Stromqualität und Kommunikationsverfügbarkeit. Die Vorteile liegen in der Vorbeugung von Störungen, der Reduzierung von Wartungsrundgängen und der Qualität der Betriebsdaten.

Zu messende Variablen:

• Anzahl der Kontrollgänge.

• Vor dem Vorfall festgestellte elektrische Störungen.

• Diagnosezeit nach Auslösung.

• Verfügbarkeit der Messwerte.

• Kosten eines Vorfalls an einem Transformator oder einer Schaltanlage.

• Zeitaufwand für die Erstellung von Berichten.

Die in InfluxDB, Grafana oder einer vergleichbaren Plattform gespeicherten historischen Daten können ebenfalls die Analysen nach einem Vorfall erleichtern.

Verarbeitendes Gewerbe

In einer Fabrik wird der ROI häufig durch Produktionsausfälle bestimmt. Schon ein einziger vermiedener oder verkürzter Ausfall kann einen erheblichen Teil eines IoT-Projekts finanzieren, insbesondere bei Produktionslinien mit hohem Durchsatz.

Zu messende Variablen:

• Stundenkosten für Stillstand pro Linie.

• Anzahl der ungeplanten Halte.

• Durchschnittliche Ausfallzeit.

• Für die Störungen verantwortliche Geräte.

• Diagnosezeit.

• Fernwartung.

• Fehler im Zusammenhang mit Neustarts.

Entscheidend ist, zunächst die kritischen Anlagen ins Visier zu nehmen: rotierende Maschinen, Förderanlagen, Kompressoren, Versorgungseinrichtungen, Energieversorgung, industrielle Kältetechnik, Steuerungssysteme und OT-Netzwerkverbindungen.

Einzelhandel und Standorte mit mehreren Filialen

Im Einzelhandel ergibt sich der Mehrwert aus der standortübergreifenden Überwachung: Kältetechnik, Energieverbrauch, Verfügbarkeit, technische Alarme und Reduzierung der Einsätze. Die vermiedenen Verluste können erheblich sein, wenn es sich um kritische Kälteanlagen handelt.

Zu messende Variablen:

• Kälteeinbrüche.

• Durchschnittlicher Wert der ausgestellten Waren.

• Zeit bis zur Erkennung.

• Wartungsfahrten.

• Energieverbrauch pro Verkaufsstelle.

• Aufschlüsselung der Störungen nach Geräten.

Eine Frühwarnung ist nur dann von Nutzen, wenn sie eine konkrete Maßnahme auslöst: einen Anruf, ein Ticket, einen Einsatz, eine lokale Anweisung oder eine Umstellung des Verfahrens.

Systemintegratoren und Wartungsdienstleister

Für einen Systemintegrator lässt sich der ROI auch anhand der operativen Kapazität berechnen. Ein und dasselbe Team kann mehr Standorte verwalten, wenn es über Fernzugriff, eine zentrale Überwachung und automatische Berichte verfügt.

Zu messende Variablen:

• Anzahl der von einem Techniker betreuten Standorte.

• Durchschnittliche Zeit bis zur Diagnose.

• In Rechnung gestellte oder selbst getragene Reisekosten.

• Anzahl der Fernzugriffe.

• SLA-Einhaltungsquote.

• Auftragswert der Überwachungsverträge.

• Kundenbindungsrate.

Das IoT wird hier zu einem Hebel für Margen und zur geschäftlichen Differenzierung.

Vernetzte Landwirtschaft und Bewässerung

In der Landwirtschaft lassen sich vor allem bei Wasser, Energie und Arbeitszeit vor Ort Einsparungen erzielen. Die Standorte liegen oft weit entfernt, und Pump- oder Bewässerungsanlagen lassen sich nur schwer manuell überwachen.

Zu messende Variablen:

• Wasserverbrauch.

• Stromverbrauch beim Pumpen.

• Anzahl der Kontrollbesuche.

• Pumpenausfälle.

• Erträge oder Verluste im Zusammenhang mit der Bewässerung.

• Warnmeldungen zu Druck, Füllstand oder Durchfluss.

Der ROI muss saisonale Schwankungen und klimatische Bedingungen berücksichtigen, da diese den Wasserbedarf stark beeinflussen.

Dienstleistungsgebäude und Smart Building

In Gebäuden kann das IoT die Energieüberwachung, die Wartung von HLK-Anlagen, technische Alarme und die Servicequalität verbessern. Die Vorteile stellen sich oft schrittweise ein, sind aber nachhaltig.

Zu messende Variablen:

• Strom- und Wärmeverbrauch.

• Tatsächliche Nutzungszeiten.

• Temperaturabweichungen.

• Betriebszeit der HLK-Anlage.

• Wartungsfahrten.

• Beschwerden von Bewohnern oder Strafzettel.

• Mögliche Verstöße gegen gesetzliche Vorschriften.

Der ROI muss unter Berücksichtigung der Wetterbedingungen, der Auslastung und der Änderungen in der Gebäudenutzung angepasst werden.

Kühltransport und -logistik

In der Kühlkette vereinen die Vorteile die Einhaltung von Vorschriften, die Reduzierung von Verlusten und die Rückverfolgbarkeit. Die IoT-Daten haben zudem Beweiskraft.

Zu messende Variablen:

• Temperaturabweichungen.

• Durchschnittswert der ausgestellten Waren.

• Zeit bis zur Warnung.

• Anzahl der manuellen Prüfungen.

• Streitigkeiten mit Kunden.

• Frist für die Vorlage der HACCP-Nachweise.

• Verfügbarkeit der Kühlaggregate.

Der Nutzen ergibt sich nicht nur aus einer vermiedenen Störung, sondern auch aus der Möglichkeit nachzuweisen, dass die Temperatur im erwarteten Bereich geblieben ist.

Kausalität messen

Um Diskussionen zu vermeiden, sollte die ROI-Messung bereits im Pilotprojekt organisiert werden. Ziel ist es, vergleichbare Zeiträume oder Gruppen miteinander zu vergleichen.

Nützliche Methoden:

• Vergleichen Sie die Situation vor und nach der Maßnahme auf denselben Websites.

• Wenn möglich, sollte während der Pilotphase eine Kontrollgruppe ohne Ausrüstung beibehalten werden.

• Die Daten nach Produktionsvolumen, Wetterbedingungen, Jahreszeit oder Anzahl der Betriebsstunden normieren.

• Die anderen Änderungen, die parallel dazu vorgenommen wurden, dokumentieren.

• Verwenden Sie die Eziwan-Protokolle, um eine Warnmeldung, eine Fernverbindung oder eine Aktion mit einem Ereignis zu verknüpfen.

• Die erzielten Erfolge gemeinsam mit den Fachteams überprüfen, nicht nur anhand eines Dashboards.

Ein ROI muss nicht perfekt sein, um nützlich zu sein. Er muss ehrlich, nachvollziehbar und robust genug sein, um Entscheidungen zu treffen.

Nach der Bereitstellung zu überwachende Kennzahlen

Kennzahl	Warum sollte man sie überwachen?
Ungeplante Ausfallzeiten	Produktionsgewinne messen
Durchschnittliche Diagnosezeit	Reaktionsfähigkeit bewerten
Fernwartungseinsätze	Fernwartung quantifizieren
Vermeidbare Einsätze	Berechnung der Einsparungen vor Ort
Bestätigte Warnmeldungen	Messung der Qualität der Warnmeldungen
Fehlalarme	Optimierung der Schwellenwerte
Energieverbrauch	Überwachung der Energieeinsparungen
Standortverfügbarkeit	Messung der Betriebskontinuität
Erstellte CMMS-Tickets	Überprüfung der operativen Nutzung
Akzeptanz bei den Anwendern	Bestätigung, dass die Lösung genutzt wird

Der ROI bleibt nur dann langfristig stabil, wenn diese Kennzahlen regelmäßig überprüft werden.

Häufige Fehler bei der Berechnung des ROI

Interne Kosten außer Acht lassen

Die Arbeitszeit der Projekt-, Wartungs-, IT- und Produktionsteams hat einen Wert. Dieser muss in den Gesamtbetriebskosten (TCO) berücksichtigt werden.

Die Gewinne bereits in der Pilotphase überschätzen

Ein Pilotprojekt an einigen Standorten kann zwar zu guten Ergebnissen führen, doch die Ausweitung auf größere Maßstäbe bringt neue Herausforderungen mit sich: Schulung, Support, Standortunterschiede, fehlende Daten.

Derselbe Gewinn wird zweimal gezählt

Eine vermiedene Unterbrechung und eine vermiedene Fahrt können mit demselben Ereignis zusammenhängen. Man sollte vermeiden, sie doppelt zu zählen, wenn eine bereits in der anderen enthalten ist.

Die Adoption vor Ort ignorieren

Ein unbehandelter Alarm schafft keinen Mehrwert. Der ROI hängt von den Abläufen, der Schulung und dem Vertrauen der Teams ab.

Nur die Technologie messen

Die Verfügbarkeit der Sensoren oder der Cloud reicht nicht aus. Es ist wichtig, die auf der Grundlage der Daten getroffenen Entscheidungen zu bewerten.

Wie Eziwan dabei hilft, den ROI nachzuweisen

ROI-Anforderung	Antwort von Eziwan	Messbarer Wert
Ausfälle messen	Überwachung und Warnmeldungen	Verkürzte Erkennungszeit
Fahrten reduzieren	Sicherer Fernzugriff	Einsätze ohne Anfahrt
Wartung optimieren	Felddaten und Trends	Besser geplante Einsätze
Energieverbrauch überwachen	Erfassung von Zählern und Sensoren	Abweichungen erkannt
Nutzung nachweisen	Protokolle und Berichte	Rückverfolgbarkeit von Maßnahmen
Schnelle Bereitstellung	Gateway und ZTP	Geringere Rollout-Kosten
Verwaltung mehrerer Standorte	Eziwan-Cloud	Zentralisierte Steuerung
Integration in das Instandhaltungsmanagementsystem	APIs und Webhooks	Betriebsprozesse

Eziwan liefert die erforderlichen Daten, um von einem geschätzten ROI zu einem über einen längeren Zeitraum erfassten ROI zu gelangen: Ereignisse, Verfügbarkeit, Zugriff, Warnmeldungen, Verbrauch, Berichte und geschäftsspezifische Integrationen.

Beispiel für eine Vorgehensweise in 6 Schritten

Dieser Ansatz vermeidet es, von der Technologie auszugehen. Er geht von den messbaren Verlusten aus und leitet daraus die erforderlichen Daten ab.

Checkliste für einen IoT-Business-Case

Frage	Warum ist das wichtig?
Welches geschäftliche Problem löst das Projekt?	Ein reines Vorzeigeprojekt vermeiden
Welche Baseline steht zur Verfügung?	Vorher-Nachher-Messung
Welche Vorteile sind quantifizierbar?	Den ROI ermitteln
Welche Kosten sind in den Gesamtbetriebskosten (TCO) enthalten?	Überraschungen vermeiden
Wer profitiert vom Mehrwert?	Budgets aufeinander abstimmen
Welche Kennzahlen werden verfolgt?	Das Ergebnis belegen
Welcher Amortisationszeitraum wird zugrunde gelegt?	Korrekter Vergleich
Welches konservative Szenario ist akzeptabel?	Trotz Unsicherheit entscheiden
Wie werden die Teams die Benachrichtigungen nutzen?	Akzeptanz sicherstellen
Wie wird das Pilotprojekt hochskaliert?	Vorbereitung auf die Skalierung

Diese Checkliste muss vor der Einführung ausgefüllt und nach dem Pilotprojekt überprüft werden.

Fazit

Der ROI des industriellen IoT lässt sich mit einer einfachen, aber anspruchsvollen Methode berechnen: Man geht von den tatsächlichen Verlusten aus, legt eine Basislinie fest, ordnet jeden Datenpunkt einer Entscheidung zu, misst die Einsparungen und berücksichtigt alle Kosten. Einsparungen lassen sich selten auf einen einzigen Faktor zurückführen. Sie ergeben sich aus der Summe verschiedener Faktoren wie vermiedenen Ausfällen, besser geplanter Wartung, reduzierten Dienstreisen, optimiertem Energieverbrauch, vereinfachter Compliance und neuen Dienstleistungen.

Eziwan trägt dazu bei, diesen ROI zu erzielen, indem es Feldgeräte vernetzt, den Fernzugriff absichert, Daten zentralisiert, Warnmeldungen generiert und aussagekräftige Berichte erstellt. Ein rentables industrielles IoT-Projekt ist nicht dasjenige, das die meisten Daten sammelt, sondern dasjenige, das die richtigen Daten in messbare Maßnahmen umsetzt.

Weiterführende Informationen

• Berechnen Sie Ihren ROI – nutzen Sie unseren Rechner, um den Return on Investment Ihres IoT-Projekts zu schätzen
• Industrielle Ferndiagnose – einer der wichtigsten Faktoren für den ROI: weniger Dienstreisen, weniger Ausfallzeiten
• Vorausschauende Wartung mit IIoT – senken Sie die Kosten für korrektive Wartung durch vorausschauendes Handeln
• Industrielle Lösungen – entdecken Sie alle Anwendungsfälle mit konkreten ROI-Beispielen
• Preise – vergleichen Sie die Angebote, um Ihren IoT-Business-Case zu erstellen