• Ulrich Ackermann, Partner |

Keyfacts

  • Anbieter von Machine-as-a-Service können kontinuierliche Einnahmen generieren.

  • Durch Datenanalyse lassen sich Effizienz und Auslastung der Maschinen steigern.

  • Kund:innen können die Vorteile neuer smarter Maschinen nutzen, ohne sie selbst anzuschaffen.

Die Welt wird flexibler. Nur nutzen statt besitzen ist populär. Das zeigt sich bei Streaming-Diensten oder Fahrzeug-Leasing, aber in jüngster Zeit auch bei der Vermietung von Waren und nachgelagerten Dienstleistungen im Maschinenbau. Machine-as-a-Service (MaaS) bedeutet, Kund:innen zeitweise Maschinen zu überlassen. Bezahlt wird in einem Pay-per-Use-Modell, bei dem beispielsweise integrierte Sensoren in den Maschinen dem Anbietenden Informationen über deren tatsächliche Laufzeit übermitteln. 

Dieses Prinzip befindet sich noch in einer frühen Phase, gewinnt aber an Bedeutung und trifft bei Unternehmen auf großes Interesse. Das belegt die Studie „EaaS Customer Insights”, für die KPMG in Zusammenarbeit mit dem Verlags- und Marketing-Service LECTURA mehrere tausend mittelständische Unternehmen befragt hat.  

Eine kontinuierliche Einnahmequelle schaffen

Nicht nur für die Nutzer:innen von MaaS, sondern auch für die Anbietenden hat das Serviceangebot viele Vorteile. Anstatt das Produkt einmal zu verkaufen, können Herstellerunternehmen mit MaaS über die gesamte Lebensdauer der Maschine oder des Produktionssystems Einnahmen durch Nutzungsgebühren generieren. Das lohnt sich insbesondere in konjunkturschwachen Phasen wie zuletzt während der Corona-Pandemie. Kund:innen vermeiden eher auf hohe Investitionskosten und bevorzugen stattdessen die bedarfsabhängige und kostenpflichtige Nutzung einer Maschine im Rahmen des MaaS-Konzepts.

Kundenbindung stärken

Ein weiterer Pluspunkt für Anbietende: Mieten Unternehmen eine Maschine immer wieder, unterstützt dies die Kundenbindung und erleichtert den Verkauf weiterer Services. Schließlich steigt im Maschinenbau der Anteil der Aftersales-Services wie Wartung, Reparatur und anderen Zusatzservices am Gesamtumsatz seit Jahren stetig. Hinzu kommt, dass Kund:innen für das Mehr an Flexibilität verbunden mit geringeren Investitionskosten bereit sind, einen vergleichsweise höheren Gesamtpreis für die Nutzung zu bezahlen.

Daten sammeln, Effizienz steigern

Um die Nutzung korrekt zur kalkulieren bzw. anfallende Kosten transparent zu machen, sammeln die Maschinen  - mit Einverständnis der Kund:innen  - eine große Menge Daten. Diese können aber auch für weitere Zwecke verwendet und analysiert werden. Hierzu zählt etwa sogenannte Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung). Die Maschine kann beispielsweise selbstständig melden, wann die nächste Wartung wahrscheinlich nötig sein wird. 

Nicht zuletzt werden deutliche Effizienzsteigerungen denkbar. Denn indem die Maschinen über IoT-Schnittstellen und die betriebseigene Cloud-Plattform untereinander kommunizieren, lassen sich zum Beispiel Leerlaufzeiten reduzieren. Zudem können Kund:innen künftig Maschinen auch für verschiedene Produktreihen über „Pay-per-Use“ mieten. So werden die Maschinen Teil gleich mehrerer Wertschöpfungsketten im Werk  - das steigert ihre Auslastung.