{"id":3217,"date":"2025-09-17T19:57:35","date_gmt":"2025-09-17T11:57:35","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/a-maintenance-revolution-reducing-downtime-with-ai-tools\/"},"modified":"2025-09-17T19:57:35","modified_gmt":"2025-09-17T11:57:35","slug":"eine-revolution-in-der-wartung-die-ausfallzeiten-mit-ai-tools-reduziert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/de\/eine-revolution-in-der-wartung-die-ausfallzeiten-mit-ai-tools-reduziert\/","title":{"rendered":"Verringerung der Ausfallzeiten mit AI-Tools"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<div class=\"article-left-col\">\n<section class=\"article-topics\">\n<h4 class=\"article-topics__title\">Themen<\/h4>\n<\/section>\n<section class=\"article-section\">\n<h4 class=\"article-section__title\">S\u00e4ule<\/h4>\n<p>\n            Unsere Fachkolumnisten bieten Meinungen und Analysen zu wichtigen Themen, mit denen moderne Unternehmen und Manager konfrontiert sind.        <\/p>\n<p>        <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/series\/column\/\" class=\"article-section__link\"><\/p>\n<p>           Mehr in dieser Serie<br \/>\n                      <\/a><\/p>\n<\/section><\/div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<figure class=\"article-inline\">\n<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" alt=\"\" class=\"wp-image-122792\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" data-lazy-sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg\"\/><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-122792\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\"\/><figcaption>\n<p class=\"attribution\">Carolyn Geason-Beissel\/MIT SMR | Getty Images<\/p>\n<\/figcaption><\/figure>\n<div class=\"article-summary\"><strong class=\"article-summary__strong\">Zusammenfassung: <\/strong><\/p>\n<p>KI-Tools k\u00f6nnen Unternehmen dabei helfen, die Wartung von Anlagen und Infrastrukturen zu verbessern und Probleme proaktiv zu erkennen und zu l\u00f6sen, anstatt nur auf Probleme zu reagieren. F\u00fchrungskr\u00e4fte, die Tools f\u00fcr die vorausschauende Wartung einf\u00fchren wollen, m\u00fcssen jedoch drei heikle Herausforderungen bew\u00e4ltigen: Probleme mit der Datenqualit\u00e4t, Probleme bei der Integration mit Altsystemen und kultureller Widerstand seitens der Mitarbeiter. Beachten Sie diese Ratschl\u00e4ge zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, um Ausfallzeiten und Betriebskosten zu reduzieren.<\/p>\n<\/div>\n<p><span class=\"smr-leadin\">Mehr als vier Monate lang<\/span>fuhren sechs ungew\u00f6hnliche Passagiere in den U-Bahn-Z\u00fcgen von New York City. Ihre Aufgabe: Katastrophen in der U-Bahn zu verhindern. Von fr\u00fchmorgens bis sp\u00e4tabends \u00fcberwachten diese Fahrg\u00e4ste unerm\u00fcdlich jede Fahrt und erfassten Audio- und Vibrationsdaten im gesamten riesigen Schienennetz der Stadt. <\/p>\n<p>Diese flei\u00dfigen Inspektoren waren keine Menschen, sondern Google Pixel-Smartphones. Sie waren an den Z\u00fcgen der U-Bahnlinie A angebracht und speisten ihre Sensordaten in KI-Modelle ein, die proaktiv M\u00e4ngel an den Schienen erkennen sollten. Herk\u00f6mmliche manuelle Inspektionen des 665 Meilen langen Schienennetzes erwiesen sich als kostspielig, zeitaufw\u00e4ndig und nicht sehr effektiv. In diesem KI-gesteuerten Pilotprojekt identifizierten die Sensoren jedoch 92% der Defekte korrekt, die sp\u00e4ter von menschlichen Inspektoren manuell gefunden wurden. <\/p>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.wired.com\/story\/the-new-york-city-subway-is-using-google-pixels-to-sense-track-defects\/\" target=\"_blank\">U-Bahn-Experiment<\/a> war ein voller Erfolg. Sie bietet einen \u00fcberzeugenden Einblick, wie KI-gesteuerte vorausschauende Wartung eine Vielzahl von Branchen, darunter Versorgungsunternehmen, Transport und Fertigung, ver\u00e4ndern kann. Ein kluger Einsatz von KI kann das Betriebsmanagement von der reaktiven Brandbek\u00e4mpfung zur proaktiven Probleml\u00f6sung ver\u00e4ndern. F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen jedoch die Herausforderungen in Bezug auf Datenqualit\u00e4t, Integration und Unternehmenskultur \u00fcberwinden, um die Vorteile zu nutzen. <\/p>\n<h3>Wo die traditionelle Wartung aus dem Ruder l\u00e4uft<\/h3>\n<p>Instandhaltungskonzepte, die eine Vielzahl von Anlagen (z. B. Ger\u00e4te und Infrastruktur) branchen\u00fcbergreifend \u00fcberwachen, sind in der Regel aus drei Hauptgr\u00fcnden unzureichend: <\/p>\n<p><strong>1. Ineffiziente Informationsquellen.<\/strong> Unternehmen verf\u00fcgen oft nicht \u00fcber die notwendigen Prozesse, Werkzeuge und geschultes Personal, um genaue, zeitnahe und relevante Informationen \u00fcber den Zustand der Anlagen zu erfassen. Manuelle Dateneingabeverfahren f\u00fchren zu unvollst\u00e4ndigen, ungenauen oder unzuverl\u00e4ssigen Informationen. Dies erschwert die Vorhersage von Anlagenausf\u00e4llen und f\u00fchrt zu kostspieligen ungeplanten Ausfallzeiten. <\/p>\n<p><strong>2. Vertrauen auf Stammeswissen.<\/strong> Instandhaltungsentscheidungen h\u00e4ngen oft stark von individueller Erfahrung und Intuition ab, was zu uneinheitlichen Ergebnissen f\u00fchrt. Wenn erfahrene Techniker \"schlechte Tage\" haben, leidet die Unternehmensleistung erheblich. Dar\u00fcber hinaus ist dieses Fachwissen anf\u00e4llig f\u00fcr den Verlust von Generationen, wenn die Babyboomer in den Ruhestand gehen und jahrzehntelanges, wichtiges Betriebswissen mit sich nehmen. <\/p>\n<p><strong>3. Herausforderungen, die zu Ma\u00dfnahmen mit den Betreibern f\u00fchren.<\/strong> Selbst wenn Erkenntnisse vorhanden sind, handeln die Mitarbeiter vor Ort nicht immer. Dies ist h\u00e4ufig auf Misstrauen in die Zuverl\u00e4ssigkeit der Signale oder auf eine mangelhafte Integration der Erkenntnisse in die t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufe zur\u00fcckzuf\u00fchren, was erhebliche Hindernisse f\u00fcr das \u00c4nderungsmanagement schaffen kann. Im Laufe der Zeit k\u00f6nnen die Mitarbeiter das Vertrauen in pr\u00e4diktive Systeme verlieren, so dass sie z\u00f6gern, die von der Technologie erkannten Probleme proaktiv anzugehen. <\/p>\n<h3>Warum Technologie dieses Problem heute l\u00f6sen kann<\/h3>\n<p>Mehrere technologische Fortschritte haben die Voraussetzungen daf\u00fcr geschaffen, diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen und den Weg f\u00fcr eine breite Einf\u00fchrung der vorausschauenden Wartung zu ebnen. <\/p>\n<p><strong>1. Die explosionsartige Zunahme von Daten und IoT-Sensoren.<\/strong> Erschwingliche, eingebettete Sensoren sind heute Standard in vielen Anlagen, z. B. in Motorsteuerger\u00e4ten und hochwertigen Ger\u00e4ten, die mit GPS-Trackern ausgestattet sind. In Verbindung mit kontinuierlichen Echtzeit-Datenstr\u00f6men \u00fcber 5G und Cloud-Konnektivit\u00e4t erm\u00f6glichen diese Sensoren den Zugang zu genauen Echtzeit-Zustandsindikatoren f\u00fcr Anlagen. <\/p>\n<p><strong>2. Fortschritte bei KI und Algorithmen.<\/strong> Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen Ausf\u00e4lle zuverl\u00e4ssig vorhersagen, indem sie aus historischen Daten lernen und sich an ver\u00e4nderte Umgebungsbedingungen anpassen. KI ist nicht auf strukturierte Sensordaten beschr\u00e4nkt, sondern kann auch unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos und Audiodaten hervorragend verarbeiten. So k\u00f6nnen beispielsweise Videobilder von Kameras an Bord von Autos oder Z\u00fcgen einen reichhaltigen realen Kontext liefern, der der KI hilft <em>siehe<\/em> Dinge, die die Leistung des Algorithmus erheblich verbessern. <\/p>\n<p><strong>3. Integration in Arbeitsabl\u00e4ufe.<\/strong> Moderne Hardware- und Software-Tools lassen sich heute problemlos \u00fcber APIs und Datenpipelines integrieren, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen minimiert wird. Durch diese Integration kann sichergestellt werden, dass pr\u00e4diktive Erkenntnisse direkt in die t\u00e4glichen Betriebsabl\u00e4ufe einflie\u00dfen. So k\u00f6nnen beispielsweise genaue Vorhersagen automatisierte Wartungsauftr\u00e4ge ausl\u00f6sen, die durch das System flie\u00dfen, damit der Mensch eingreifen kann. Der Einsatz von KI zur Minimierung von Fehlalarmen und zur Erl\u00e4uterung von Vorhersagen st\u00e4rkt das Vertrauen der Betreiber in die Algorithmen und f\u00f6rdert die Akzeptanz. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<h3>KI-gesteuerte vorausschauende Wartung in Aktion<\/h3>\n<p>Sehen wir uns zwei Beispiele aus der Praxis an, die zeigen, dass die vorausschauende Wartung bereits Realit\u00e4t ist. <\/p>\n<h4>BMW h\u00e4lt F\u00f6rderb\u00e4nder am Laufen<\/h4>\n<p><strong>Problem:<\/strong> Das BMW-Fahrzeugwerk in Regensburg hatte mit kritischen Herausforderungen zu k\u00e4mpfen: Fehler im F\u00f6rdersystem f\u00fchrten zu h\u00e4ufigen und kostspieligen Stillst\u00e4nden der Montagelinie. Diese Unterbrechungen wirkten sich auf die Produktionszeitpl\u00e4ne aus, erh\u00f6hten die Betriebskosten und beeintr\u00e4chtigten die Gesamtproduktivit\u00e4t und Rentabilit\u00e4t. <\/p>\n<p><strong>Herangehensweise:<\/strong> BMW hat ein <a href=\"https:\/\/www.press.bmwgroup.com\/global\/article\/detail\/T0438145EN\/smart-maintenance-using-artificial-intelligence?language=en\" target=\"_blank\">KI-gesteuertes System zur vorausschauenden Wartung<\/a> das vorhandene Sensordaten von F\u00f6rderkomponenten nutzte. Dieses System analysierte kontinuierlich Echtzeit-Datenstr\u00f6me auf subtile Anomalien, wie unerwartete Schwankungen im Stromverbrauch oder abnormale Bewegungen, die auf potenzielle Ausf\u00e4lle hindeuten. <\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung und Vorteile:<\/strong> Das pr\u00e4diktive System generierte rechtzeitig Warnmeldungen und erm\u00f6glichte es den Teams, potenzielle Fehler proaktiv zu behandeln und lange Ausfallzeiten zu vermeiden. Durch diesen Eingriff konnten j\u00e4hrlich \u00fcber 500 Minuten Unterbrechung vermieden werden, was eine reibungslose Produktion und die rechtzeitige Auslieferung der Fahrzeuge sicherstellte. Die messbaren Vorteile des Pilotprojekts veranlassten BMW dazu, diesen Ansatz in allen Werken weltweit zu standardisieren und so die Zuverl\u00e4ssigkeit und betriebliche Effizienz zu verbessern. <\/p>\n<h4>Shell verbessert die Raffinerie-Prozesse<\/h4>\n<p><strong>Problem:<\/strong> Die Shell-Raffinerie in Pernis, eine der gr\u00f6\u00dften in Europa, war mit Risiken durch ungeplante Ausfallzeiten konfrontiert. Solche Unterbrechungen in der niederl\u00e4ndischen Anlage erh\u00f6hten nicht nur die Reparatur- und Wartungskosten, sondern gef\u00e4hrdeten auch die Rentabilit\u00e4t und die Betriebskontinuit\u00e4t. <\/p>\n<p><strong>Herangehensweise:<\/strong> Shell hat mit C3 AI zusammengearbeitet, um eine <a href=\"https:\/\/c3.ai\/blog\/how-shell-scaled-ai-predictive-maintenance-to-monitor-10000-pieces-of-equipment-globally\/\" target=\"_blank\">umfassende Plattform f\u00fcr vorausschauende Wartung<\/a>. Dieses hochentwickelte System \u00fcberwachte kontinuierlich mehr als 10.000 kritische Raffinerieanlagen und analysierte w\u00f6chentlich etwa 20 Milliarden Datenpunkte, um Fehlfunktionen der Anlagen mit au\u00dfergew\u00f6hnlicher Genauigkeit vorherzusagen. <\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung und Vorteile:<\/strong> Die KI-Plattform erkannte erfolgreich zwei drohende und kritische Anlagenausf\u00e4lle lange im Voraus, was es Shell erm\u00f6glichte, vorbeugende Wartungsma\u00dfnahmen zu ergreifen und so kostspielige Ausfallzeiten und Reparaturen zu vermeiden. Dieser proaktive Ansatz f\u00fchrte zu gesch\u00e4tzten Einsparungen in H\u00f6he von etwa $2 Millionen und zu einer erheblich verbesserten Betriebssicherheit. Shell hat eine solide langfristige Asset-Management-Strategie entwickelt, die in vielen seiner Raffinerien weltweit eingef\u00fchrt wurde.<\/p>\n<h3>Was schiefgehen k\u00f6nnte: Es geht nicht nur um KI<\/h3>\n<p>Trotz der vielversprechenden M\u00f6glichkeiten, die der Einsatz von KI-Tools f\u00fcr die vorausschauende Wartung bietet, sehen sich F\u00fchrungskr\u00e4fte, die sie einsetzen m\u00f6chten, mit mehreren potenziellen Hindernissen konfrontiert. Drei zentrale Herausforderungen erfordern besondere Aufmerksamkeit. <\/p>\n<p><strong>1. Probleme mit der Datenqualit\u00e4t.<\/strong> Hochwertige Daten sind die Grundlage f\u00fcr eine vorausschauende Wartung. Schlechte <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-to-get-proactive-about-data-quality\/\">Datenqualit\u00e4t<\/a> ist h\u00e4ufig auf manuelle Eingabefehler, inkonsistente Datenerfassungspraktiken und unzureichende Datenverwaltungsprozesse zur\u00fcckzuf\u00fchren. Ohne qualitativ hochwertige Daten scheitern selbst die ausgefeiltesten KI-Modelle, was das klassische Axiom \"Garbage in, garbage out\" verdeutlicht. Die Datenqualit\u00e4t ist eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen, mit denen KI-Projekte in allen Branchen konfrontiert sind, und muss von den Verantwortlichen viel st\u00e4rker ber\u00fccksichtigt werden. <\/p>\n<p><em>Empfehlungen:<\/em> Automatisieren Sie die Datenerfassung wo immer m\u00f6glich, um menschliche Fehler zu vermeiden. Pr\u00fcfen Sie die erfassten Daten regelm\u00e4\u00dfig auf ihre Genauigkeit und Verwendbarkeit. Um sicherzustellen, dass die Daten tats\u00e4chlich von Menschen genutzt werden, die ihre Qualit\u00e4t beurteilen k\u00f6nnen, sollten sie in operative Entscheidungen einflie\u00dfen. Auf diese Weise werden Sie auf potenzielle Probleme mit der Datenqualit\u00e4t aufmerksam gemacht und k\u00f6nnen bereits in der Phase der Datenerfassung Korrekturma\u00dfnahmen ergreifen.<\/p>\n<div class=\"callout-pullquote callout-pullquote--no-quote callout-pullquote--long\" data-aos-duration=\"900\" data-aos-anchor-placement=\"bottom-bottom\" data-aos-easing=\"ease-out-back\" data-aos=\"fade-up\">\n<p class=\"callout-pullquote__quote\">\n\t\t\t\t\tDie Datenqualit\u00e4t ist eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen, mit denen KI-Projekte in allen Branchen konfrontiert sind, und muss von den Verantwortlichen viel st\u00e4rker ber\u00fccksichtigt werden.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/div>\n<p><strong>2. Herausforderungen der Integration.<\/strong> Selbst pr\u00e4zise KI-Vorhersagen k\u00f6nnen ins Leere laufen, wenn sie nicht gut in bestehende Arbeitsabl\u00e4ufe integriert sind. So muss beispielsweise ein Gro\u00dfteil der Altsoftware erst noch auf moderne Datenaustauschschnittstellen umger\u00fcstet werden. Dar\u00fcber hinaus werden KI-Implementierungen in Unternehmen oft isoliert und ohne funktions\u00fcbergreifende Verantwortung durchgef\u00fchrt. Wenn solche Initiativen als IT-Projekte behandelt werden, sind sie von Anfang an zum Scheitern verurteilt. <\/p>\n<p><em>Empfehlungen:<\/em> Entwicklung pr\u00e4diktiver Systeme f\u00fcr die direkte Kommunikation mit Instandhaltungssystemen und deren Integration in den t\u00e4glichen Betriebsablauf. Modernisieren Sie \u00e4ltere Software und implementieren Sie robuste APIs und Automatisierungstools, um L\u00fccken zwischen Erkenntnissen und Ausf\u00fchrung zu schlie\u00dfen. Sicherstellen, dass die operativen F\u00fchrungskr\u00e4fte zusammen mit dem IT-Team die Verantwortung f\u00fcr das Engagement \u00fcbernehmen. <\/p>\n<p><strong>3. Kultureller Widerstand.<\/strong> Mitarbeiter haben oft Angst vor KI, weil sie sich Sorgen um die Sicherheit ihres Arbeitsplatzes machen oder den F\u00e4higkeiten der neuen Technologie misstrauen. Dieser Widerstand verlangsamt die Einf\u00fchrung und schr\u00e4nkt die Wirksamkeit von Initiativen zur vorausschauenden Wartung ein. <\/p>\n<p><em>Empfehlungen:<\/em> Binden Sie Ihre Mitarbeiter fr\u00fchzeitig ein, um ihnen die Angst vor der Technologie zu nehmen. Erkennen Sie an, dass bestimmte Aufgaben zwar automatisiert werden, es aber auch zahlreiche M\u00f6glichkeiten der Zusammenarbeit gibt. So k\u00f6nnte KI beispielsweise Ger\u00e4teprobleme fr\u00fchzeitig erkennen und die Techniker bei der Problemdiagnose unterst\u00fctzen, w\u00e4hrend Menschen die Korrekturen validieren und umsetzen. Beziehen Sie die Belegschaft aktiv in KI-Pilotprojekte ein und legen Sie Wert auf Schulungen, um die Technologiekompetenz der Mitarbeiter zu verbessern und die Akzeptanz zu f\u00f6rdern. <\/p>\n<h3>Totale Automatisierung ist nicht das Ziel<\/h3>\n<p>Wie k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte mit der vorausschauenden Wartung beginnen? Sie sollten damit beginnen, datenreiche Bereiche mit hohen gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen zu identifizieren, in denen sie vorausschauende Wartungsinitiativen testen k\u00f6nnen. Der Start mit gezielten, umsetzbaren Projekten f\u00fchrt zu schnellen Erfolgen und einer klareren Demonstration des Werts, was den Weg f\u00fcr eine breitere Implementierung und langfristige \u00dcbernahme ebnet. <\/p>\n<p>Denken Sie daran, dass das Ziel der vorausschauenden Wartung nicht die vollst\u00e4ndige Automatisierung ist. Es geht darum, die Ausfallzeiten von Anlagen durch optimierte \u00dcberwachungsma\u00dfnahmen zu reduzieren. Die Erg\u00e4nzung von Wartungsabl\u00e4ufen durch automatisierte Echtzeit-\u00dcberwachung, unterst\u00fctzt durch menschliche \u00dcberpr\u00fcfung und rechtzeitige Ma\u00dfnahmen vor Ort, erfordert die Zusammenarbeit von Maschinen und Menschen. <\/p>\n<p>Um das Vertrauen in die Teams zu st\u00e4rken und die Sichtbarkeit von Initiativen zu verbessern, m\u00fcssen F\u00fchrungskr\u00e4fte schnelle Erfolge auf dem Weg dorthin feiern. Unternehmen, die diesen proaktiven, kooperativen Ansatz verfolgen, k\u00f6nnen Ausfallzeiten und Betriebskosten erheblich reduzieren und sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<div class=\"article-left-col--footer\">\n<section class=\"article-topics\">\n<h4 class=\"article-topics__title\">Themen<\/h4>\n<\/section>\n<section class=\"article-section\">\n<h4 class=\"article-section__title\">S\u00e4ule<\/h4>\n<p>\n            Unsere Fachkolumnisten bieten Meinungen und Analysen zu wichtigen Themen, mit denen moderne Unternehmen und Manager konfrontiert sind.        <\/p>\n<p>        <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/series\/column\/\" class=\"article-section__link\"><\/p>\n<p>           Mehr in dieser Serie<br \/>\n                      <\/a><\/p>\n<\/section><\/div>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">\u00dcber den Autor<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/gkesari\/\" target=\"_blank\">Ganes Kesari<\/a> ist Gr\u00fcnder und CEO von Tensor Planet, einem Unternehmen f\u00fcr Softwareprodukte. <\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<p>#RReduzierung #Downtime #TTools<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Themenkolumne Unsere Expertenkolumnisten bieten Meinungen und Analysen zu wichtigen Themen, mit denen moderne Unternehmen und Manager konfrontiert sind. 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