Die zustandsorientierte Instandhaltung stößt auf großes Interesse im produzierenden Gewerbe, da sie eine bedarfsgerechte Planung präventiver Instandhaltung außerhalb der Produktionszeit ermöglicht und hierdurch sowohl direkte als auch indirekte Instandhaltungskosten verringert. Um nötige Investitionen in die Realisierung und den Erhalt eines Zustandsüberwachungssystems zu rechtfertigen, ist jedoch eine Abschätzung möglicher Kostenvorteile der zustandsorientierten Instandhaltung im Vergleich zu anderen Instandhaltungsstrategien nötig. Bestehende Ansätze der Kosten-Nutzen-Analyse basieren auf einer Vielzahl von vereinfachenden Annahmen und bergen daher die Gefahr einer Kostenfehleinschätzung. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen Modellansatz zu entwickeln, mit dem die zustandsorientierte Instandhaltung noch vor Realisierung möglichst vollständig aus finanzieller Sicht bewertet werden kann. Ausgehend von einer Forschungsrecherche wird die Entwicklung des Bewertungsansatzes beschrieben, der unter Verwendung eines computer-ausführbaren Modells die Kosten-Nutzen-Analyse definierter Leistungsszenarien der zustandsorientierten Instandhaltung ermöglicht. Der Ansatz erlaubt es, unterschiedliche Entwicklungsstufen der Zustandsüberwachung unter Berücksichtigung wesentlicher Leistungsmerkmale zu untersuchen und bildet diese auf die Ergebnisgrößen der direkten und indirekten Instandhaltungskosten ab. Die Entwicklungsstufen der Zustandsüberwachung umfassen die Zustandsdiagnose und -prognose, die sich hinsichtlich ihres Informationsgehalts als Grundlage einer Terminplanung unterscheiden. Der entwickelte Bewertungsansatz wird in Form eines Simulationsmodells an einem realen Industriebeispiel angewandt.

Lernfabriken stellen ein geeignetes Instrument zur Weiterbildung, Forschung und Lehre in Unternehmen und Forschungsinstituten zu Inhalten rund um die industrielle Produktion dar. Bisherige Gestaltungsansätze für Lernfabriken fokussieren dabei nicht deren Konfiguration, d. h. die Auswahl von Fabrikelementen. Im Rahmen dieser Dissertation wurde ein Optimierungsmodell zur Konfiguration von Lernfabriken hergeleitet. Aus der exakten Lösung bestimmt sich die bestmögliche Konfiguration hinsichtlich der definierten Zielfunktion. Für das hergeleitete Optimierungsmodell, dem Facility Configuration Problem, ist in dieser Dissertation erstmalig ein exakter Algorithmus entwickelt worden. In der Dissertation wurde dazu ein Vorgehen entwickelt, das aus vier Vorgehensschritten besteht und die Anwendung des Optimierungsmodells erleichtert. Als geeignete Unterstützung wurde außerdem ein software-gestütztes Konfigurationssystem konzipiert und umgesetzt. Die in dieser Dissertation entwickelte Methodik wurde in mehreren Fallstudien angewendet. Die ermittelten Konfigurationen weisen im Vergleich zur intuitiven Auswahl signifikant höhere Nutzwerte auf. Durch die entwickelte Methodik können personenunabhängig bei jeder Durchführung die bestmöglichen Konfigurationen ermittelt und analysiert werden. In einer Expertenbefragung konnte zusätzlich gezeigt werden, dass die Methodik dieser Dissertation hinsichtlich der gestellten Anforderungen besser eingeschätzt wird als bisherige Ansätze. Auf diese Weise gelingt es mithilfe der Methodik, vorhandene Budgets und Flächen bei der Planung von Lernfabriken und industriellen nutzenoptimal zu beachten.