Equipment as a Service

Wenn Maschinen zur Dienstleistung werden

Hohe Investitionskosten, volatile Märkte, Fachkräftemangel und steigende Anforderungen an Digitalisierung und Nachhaltigkeit setzen den Maschinenbau unter Druck. Gleichzeitig entstehen neue Geschäftsmodelle, bei denen nicht mehr ausschließlich der Verkauf einer Maschine im Mittelpunkt steht. Eine zunehmend diskutierte Alternative ist Equipment as a Service, EaaS. Das Fraunhofer Whitepaper zu digitalen Verwertungsmodellen sieht in solchen Services und wertorientierten Geschäftsmodellen Möglichkeiten, Kapitalbindung zu reduzieren, Ressourcen effizienter einzusetzen und langfristigere Kundenbeziehungen aufzubauen (Kurth et al. 2025).

Was bedeutet Equipment as a Service?

Bei Equipment as a Service wird eine Maschine oder Anlage als Dienstleistung dem Anwender bereitgestellt. Der Kunde bezahlt dabei für einen erbrachten Wert oder eine bestimmte Leistung, beispielsweise für die Verfügbarkeit einer Anlage, ihre Nutzungsdauer oder die Anzahl produzierter Teile. Je nach Ausgestaltung übernimmt der Anbieter dabei Verantwortlichkeiten und Risiken, die beim klassischen Maschinenkauf beim Betreiber liegen (Kett et al. 2024).  Die Ausgestaltung und Unterschiede zu bestehenden Produkt-Service-Systemen findet sich in der Abbildung 1 wieder.

Damit verändert sich auch die Rolle des Maschinenbauers. Er verkauft nicht mehr nur ein physisches Produkt, sondern die Leistung, die dieses Produkt beim Kunden erbringt. In der wissenschaftlichen Literatur wird EaaS deshalb als besondere Form der Servitization betrachtet. Der Hersteller bleibt typischerweise Eigentümer des Equipments und übernimmt Aufgaben des Lifecycle Managements, etwa Reparatur und Wartung, während der Kunde für Nutzung und erzeugten Wert bezahlt (Benedettini 2025).

Eine aktuelle systematische Literaturstudie zeigt, dass EaaS deutlich mehr umfasst als ein neues Preismodell. Benedettini (2025) identifiziert 24 charakteristische Merkmale, die sich sieben Themen und vier übergeordneten Dimensionen zuordnen lassen. Dazu gehören Wertschöpfung, wirtschaftliche Aspekte, die Beziehung zwischen Anbieter und Kunde sowie die notwendigen Voraussetzungen für das Geschäftsmodell.

Von Pay per Use zu Pay per X

Wie für eine Maschine bezahlt wird, kann bei EaaS sehr unterschiedlich aussehen. Neben dem klassischen Pay per Use werden inzwischen beispielsweise Pay per Outcome, Pay per Part und Pay per Stress diskutiert und praktisch untersucht. Das aktuelle Fraunhofer Whitepaper behandelt diese Modelle als unterschiedliche Ausprägungen wertorientierter Geschäftsmodelle in der Produktionstechnik (Kurth et al. 2025).

Damit verändert sich die entscheidende Frage. Nicht mehr allein die Laufzeit einer Maschine ist relevant. Abgerechnet werden kann auch ein konkretes Produktionsergebnis oder eine andere messbare Leistung. Das Fraunhofer Methodenhandbuch von Kett (2024) nennt beispielsweise Verfügbarkeit, Nutzungsdauer und die Zahl produzierter oder bearbeiteter Teile als mögliche Bezugsgrößen.

Das eröffnet Herstellern die Möglichkeit, Geschäftsmodelle stärker am tatsächlichen Kundennutzen auszurichten. Gleichzeitig wird die Gestaltung anspruchsvoller, denn Anbieter und Betreiber müssen genau definieren, welche Leistung versprochen, gemessen und letztlich bezahlt wird.

Ohne Daten funktioniert EaaS nicht

Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist eine belastbare Datenbasis. Das Fraunhofer Whitepaper nennt IoT und die Überwachung von Echtzeitdaten ausdrücklich als Technologien, die Transparenz und Zuverlässigkeit solcher Modelle verbessern können (Kurth et al. 2025).

Wie relevant der Datenzugang tatsächlich ist, zeigt eine Untersuchung zur Bestimmung der Overall Equipment Effectiveness, OEE, im EaaS Umfeld. Für eine vollständige Berechnung werden normalerweise nicht nur Daten aus der Maschine benötigt, sondern auch Informationen aus übergeordneten Systemen wie dem Manufacturing Execution System des Kunden. Auf diese Daten hat der EaaS Anbieter jedoch nicht automatisch Zugriff. Die Forscher untersuchen deshalb, welche Informationen allein über OPC UA aus der Maschine gewonnen und welche Werte nur angenähert werden können (Evcenko et al. 2024).

Damit werden Datenverfügbarkeit und Schnittstellen zu einem entscheidenden technischen Thema. EaaS benötigt nicht nur eine vernetzte Maschine. Anbieter müssen auch wissen, welche Daten für das jeweilige Leistungsversprechen tatsächlich erforderlich und verfügbar sind.

Chancen und Risiken werden neu verteilt

Ein Vorteil für den Betreiber kann darin liegen, dass die anfängliche Investition stärker auf den Anbieter verlagert wird. So wird die Flexibilität der Kunden für Auftragsspitzen, aber auch die finanzielle Liquidität gestärkt. Je nach Angebot können darüber hinaus Verfügbarkeits-, Markt-, Prozess-, Qualitäts-, Produktivitäts- und Wertrisiken teilweise vom Anbieter übernommen werden (Kurth et al. 2025).

Für Maschinenhersteller bedeutet das jedoch, dass sie wesentlich länger wirtschaftlich mit ihrer Maschine verbunden bleiben. Verfügbarkeit, Wartung und Performance werden damit stärker Teil des eigenen Geschäftsmodells. Der Anbieter hat folglich ein unmittelbares Interesse daran, die Maschine über ihren Lebenszyklus zuverlässig und effizient zu betreiben (Evcenko et al. 2024).

Das kann auch Chancen für nachhaltigere Geschäftsmodelle eröffnen. Die Literatur beschreibt Anreize für längere Lebenszyklen sowie Wiederverwendung, Reparatur, Aufarbeitung, Modernisierung und vorbeugende Wartung. Entscheidend ist allerdings die konkrete Ausgestaltung des EaaS Modells. Nachhaltigkeit ist damit ein mögliches Potenzial und keine automatische Folge des Geschäftsmodells (Evcenko et al. 2024).

EaaS ist noch nicht der neue Standard

Trotz des wachsenden Interesses sollte Equipment as a Service nicht als bereits flächendeckend etabliertes Modell verstanden werden. Die aktuelle Literatur stellt ausdrücklich fest, dass klassische Geschäftsmodelle mit einmaligem Maschinenverkauf in der Praxis weiterhin dominieren. Gleichzeitig machen intelligentere und stärker vernetzte Maschinen sowie Fortschritte bei Datenverarbeitung und Analyse die Umsetzung von EaaS zunehmend praktikabel (Evcenko et al. 2024).

Genau darin liegt die aktuelle Entwicklung. Equipment as a Service ersetzt den klassischen Maschinenverkauf nicht einfach. Es erweitert ihn um Geschäftsmodelle, bei denen Nutzung, Leistung und Service stärker in den Mittelpunkt rücken.

Für Maschinenhersteller und Betreiber stellt sich damit zunehmend die Frage, welcher messbare Nutzen tatsächlich verkauft und bezahlt werden soll und wie Verantwortung, Daten und Risiken zwischen den Beteiligten verteilt werden.

Literaturverzeichnis

Benedettini, Ornella (2025): Characterizing the trend towards Equipment-as-a-Service business models in B2B industries. In: Computers & Industrial Engineering 201, S. 110815. DOI: 10.1016/j.cie.2024.110815.

Evcenko, Dimitri; Heinemann, Tonja; Kett, Holger; Lechler, Armin; Riedel, Oliver; Wortmann, Andreas (2024): Identifying machine times with OPC UA for Equipment as a Service (EaaS) – possibilities and limitations. In: Procedia CIRP 130, S. 578–583. DOI: 10.1016/j.procir.2024.10.132.

Kett, Holger Joachim; Evcenko, Dimitri; Falkner, Jürgen; Schneider, Mirko; Nebauer, Stephan; Schöllhammer, Oliver et al. (2024): Equipment-as-a-Service (EaaS).

Kurth, Robin; Kett, Holger Joachim; Alaluss, Mohaned Khaled; Gieß, Anna; Evcenko, Dimitri; Bertke, Vanessa et al. (2025): Neue Wege der digitalen Verwertung in der Produktionstechnik.

Autor:
Anton Mauersberger, Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU