Predictive Maintenance, die vorausschauende Instandhaltung, spart nicht nur Kosten und strafft den Betrieb. Sie hilft auch Versorgungsunternehmen, Ausfälle zu vermeiden und Wartungen besser zu planen.

Gerade bei heiklen Anlagen, wie zum Beispiel bei alten Kraftwerken, ist die Erhöhung der Zuverlässigkeit ein Muss. Wenn kritische Assets vor einem möglichen Ausfall gewartet werden, kann das nicht nur Versorgungsengpässe vermeiden. Es dient vor allem auch der Sicherheit.

Schließlich kann ich nicht nur ungeplante Ausfallzeiten verhindern, sondern auch Unfälle vermeiden.  Und zusätzlich auch die Umwelt schonen. Denn die Verbindung mit digitalen Technologien sorgt auch für eine geringere Verschwendung von Ressourcen.

Zu den genannten Technologien gehören vor allem IoT-Lösungen und Künstliche Intelligenz. Diese sind bei Predictive Maintenance schließlich die wichtigsten Werkzeuge, mit denen man die Energiewirtschaft am Laufen halten kann.

Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft: Windkraftanlage

Sensoren und KI sind die Säulen von Predictive Maintenance

Wie bei allen industriellen IoT-Lösungen macht es die Mischung aus Hardware und Software.

Um die Widerstandsfähigkeit gegen Stromausfälle zu erhöhen, setze ich bei Predictive Maintenance etwa auf den Einsatz von Sensoren und Künstlicher Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen. Von der Stromleitung bis zur Anlage wird für die vorausschauende Wartung jedes Asset mit Sensoren ausgestattet. Diese Sensoren erfassen alle Betriebsdaten, die für die Analyse der Anlage oder des Kraftwerks nötig sind.

Mit einer entsprechenden Analyse-Software geht dann die große Voraussicht los. Und dabei ist keine Glaskugel im Spiel. Bei Predictive Maintenance bekommen wir es genauer. Durch das Wissen um Temperatur, Druck, Wasserstand und alles, was sonst noch für eine Analyse relevant sein kann.

So hilft die Digitalisierung der Energiewirtschaft, fehlerhafte Assets in Echtzeit zu identifizieren. Darüber hinaus lassen sich auch noch Rückschlüsse auf die verbleibende Nutzungsdauer von Maschinen ziehen.

Dauerhafte Zustandsüberwachung ist das A und O

Schließlich ist es ein wesentlicher Faktor des Predictive Maintenance, permanent Daten zu liefern. Anhand dieser Daten lassen sich drohende Probleme genauer diagnostizieren. Man kann durch das Sammeln der Asset-Daten auch die Lebensdauer der einzelnen Anlagenteile oder der Maschinen berechnen. Die Daten füttern dabei den entsprechenden Vorhersagealgorithmus an.

Die Ergebnisse kann man sich dabei zum Beispiel grafisch darstellen lassen. Oder man kann eine Alarmbenachrichtigung einbauen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Warnung abgibt. Dadurch kann ich mich als Betreiber eines Kraftwerks oder einer Anlage rechtzeitig um einen Ersatz für die altersschwache Maschine oder den Anlagenbereich kümmern.

Nehmen wir beispielsweise ein Kraftwerk mit Turbinen. Die Sensoren messen hier den Schall und die Vibration. Dazu werden vielleicht noch die Temperaturdaten oder das Maß der Umgebungsfeuchtigkeit aufgezeichnet.

Anhand der Nutzungsdauer wird nun automatisch berechnet, wann erste  Anzeichen von Verschleiß auftreten. Darüber hinaus kann Software für Künstliche Intelligenz sehr bald Muster erkennen. Damit wird es leicht, einen Hinweis auf einen bevorstehenden Fehler zu geben. Mehr noch können Unternehmen der Energiewirtschaft auf diese Weise erfahren, wann ein Ausfall auftreten wird. Dadurch haben sie genügend Zeit haben, um sich vorab um Ersatz zu bemühen oder eine Reparatur in die Wege zu leiten.

Höhere Zuverlässigkeit bei sinkenden Kosten

Durch die beschriebenen Maßnahmen ist es den Unternehmen der Energiewirtschaft also möglich, vorbeugende Maßnahmen genau dann zu ergreifen, wenn sie nötig sind. Dadurch können sie Stromausfälle oder Ausfallzeiten vermeiden und die Wartungsaktivitäten optimieren.

Icon einer Windkraftanlage (Predictive Maintenance)

Nehmen wir zum Beispiel die Wartung einer Windkraftanlage. Um die Wartung vorzunehmen, müssen Geräte vom Netz genommen und zeitweilig ausgetauscht werden. Nur so kann die fortwährende Stromversorgung fortgesetzt werden. Das aber ist ein kostspieliger Prozess, der zudem sehr zeitaufwändig ist. Also ist jede überflüssige Wartung ein Ärgernis.



Beim Predictive Maintenance vermeidet man eine periodische Wartung und damit auch jede unnötige Wartung. Das heißt auch, dass zum Beispiel das regelmäßige Herunterfahren eines Kraftwerks vermieden wird.

Durch die dauerhafte Analyse der Daten und der entsprechenden Erkenntnisse muss die Energiewirtschaft nur dann eine Instandhaltung durchführen, wenn diese tatsächlich gerechtfertigt ist. Das führt zum einen zu einer höheren Zuverlässigkeit. Zum anderen spart es natürlich auch Kosten, wenn ich keine überflüssigen Wartungen vornehme.

Die Vorteile auf einen Blick:

  • Beim Predictive Maintenance sind die Wartungsintervalle, die aufgrund der Analyse erstellt werden, länger als periodische Intervalle.
  • Dadurch gibt es weniger Ausfälle respektive weniger Stromausfälle.
  • In großen Kraftwerken werden Fehlerquellen vermieden, die durch das aufwendige Hoch- und Herunterfahren oder das Wechseln in andere Betriebe entstehen.
  • Durch die geringeren Wartungsfrequenzen und die geringere Anzahl an Ausfällen spart man außerdem Kosten, die durch die Wartung entstehen.
  • Umweltschäden durch alte Kraftwerken lassen sich durch die Digitalisering der Energiewirtschaft verringern.
  • Ältere Kraftwerke sind fehleranfällig. Durch den Einsatz von IoT-Sensoren und der Implementierung von smarten Algorithmen zur kontinuierlichen Überwachung kann ich ein Frühwarnsystem zur Minderung von Stromausfällen auch nachrüsten.

Was Predictive Maintenance noch alles kann

Nicht nur die Wartungsintervalle werden mit Predictive Maintenance sinnvoll gestaltet. Energieunternehmen können mit den angewandten Technologien neue Erkenntnisse aus dem alltäglichen Betrieb gewinnen.

Dabei handelt es sich etwa um Einblicke in die Nutzungsdauer, die Spitzenzeiten der Nutzung oder auch bestimmte Nutzungsverhalten von Kunden. So kann man auch leichter Probleme finden. Nehmen wir an, dass es einen atypischen Verbrauch bei der Energie gibt. Dann hilft einem die Analyse der Daten beim Auffinden des Problems.

Ein anderer Vorteil, den wir aus dem Einsatz von Sensoren beim Predictive Maintenance ziehen, ist ein ganz praktischer. Die Inspektion von Maschinen oder auch von Leitungen, die abgehen und ankommen, kann zu einer komplexen Aufgabe werden.

Der Grund darin ist ein rein physikalischer. Solche Leitungen befinden sich ja zum Beispiel auch unter der Erde oder in der Luft. Außerdem gibt es Bereiche in solchen Anlagen, die schwer zugängliche Strukturen besitzen. Das bedeutet eben sehr viel Aufwand und hohe Arbeitskosten. Auch diese Probleme lassen sich durch Predictive Maintenance Technologien lösen.

Eine bessere Verteilung der Energieleistung

Als letzten Punkt der vielen Vorzüge, die man als Unternehmen hat, wenn man auf Predictive Maintenance setzt, müssen wir noch einmal auf den Segen eingehen, den die erfassten Daten bedeuten. Durch die intelligenten Sensoren, ja dauerhaft Daten aufnehmen, kann ich auch für eine sinnvoller Verteilung der Energie sorgen. Durch die mathematischen, logischen und statistischen Analysen weiß ich um die Spitzenzeiten und die einzelnen Ballungspunkte. Ebenso kann ich die individuelle Leistung von Standorten überwachen, Fehler erkennen und für eine effektivere Verteilung sorgen.


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Yves Plaire

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