22. JULI 2018

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Entscheidungshilfe


Management

Windenergie - Das Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen (BIBA) hat ein System entwickelt, mit dem sich Serviceeinsätze an Offshore-Windenergieanlagen besser planen und Verluste vermeiden lassen.
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Agieren statt reagieren

»Die Instandhaltung ist ein entscheidender Kostenfaktor in der Betriebsphase einer Windenergieanlage«, erklärt BIBA-Projektleiter Dipl.-Wi.-Ing. Stephan Oelker. Nach Schätzungen des Bundesverbandes Windenergie würden Service und Wartung bis zu 25 Prozent der Kosten von Offshore-Windparks ausmachen, sagt er und sieht hier ein Einsparpotenzial von bis zu 10 Prozent.
»Über eine preagierende Instandhaltung mit dem Einsatz neuer Methoden und Werkzeuge lassen sich die Anlagen dynamisch warten. Das führt zu deutlich geringeren Logistik- und Materialkosten und einer besseren Planbarkeit des Einsatzes von Personal und Transportmitteln sowie der Lagerhaltung für Ersatzteile«, verdeutlicht Oelker. Das belegen die Studien der Projektpartner. Statt auf routinemäßige Aktion und auf Reaktion setzten sie auf eine intelligente und vorausschauende Instandhaltung – auf preagierende Maßnahmen.
In dem Projekt wurden mithilfe künstlicher Intelligenz und automatischer Datenanalyse Werkzeuge und Methoden entwickelt, die die Akteure bei Entscheidungen in der Planung und Steuerung unterstützen und eine vorausschauende Instandhaltungsstrategie ermöglichen.
Dafür haben die Projektpartner die Offshore-Instandhaltungsprozesse aufgenommen und analysiert sowie Datenquellen für eine automatisierte Entscheidungsunterstützung identifiziert. So fließen zum Beispiel Sensorwerte, statistische Daten, Wartungsdaten aus der Lebenslaufakte der Anlage, Mitarbeiterwissen, Wetterdaten sowie Lagerbestände und Verfügbarkeit von Personal und Transportmitteln in ein Softwaremodul des Systems ein und werden dort erkannt, priorisiert, verarbeitet und automatisch miteinander verknüpft.
Auch aus Fehlern kann das System lernen. Es betrachtet zudem stets die Logistikprozesse und setzt hier auf dezentrale Steuerungssysteme. Das Gesamtergebnis: eine automatisierte Entscheidungsunterstützung auf Basis einer derzeit bestmöglichen Prognose für eine dynamische Planung des Wartungsumfangs und die Einplanung in die Arbeitsabläufe.

www.biba.uni-bremen.de


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Ausgabe:
IQ 02/2017
Bilder:
Quelle: Senvion
Quelle: Senvion

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