Klassische Wartung reicht nicht mehr aus

Predictive Maintenance im Energiesektor

Der Energiesektor steht vor gewaltigen Herausforderungen: steigende regulatorische Anforderungen, volatile Marktbedingungen und hochkomplexe Anlagen, die unter Extrembedingungen arbeiten.

Klassische Wartungsstrategien stoßen dabei an ihre Grenzen – sie reagieren erst, wenn es zu spät ist.
Dashboard mockup

Ihre Ausgangslage

Der Energiesektor steht zur Zeit vor extremen Herausforderungen:
Strenge regulatorische Anforderungen
Komplexe, hochbelastete Anlagen
Steigende Kosten
Notwendigkeit zur Integration neuer Technologien
Warum herkömmliche Wartung nicht ausreicht

Schwachstellen traditioneller Wartungssysteme

Statische Grenzwerte

Viele Überwachungssysteme nutzen feste Grenzwerte, um den Zustand von Maschinen zu bewerten. Diese Werte basieren jedoch auf Durchschnittsdaten und berücksichtigen keine dynamischen Laständerungen oder variierende Umweltbedingungen. Dadurch können Warnungen entweder zu spät oder gar nicht ausgelöst werden – mit potenziell fatalen Folgen für die Anlagenverfügbarkeit.

Keine frühzeitige Fehlererkennung

Reaktive Wartung bedeutet oft, dass ein Problem erst bemerkt wird, wenn es bereits zu spät ist – also nach einem Maschinenausfall oder kurz davor. Dadurch entstehen teure Notfallreparaturen und ungeplante Stillstände. Zudem führt die präventive Wartung nach starren Intervallen häufig dazu, dass Bauteile ausgetauscht werden, obwohl sie noch funktionstüchtig sind – ein unnötiger Kostenfaktor.

Unberücksichtigte Wechselwirkungen zwischen Komponenten

Moderne Energieanlagen bestehen aus komplexen Systemen mit zahlreichen interagierenden Komponenten – von Verdichtern über Gasturbinen bis hin zu Wärmetauschern. Klassische Überwachungssysteme betrachten oft nur einzelne Sensorwerte isoliert, anstatt die gesamte Maschinenstruktur als vernetztes System zu analysieren. Kritische Muster und Anomalien bleiben dadurch unentdeckt, was zu unerwarteten Ausfällen führen kann.

SEFE als Vorreiter in der Energiebranche

Internationaler Energieversorger mit 50.000 Kunden
Vertriebsvolumen von 200 TWh Gas und Strom
Kritische Verdichter im Einsatz
Wartung und Betrieb unter hochdynamischen Bedingungen
Screenshot des Dashboards der Predictive Maintenance Software

Problemstellung vor Nutzung unserer Software

Begrenzte Flexibilität der Überwachungssysteme
Klassische Überwachungssysteme reagieren nicht auf wechselnde Betriebsbedingungen und übersehen kritische Veränderungen. Ohne dynamische Analyse bleiben Probleme unentdeckt, was das Ausfallrisiko erhöht.
Risiko ungeplanter Stillstände
Traditionelle Wartungssysteme erkennen Fehler erst in einem späten Stadium. Die Folge sind hohe Kosten für Notfallreparaturen, Produktionsausfälle und im schlimmsten Fall Beeinträchtigungen der Energieversorgung.

KI-gestütze Predictive Maintenance

Unsere Software erkennt frühzeitig Probleme und optimiert den Wartungsprozess.
Mehrdimensionale KI-Analyse
Integration von Expertenwissen
Dynamische Warnmeldungen
Nahtlose Integration ohne zusätzliche Hardware
Skalierbarkeit

Vorteile für SEFE und andere Energieversorger

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Erhöhte Betriebssicherheit:
Frühzeitige Erkennung kritischer Veränderungen

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Kosteneinsparungen:
Reduzierte Wartungskosten durch proaktive Wartungsmaßnahmen

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Optimierte Prozesse:
Höhere Effizienz und verlängerter Lebenszyklus der Verdichter

Foto von Mitarbeiter bei aiomatic

Weitere Fragen?

Unser Experte Kim Barthel berät Sie gerne!