Predictive Maintenance im Energiesektor

Warum herkömmliche Wartung nicht ausreicht

Schwachstellen traditioneller Wartungssysteme im Energiesektor

Statische Grenzwerte statt intelligenter Datenanalyse

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.

Smart Maintenance im Energiesektor

Klassische Wartungsansätze stoßen schnell an ihre Grenzen – sie sind teuer, unflexibel und oft reaktiv. Predictive Maintenance nutzt künstliche Intelligenz, um Anomalien frühzeitig zu erkennen – bevor es zu einem Ausfall kommt. Das spart Kosten, erhöht die Betriebssicherheit und schafft Transparenz.

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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.