Predictive Maintenance im Energiesektor

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.

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.

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.