18 Dez Instandhaltung 4.0

Die Optimierung von Kraftwerksinstandhaltung auf Basis von Steuerungsdaten

Jährlich verlieren Kraftwerksbetreiber viel Geld wegen unzureichendem Instandhaltungsmanagement. Hinzu kommen häufig Anlagenstillstände durch lange Wartezeiten in der Beschaffung und hohe Kosten von Ersatzteilen. Mit Instandhaltung 4.0 kann man genau diese Ausfälle zukünftig verhindern.

Grundsätzlich sind vier Methoden zu unterscheiden: die korrektive, die präventive, die zustandsbasierte und die prädiktive Instandhaltung. Lange Zeit wurde eine sogenannte korrektive Instandhaltung (auch als reaktive Instandhaltung bekannt) praktiziert. Diese geschieht nach dem Motto „Tritt ein Fehler auf, so wird dieser behoben“. Anlagenzustände werden dabei nicht systematisch oder datenbasierend erhoben. Heute kann man eine solche Aufrechterhaltung nur noch bei Anlagen empfehlen, die geringe Kosten verursachen und die nicht kritisch für das Geschäft sind. Das heißt bei Ausfällen nicht die Produktion gefährden. Bei einigen Kraftwerksbetreibern stellen wir fest, dass die korrektive Instandhaltung die noch immer praktizierte Methode ist.

Unsere Aufgabe ist es daher an neuere Methoden wie die präventive Instandhaltung heranzuführen. Diese wird bereits von der Mehrheit der Anlagenbetreiber anwendet. Letztere ermittelt die mittlere Betriebsdauer zwischen zwei Ausfällen und nimmt diese als Grundlage für einen regelmäßigen Wartungsturnus. Auf Basis dieses analogen Wartungsplans kann man bereits effektiv bessere Ergebnisse hinsichtlich Anlagenverfügbarkeit erzielen. Jedoch tritt auch noch häufig das Gegenteil ein: so werden kostspielige Wartungen häufig zu früh durchgeführt, obwohl sie technisch noch nicht notwendig sind. Auch kann man Störungen und Ausfälle noch nicht systematisch verhindern.

Diesen wichtigen Schritt weiter geht die zustandsbasierte Instandhaltung. Hierbei sammelt man Daten aus der Zustandsüberwachung der Anlage (Condition Monitoring), und wertet sie idealerweise in Echtzeit aus,. So werden Störungen und Warnungen bereits vorab gemeldet. Mithilfe statistischer Analysen und mathematischer Modelle kann man Diagnosen und Prognosen erstellen. So können Maßnahmen dann durchgeführt werden, wenn sie technisch notwendig sind und wirtschaftlich Sinn ergeben. Die Lebensdauer von Bauteilen wird somit optimal ausgenutzt und eine Wartung findet genau zum richtigen Zeitpunkt statt.

SEAMTEC cloud

Bei SEAMTEC werden bereits vorhandene Steuerungs- und Messdaten gesammelt, analysiert und dann in der Cloud gesammelt. Dort werden sie mittels Data Analytics Methoden weiterverarbeitet. Auf Basis von Langzeitdaten und -erfahrungen sowie Schädigungsmodellen der einzelnen Bauteile können die Messdaten einer Anlage mit den historischen Messdaten vieler anderer Anlagen verschnitten werden. Somit können die Betreiber bessere Vorhersagen über einen möglichen Ausfall treffen, als bei einzelner Anlagenbeobachtung. Wir lernen von den Daten anderer Anlagen und wenden diese Informationen auf die Vorhersage in Schädigungsmodellen an. Der Nutzen und die Vorteile für Anlagenbetreiber überzeugen: zuverlässige Anlagenverfügbarkeit, bessere Ausnutzung der Produktlebensdauer, planbare Wartungsintervalle, geringe Wartungskosten, längere Lebensdauer der Gesamtanlage.

Ausgehend von der zustandsbasierten Instandhaltung wird der Trend zunehmend Richtung prädiktive Instandhaltung gehen. Mit dieser lernorientierten, also sich kontinuierlich weiterentwickelnden und vorausschauenden Instandhaltungsmethode, kann man gleichzeitig Kosten sparen und den Nutzen maximieren. Das Ziel der prädiktiven Instandhaltung, die eng mit Industrie 4.0 verbunden ist, ist es weg von einer Zustandsdiagnose und hin zu einer Zustandsprognose zu kommen. Die zustandsbasierte Wartung wird also um eine zeitliche Komponente erweitert. Je mehr Erfahrungswerte vorliegen, um so präziser können Ergebnisse in der Zukunft dargestellt werden.

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