Präzise Prognosen. Wie Predictive Maintenance das Anlagenmanagement optimiert

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Moritz von Plate, CEO der Cassantec AG

 

Daten über Daten: Auf der einen Seite erhöht eine große Datenmenge die Komplexität von Vorgängen, auf der anderen Seite eröffnet sie ein breites Spektrum neuer Möglichkeiten. Denn eine effiziente Ausnutzung des Datenmaterials deckt ausgelassene Gelegenheiten auf und trägt zur Vermeidung problematischer Situationen bei.

Beim Thema Anlagenmanagement kommt das Potenzial besonders zum Vorschein: Plötzliche Störungen an einzelnen Komponenten und Unwissenheit über die Restlebensdauer von Anlagen bedeuten für Betriebe den Verlust finanzieller Mittel, die sie an anderer Stelle sinnvoller einsetzen könnten. Dies hat auch der weltweit tätige Händler für Energieerzeugnisse Castleton Commodities International (CCI) festgestellt. Um gewonnene Daten besser einzusetzen, führte das Unternehmen eine Softwarelösung zur Überwachung von Pumpen, Gebläsen, Dampferzeugern, Gas- und Dampfturbinen, Generatoren sowie Transformatoren ein.

Der einfachste Ansatz im Instandhaltungsmanagement ist das reaktive Modell: Tritt ein Schaden auf, beheben ihn Verantwortliche umgehend. Allerdings machen komplexe Maschinen dieses Reagieren oft zu einem unzureichenden Vorgehen. Daher nutzen Anlagenbetreiber daher oftmals periodische Instandhaltungspläne für Wartungsmaßnahmen. Festgelegte Zeiträume für Wartungen, zum Beispiel nach sechs Monaten oder zwei Jahren, bestimmen demnach, wann Arbeiten stattfinden. Unternehmen erhoffen sich so eine Vermeidung von Ausfällen. Problematisch jedoch ist, dass periodische Wartungspläne vor allem auf Erfahrungswerten basieren. Ob eine Instandhaltungsmaßnahme zu diesem Zeitpunkt notwendig und sinnvoll ist, bleibt jedoch zu hinterfragen. In diesem Zusammenhang greifen Betriebe bislang nur selten auf Daten zurück.

Aus diesem Grund entwickelte die Cassantec AG die Software Cassantec Prognostics für die Vorhersage von mögliche Anlagenstörungen. Zur Erstellung dieser Prognoseberichte verwenden stochastische Algorithmen vom Condition Monitoring und der Zustandsüberwachung gesammeltes Datenmaterial. Anschließend stellt das Tool eine transparente Anzeige kritischer Phasen mit möglichen Problemen an Maschinen bereit. Aufgrund dieser Ergebnisse können Verantwortliche dann aktiv eingreifen und entsprechende Wartungsmaßnahmen rechtzeitig durchführen – sie halten sich nicht mehr an langfristig aufgestellte und auf Erfahrungen beruhende Instandhaltungspläne, sondern führen Wartungen auf Grundlage der Prognosen durch.

Risiken für einzelne Komponenten ermitteln

Das Energieunternehmen CCI nutzt die Prognoselösung für seine unterschiedlichen Anlagen. Neben Blockheizkraftwerken nutzt das Unternehmen vor allem mit Öl und Gas befeuerte Einheiten zur Stromerzeugung. Zur Datensammlung und -sicherung stattete das Unternehmen alle Hauptkomponenten der Anlagen mit Zustandsüberwachungs- und Diagnosesystemen aus.

Um diese Daten sinnvoll einzusetzen und zu verstehen, führte CCI die Softwarelösung, die entsprechend mögliche Störungen zustandsbasiert prognostiziert, für die gesamte Anlagenflotte ein. Die Lösung übernimmt also die Rolle des Datennutzers. Das verwendete Datenmaterial wird von CCI bereitgestellt: Hierbei handelt es sich um gesammeltes Wissen zu Pumpen, Gebläsen, Dampferzeugern, Gas- und Dampfturbinen, Generatoren sowie Transformatoren. Zukünftige Zustände prognostiziert das Tool daraufhin auf Grundlage der Daten und setzt die mögliche Beschaffenheit mit komponententypischen Störungen in Beziehung. Schlussendlich werden die ermittelten Risiken zusammengefasst und in einem Prognosereport dargestellt.

Nutzung von Anlagen effektiv planen

Den aktuellen Zustand der Maschinen oder Anlagenkomponenten zeigt die Software in Form einer Ampel. Dadurch sieht das Unternehmen, ob sich die Anlage beziehungsweise Komponente in der grünen, gelben oder roten Phase befindet. Die Prognosetechnologie wiederum erstellt Risikoprofile, wann mit welcher Störung zu rechnen ist. Diese Risikoprofile stellt die Software ebenfalls mit einem Ampelsystem vereinfacht dar. Auch hier stehen die Farben für verschiedene Risikostufen, wobei Grün ein geringes Risiko signalisiert und Rot das Eintreten eines Störfalls zum Beispiel mit über 20-pozentiger Wahrscheinlichkeit.

Aus den Prognoseberichten geht detailliert hervor, wann welche Phasen beginnen und enden, das heißt, wann der Zustand der Maschine wirklich kritisch wird. Auf diese Weise lässt sich ableiten, wann sich das Zeitfenster, in dem Wartungen vorgenommen werden sollten, öffnet und schließt, um ungeplante Ausfälle möglichst zu verhindern und zugleich Restlebensdauern optimal auszunutzen. Die Übersicht beinhaltet Angaben zu Komponenten, Anlagen und der Flotte. Vorausberechnungen von Marktpreisen vervollständigen den Bericht, um sowohl das zukünftige Risiko in Beziehung auf Megawatt als auch auf die Gewinnspanne zu berechnen.

Mit dem Einsatz der Prognoselösung lassen sich folglich mehrere Ziele erreichen: Zum einen stellt der Prognosereport einen Wettbewerbsvorteil dar, da er tiefgehende Informationen zur künftigen Stromerzeugung liefert. Besonders dem Handel hilft dieses Wissen für die Optimierung seiner Trading-Positionen. Die berechneten zukünftigen Verfügbarkeiten der Anlagen sind ein wichtiger Entscheidungsfaktor, wann in der Zukunft wieviel Strom am Markt platziert werden kann. Zum anderen zielt CCI darauf ab, anhand der Prognosereports höhere Verfügbarkeiten der Anlagen durch bessere Planungsmöglichkeiten zur Instandhaltung zu erreichen. Anlagenmanager verwenden hierfür die ausführlichen Risikoprofile. Ergänzend sollen Performance-Abfälle, Ineffizienzen und verborgene Fehler durch gezielte Arbeitsplanung vermieden werden. Letztendlich spart das Unternehmen durch die Maßnahmen Kosten im Anlagenmanagement und erhöht die Planbarkeit der Produktion.

Anlagenmanagement – vorteilhaft für viele Branchen

Eine Einschränkung auf bestimmte Sektoren existiert für Prognoselösungen nicht. Unternehmen aus Bereichen wie zum Beispiel Mining und Transport setzen diese bereits erfolgreich ein. Für die Chemieindustrie ist diese Methode ebenso interessant: Bei sensiblen Aggregaten wie Turbinen, Pumpen, Kompressoren, Wärmetauschern, Kesseln oder anderen Druckgeräten, wie sie in dieser Branche genutzt werden, gehören zu den Technologien der Zustandsüberwachung unter anderem die Schwingungsanalyse, die Temperaturüberwachung, die akustische Überwachung und die Schmierstoffanalyse. Die Analyseergebnisse lassen Anlagenbetreiber und ihre technischen Dienstleister kritische Betriebszustände frühzeitig erkennen, um einen Alarm auszulösen. Über die Beurteilung des grundsätzlichen Zustands der Anlage hinaus können Betreiber die Daten auch für die Analyse heranziehen, warum sich die Anlage in diesem Zustand befindet. Der Betriebsleiter sieht dann, welche Parameter Auskunft darüber geben, woher die Probleme resultieren und wie er diese am besten lösen kann. Das Prognosetool fasst dazu die Ergebnisse der Analyse auf einer langfristigen Zeitachse zusammen.

Durch den expliziten Zeithorizont bekommen Betriebe zudem eine bessere Übersicht und ziehen die mit der Prognose verknüpften Informationen zur besseren Planbarkeit heran. Frühzeitiges Erkennen möglicher Probleme erleichtert demnach die Anpassung der Zeitpunkte, an denen Instandhaltungsmaßnahmen nötig sind, um Ausfälle zu vermeiden. Sie werden dann nur noch getätigt, wenn sie technisch wirklich notwendig sind. Da die Unternehmen lange im Voraus wissen, in welchen Zeiträumen Störungen an Anlagen auftreten werden, können sie effizienter planen. Bestellungen von Ersatzteilen werden zum richtigen Zeitpunkt aufgegeben und Arbeitspläne frühzeitig unter Vermeidung von Überstunden und Nachtarbeit aufgestellt. Dadurch ergibt sich eine bessere Kostenkontrolle: Weniger ungeplante Ausfälle heißt weniger außerordentliche Kosten, die infolge von Reparaturen und Stillstand entstehen.

Resumé

Der harte Wettbewerb lässt für Unternehmen kaum noch Differenzierungsmöglichkeiten zu. Intelligentes Nutzen von Daten zur Einsparung von Zeit und Kosten stellt demnach eine reale Option dar, Vorteile gegenüber der Konkurrenz zu erzielen. Durch die steigende Verfügbarkeit von entsprechenden Daten und die Verbesserung von Analysetechnologien eröffnen sich hier konkrete Möglichkeiten. Denn zum einen führt ein höherer Daten-Input, den Softwarelösungen wie Cassantec Prognostics verwenden, zu präziseren Ergebnissen. Zum anderen verbessert maschinelles Lernen über einen entsprechenden Zeitraum zusätzlich die Genauigkeit.

Damit erweitern Prognosen die Planungsmöglichkeiten von Unternehmen erheblich – und ihr Nutzen übersteigt bei weitem den einer einfachen Zustandsüberwachung. Auch der Frage, wann sich Zeitfenster für potenzielle Störungen öffnen und wieder schließen, gehen Prognoseanwendungen auf den Grund. Ebenso ordnen sie das Risiko für mögliche Probleme ausgewählten, einzelnen Zeitpunkten zu. Prognosetools sind folglich ein effektives Mittel für ein verbessertes Anlagenmanagement für Unternehmen. Und ein Ende der Möglichkeiten ist noch lange nicht in Sicht.

 

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www.casantec.com

Die 2007 in Zürich als AG gegründete Cassantec ist darauf spezialisiert, Kunden eine hoch entwickelte Prognoselösung zu liefern. Das Unternehmen gibt präzise Prognosen über den Zustand von Anlagen und Anlagenkomponenten ab, aus denen der Betreiber optimale Handlungsmöglichkeiten