Predictive Analytics
Frühzeitige Erkenntnisse für bessere Entscheidungen im Anlagenbetrieb: Digitale Zwillinge schaffen Transparenz für vorausschauende Instandhaltung, hohe Verfügbarkeit und wirtschaftlichen Betrieb.
Digitale Predictive-Maintenance-Lösungen für maximale Anlagenzuverlässigkeit
Eine hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von Anlagen ist essentiell für den wirtschaftlichen Betrieb und Kennzeichen erfolgreichen optimierten Asset Managements. Die digitalen Werkzeuge im Kontext prädiktiver Instandhaltung bieten hier eine hervorragende Grundlage für die zuverlässige Früherkennung von Prozessveränderungen und entstehende Schäden. Das verbessert die Planbarkeit, schafft Raum für Arbeitsvorbereitung und erlaubt die Umwandlung von nicht disponiblen in disponible Nicht-Verfügbarkeiten. Substanzielle Kosten für die Beschaffung von Ausgleichsenergien oder kurzfristige Ad-Hoc Arbeiten können so reduziert werden. Das Instandhaltungs- und Betriebspersonal wird zielgerichtet, zuverlässig und aktiv auf Prozessschwachstellen und aufkommende Problemstellungen hingewiesen und kann auf Basis der zugrundeliegenden digitalen Zwillinge Lösungen entwickeln, unabhängig davon wie und unter welchen Bedingungen die Anlagen gerade betrieben werden.
Predictive Maintenance (HQ)
Eine zuverlässige Erkennung von Veränderungen an neuralgischen Stellen im Prozess auf Basis digitaler Zwillinge ist essentiell für Akzeptanz und Nutzbarkeit prädiktiver Lösungen. Der SR::SPC HQ – Ansatz bietet eine Integration bekannter technischer Zusammenhänge in datenbasierter Modellierung verknüpft mit robusten auf energieintensive Anlagen ausgelegten statistischen Verfahren.
Anomalie-Erkennung (ML)
Um am Ende wirklich nichts zu übersehen, überwacht das Modul SR::SPC ML basierend auf modernen Verfahren des Machine Learning die verfügbaren Sensoren von (Sub-)Systemen. Auf dieser Basis werden Entwicklungen und Veränderungen in den Systemen greifbar – gewissermaßen wie ein Fingerabdruck der Anlage. So können z.B. nach Stillständen oder Wartungsarbeiten unbeabsichtigte Abweichungen zügig und zuverlässig erkannt werden.
Asset Management dezentraler Anlagen
Je kleinteiliger die Assets werden, umso wichtiger ist eine echte Verknüpfung der Aufgaben Asset Management und prädiktiver Instandhaltung. Nur so lassen sich aus der Flut der Daten, Standorte und Berichtspflichten die entscheidenden, wirtschaftlich relevanten Vorgänge identifizieren. Mit einem externen Partner stellen wir eine integrierte Plattform zur ganzheitlichen Erfüllung dieser Aufgabe bereit und ermöglichen so die Optimierung des Betriebs – gewissermaßen aus techno ökonomischer Perspektive.
Ansprechpartner
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WINDcenter
Das Iqony WINDcenter nutzt modernste Machine-Learning- und KI-Technologien, um ungenutztes Potenzial zu erkennen und frühzeitig Schäden zu identifizieren. So werden optimierte Instandhaltungsstrategien ermöglicht.
