Unternehmen der Energiewirtschaft beschäftigen sich neben ihren bisherigen Geschäftsmodellen bereits intensiv mit der Nutzung von Daten. Auf diese Weise werden Unternehmen zur Datendrehscheibe, die tiefere Einblicke in die Bedürfnisse der Kunden erlaubt. Es entstehen mannigfaltige und neue Geschäftsmodelle, um die Kosteneffizienz, Verfügbarkeit und das begleitende Serviceangebot in der Energiewirtschaft zu revolutionieren.
Predictive Maintenance hat Potenzial
Mit das größte Potenzial für künftige Geschäftsmodelle steckt in der präzisen Vorhersagbarkeit der Lebensdauer von Komponenten. Predictive Maintenance ist das dazugehörige Schlagwort, das es Energiekonzernen und Systemherstellern ermöglicht, Anlagenverfügbarkeit, Versorgungsqualität und Netzsicherheit auf neuem Niveau zu gewährleisten. Die infoteam Software AG begleitet Unternehmen der Energiewirtschaft, gesammelte Betriebs- und Zustandsdaten an Anlagen, Stromleitungen- oder Verteilern intelligent über mathematische Modelle weiterzuverarbeiten. Gepaart mit historischen Datensätzen können auf diese Weise Prognosemodelle erstellt werden, die eine Beurteilung und Überwachung der Lebensdauer einer Komponente und die entsprechende Priorisierung und Budgetierung von Wartungsmaßnahmen möglich machen.
Mathematische Modelle bilden Basis
Für die Entwicklung eines passenden mathematischen Modells gibt es zwei unterschiedliche Herangehensweisen: Der eine Lösungsweg ist der Top-down-Ansatz, also der Einsatz vorgefertigter Frameworks mit beschränkten und von vornherein festgelegten Algorithmen. Vorhandene Datenquellen müssen in diesem Fall auch mit dem Framework kompatibel sein. Ein weiterer Lösungsweg ist der Bottom-up-Ansatz, eine individuell entwickelte Lösung, die präzise auf die konkrete Fragestellung des Kunden zugeschnitten ist und dafür passgenau und flexibel die Werkzeuge nutzt, die auf die Anforderungen ideal passen.
Für die meisten Data-Analytics- und somit auch für Predictive-Maintenance-Anwendungen empfiehlt die infoteam Software AG ein individuell auf die entsprechenden Kundendaten abgestimmtes mathematisches Modell um die kundenspezifische Datenkomplexität auch adäquat abbilden zu können.
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