Predictive Maintenance

Predictive Maintenance mit einem künstlichen Intelligenz-Algorithmus

In den letzten Jahren hat ein Team aus Experten der HanseWerk AG (eine der vier E.ON Regionalversorger in Deutschland) und Data Scientists des E.ON DataLabs einen selbstlernenden Algorithmus zur Priorisierung von Ersatzmaßnahmen für Mittelspannungskabel entwickelt. Dabei entwickelt der Algorithmus ein analytisches Modell, welches von der Analyse der historischen Störungsverläufe abgeleitet ist. Die Verwendung „künstlicher Intelligenz“ (KI) zur Priorisierung von Ersatzmaßnahmen stellt unseres Wissens für Stromnetzbetreiber weltweit den ersten Piloten dieser Art dar. Bei der Lösungsentwicklung sind die uns vorhandenen internen Daten (z.B. Betriebsmittel-, Geoinformations- und Lastdaten) sowie zahlreiche externe Daten (z.B. Wetter-, Blitz- und Salzgehaltsdaten) zur Identifizierung von Verhaltensmustern bei den Ausfallhäufigkeiten eines Mittelspannungskabels berücksichtigt worden. Unsere Lösung kann bereits mit einer minimalen Datenbasis angewendet werden, auf dessen Basis der Algorithmus fortlaufend und automatisch „selbst lernt“. Wir konnten mithilfe des analytischen Modells retrospektiv bereits eine Verbesserung zum konventionellen Ansatz von bis zu 30 % nachweisen. Der Vorteil des intelligenten Ansatzes ist darüber hinaus eine nachvollziehbare und transparente Vorgehensweise bei der Planung von Ersatzmaßnahmen sowie bei der Aufteilung entsprechender Budgets.

Der aktuelle Stand

Wir befinden uns zurzeit in einer wichtigen Entwicklungsphase, in der wir unsere Lösung von der experimentellen auf die operationale Ebene heben und somit als Produkt vollends industriell entwickeln. Für die nächsten Monate haben wir diverse weitere Schritte identifiziert. Unter anderem finalisieren wir das analytische Modell für Mittelspannungskabel und Ortsnetzstationen mit den uns zur Verfügung stehenden „real-time“ Daten aus der Netzleitstelle, um die Präzision der Vorhersagen noch weiter zu verbessern. Darüber hinaus starten wir mit der Entwicklung von Modellen für weitere Betriebsmittel, z.B. Niederspannungskabel.

Um diversen Nutzergruppen wie Netzcenterleitern, Projektleitern oder Kommunalmanagern diese Ergebnisse zugänglich zu machen und ihnen somit einen innovativen Wettbewerbsvorteil im Gespräch mit unseren Partnern zu ermöglichen, arbeiten wir derzeit außerdem an einem innovativen und nutzerfreundlichen Visualisierungstool zur Darstellung unserer Ergebnisse.

Die Vision

Wir sind fest davon überzeugt mit unserem Ansatz einen maßgeblichen und revolutionären „Step Change“ für das Asset Management voranzutreiben. Um E.ON als innovativen Netzbetreiber zu etablieren und die Mehrwerte konzernweit zu generieren, ist das entwickelte Modell auch bei den anderen Netzbetreibern innerhalb des E.ON Konzerns zu industrialisieren.

Ein zentraler Bestandteil unserer Vision ist, dass wir uns als „First Mover“ als innovativer Netzbetreiber positionieren und eine nachhaltige „Top-Line“ Effizienz erzielen können. Dies wird sich langfristig in einer besseren Versorgungsqualität und Netzsicherheit für unsere Kunden sowie Partner wiederspiegeln. Mit unserem innovativen „Predictive Maintenance Projekt“ sehen wir uns daher in der Lage, unsere Wettbewerbsfähigkeit sowohl kurz- als auch langfristig signifikant zu verbessern.