Die Möglichkeiten vorausschauender Wartung versprechen nicht weniger als eine Revolution für den Betrieb von Offshore-Windparks. Predictive Maintenance sorgt hier für ein erhebliches Kostensenkungspotential. Mithilfe umfangreicher und komplexer Datenanalysen können Unregelmäßigkeiten im Betrieb antizipiert und behoben werden, bevor es zu – aus wirtschaftlicher Sicht empfindlichen – Ausfällen kommt. Gerade in Industrien, in der ein Ausfall einer Komponente in kürzester Zeit zu erheblichen Schäden führen kann, bietet Predictive Maintenance deshalb gewaltige Chancen – dies gilt nicht nur, aber besonders für den Bereich Offshore-Wind.

Flexible Wartungszeitpunkte statt fester Intervalle

Predictive Maintenance setzt dabei in maßgeblicher Weise auf Daten und Datenanalysen. Mit Sensoren an spezifischen Komponenten werden sowohl über als auch unter Wasser relevante Messwerte ermittelt. Hierbei kommen beispielsweise Schwingungsanalysen, akustische Messungen und Infrarotsensoren zum Einsatz. Bereits jetzt werden zudem auch Drohnen – statt den traditionell unter erheblichem Zeitaufwand arbeitenden Industriekletterern – zur Begutachtung der einzelnen Windenergieanlagen vor Ort eingesetzt. Künstliche Intelligenz und Augmented Reality sorgen für verschlankte Wartungsprozesse und kurze Stillstandzeiten.

Die ermittelten Daten werden über Netzwerke an Servicezentralen oder direkt an den Hersteller übermittelt und dort analysiert. Neben den Daten der Komponenten werden auch alle relevanten Umgebungsdaten wie Wind, Strömung oder Temperatur erfasst. Mit diesen Messwerten wird dank komplexer Algorithmen die Wahrscheinlichkeit von Ermüdungserscheinungen oder Störungen live berechnet. Störungen werden proaktiv erkannt und individuelle Wartungszeitpunkte für die einzelnen Windenergieanlagen und Komponenten bestimmt.

IT- und Datensicherheit - Wachstumsfeld im Anlagenbau

Doch welche Herausforderungen ergeben sich in diesem Zusammenhang? Die durch die Sensortechnik erlangten Daten werden von den Komponentenherstellern neben der Predictive Maintenance auch dafür genutzt, das Design der Komponenten weiter zu verbessern. Das Interesse an den entsprechenden Daten ist daher groß. Es muss deshalb technisch und auch vertraglich sichergestellt werden, wer in welchem Umfang Zugriff auf die entsprechenden Daten hat.

Liefer- und Wartungsverträge sind bereits jetzt erheblich von IT-Themen sowie dem Umgang mit Daten geprägt. Insbesondere muss gewährleistet werden, dass angemessene Regelungen zur sicheren Datenübertragung und zu den Folgen im Fall eines Datenverlustes enthalten sind. Die erhobenen Daten sind unter Umständen nach Maßgabe gesetzlicher Vorschriften zu verschlüsseln. Erlauben Daten auch Rückschlüsse beispielsweise auf das Verhalten von Mitarbeitern, müssen besondere datenschutz- und arbeitsrechtliche Anforderungen eingehalten werden. Auch wenn sich so aus den im Rahmen von Predictive Maintenance erhobenen Daten verschiedene Herausforderungen ergeben, sind die rechtlichen Lösungsmöglichkeiten bereits bekannt und bewährt. Der Kontext ist gleichwohl neu.