Die Digitalisierung der Anlagensteuerung

28.09.2014
Jede Maschine liefert heute Unmengen an Daten, man muss sie nur erfassen und zu nutzen wissen. Das gilt insbesondere für große Anlagen wie Kraftwerke. Mit den richtigen Tools und Experten lässt sich Big Data zu Smart Data verdichten, um daraus neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Big Data boomt weltweit, berichtet der IT-Branchenverband BITKOM. So steigt der globale Umsatz mit Big-Data-Produkten und -Dienstleistungen im laufenden Jahr auf rund 73,5 Milliarden Euro, ein Plus von 66 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Laut Prognose von Crisp Research wächst der Big-Data-Markt bis 2016 jährlich um durchschnittlich 46 Prozent. Er soll sich innerhalb von fünf Jahren von 23,6 Milliarden Euro (2011) auf 160,6 Milliarden Euro (2016) nahezu verachtfachen. Treiber seien die verstärkte Internetnutzung mit Smartphones und Tablets, soziale Netzwerke sowie die Vernetzung von Geräten, Fahrzeugen und Maschinen.

In letzterem Bereich, also fernab der klassischen Büro-IT, liegt das große Potenzial der Industrie – mit der Vernetzung aller einst isolierten Komponenten werden neue Prozesse möglich und mit ihnen auch neue Geschäftsmodelle. So geht es nicht mehr nur darum, dem Kunden eine Anlage zu verkaufen, sondern diese anschließend auch umfassend zu kontrollieren und zu warten. Das Produkt entwickelt sich zu einem Service, der den Kunden künftig angeboten wird.

Ein gutes Beispiel für den Nutzen von Big Data: Im „Power Diagnostics Center“ in Mülheim an der Ruhr kontrollieren Experten von Siemens die Sensordaten von Gas- und Dampfturbinen-Kraftwerken in aller Welt. Sie sehen die virtuellen Messdaten vieler Anlagen, stellen Korrelationen her, analysieren Muster und verhindern proaktiv, dass ein Alarm ausgelöst wird. Wenn es gelingt, die relevanten Daten vom Grundrauschen zu trennen, also aus Big Data Smart Data zu machen, werden Anlagen effizienter gewartet, und ihre Verfügbarkeit steigt. Mit Folgen: So schätzt das US-Energieministerium, dass sich Ausfallzeiten von Industrieanlagen durch „Predictive Maintenance“ um 35 bis 40 Prozent verkürzen können.

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