Use Case

Erzeugungsperformance- und Verfügbarkeitssteuerung

Verfügbarkeit bewerten, Erzeugungsverluste erklären und Maßnahmen gezielt priorisieren: Eine gemeinsame Datenbasis verbindet Anlagenzustand, Betriebsereignisse und Erzeugungswerte mit technischen Ursachen und wirtschaftlicher Wirkung. Betrieb, Instandhaltung und Management erkennen, wo Leistung verloren geht und welche Eingriffe den größten Nutzen versprechen.

Wenn Mindererträge sichtbar sind, aber Ursachen und Handlungsbedarf unklar bleiben

Viele Energieunternehmen erfassen Erzeugungsmengen, Verfügbarkeiten und Störungen bereits systematisch. Trotzdem bleibt häufig unklar, warum einzelne Anlagen oder Parks hinter ihrer erwarteten Leistung zurückbleiben.

Technische Ausfälle, reduzierte Leistung, Abregelungen und wetterbedingte Einflüsse werden in getrennten Auswertungen betrachtet. Betriebs-, Wartungs-, Sensor- und Wetterdaten lassen sich dadurch nur aufwendig zusammenführen.

Aggregierte Verlustberichte zeigen zwar die Abweichung, erklären aber nicht ausreichend ihre Ursachen. Gleichzeitig fehlt der Zusammenhang zwischen eingeleiteten Maßnahmen und der anschließenden Performanceentwicklung.

Erzeugung, Verlustursachen und Maßnahmen gemeinsam bewerten
Die Lösung verbindet die übergreifende Performance-Steuerung mit einer detaillierten Verlustanalyse. Auffälligkeiten werden nach Ursache, betroffener Anlage und wirtschaftlicher Bedeutung eingeordnet.
Betriebs- und Erzeugungsdaten verbinden
Messwerte, Verfügbarkeiten, Störungen, Wartungsinformationen und Wetterdaten werden gemeinsam aufbereitet.
Leistung im passenden Kontext bewerten
Ist-Erzeugung wird mit geeigneten Soll- und Referenzwerten verglichen. Betriebsbedingungen und äußere Einflüsse werden berücksichtigt.
Verlustarten unterscheiden
Nichtverfügbarkeit, technische Leistungsminderung, Abregelungen und weitere betriebliche Einflüsse werden strukturiert ausgewertet.
Mindererträge wirtschaftlich einordnen
Entgangene Erzeugungsmengen werden mit betroffenen Anlagen, Komponenten und Standorten sowie ihrer Ergebniswirkung verbunden.
Wiederkehrende Ursachen erkennen
Störungsmuster und Ursachencluster helfen, systematische Schwachstellen und wiederholte Performanceverluste zu untersuchen.
Maßnahmenwirkung verfolgen
Wartungen, Reparaturen und Betriebsänderungen werden mit der weiteren Entwicklung von Verfügbarkeit und Erzeugungsleistung verknüpft.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
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Von einzelnen Störungsmeldungen zur ursachenbasierten Performance-Steuerung 

Erzeugungs-, Sensor- und Leitstanddaten werden mit Anlagenstammdaten, Wartungshistorien und Betriebsereignissen verbunden. Gemeinsame Zeit- und Anlagenbezüge ermöglichen die Analyse über unterschiedliche Quellen hinweg.

Mit den Fachbereichen werden Kennzahlen, Referenzwerte und Verlustkategorien abgestimmt. Je nach Anlagentyp können dabei beispielsweise Degradation, Hilfsenergieverbrauch oder Performance-Ratio-Verluste berücksichtigt werden. Verlustkategorien werden so abgegrenzt, dass Überschneidungen nachvollziehbar bleiben und Verluste nicht doppelt gezählt werden.

Dashboards zeigen Auffälligkeiten nach Anlage, Standort, Komponente oder Betriebsphase. Fachbereiche untersuchen die Ursachen, priorisieren Maßnahmen und verfolgen deren Umsetzung. Bei der Bewertung anschließender Verbesserungen werden veränderte Wetter- und Betriebsbedingungen berücksichtigt.

Performanceverluste gezielter bearbeiten und Ressourcen wirksamer einsetzen
Die gemeinsame Sicht erleichtert die Entscheidung, welche Anlagen untersucht und welche Maßnahmen zuerst umgesetzt werden sollten. Technische Auffälligkeiten werden mit ihrer Bedeutung für Erzeugung, Verfügbarkeit und Ergebnis verbunden.
Verlustursachen nachvollziehen
Abweichungen lassen sich nach technischen, betrieblichen und äußeren Einflüssen untersuchen.
Kritische Anlagen priorisieren
Minderertrag, Wiederholstörungen und wirtschaftliche Bedeutung unterstützen die Reihenfolge anstehender Eingriffe.
Instandhaltung gezielter ausrichten
Wiederkehrende Schwachstellen liefern Ansatzpunkte für Reparaturen und angepasste Wartungsmaßnahmen.
Entgangene Erzeugung transparent machen
Verluste werden in Erzeugungsmengen und ihrer wirtschaftlichen Wirkung vergleichbar.
Wirksamkeit von Eingriffen überprüfen
Die Performanceentwicklung nach Maßnahmen wird unter Berücksichtigung der jeweiligen Betriebsbedingungen bewertet.
Zusammenarbeit erleichtern
Betrieb, Engineering, Asset Management und Controlling nutzen abgestimmte Kennzahlen und Ursachenmodelle.
Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube