Use Case

Predictive Asset Integrity für Öl, Gas und Chemie

Verfahrenstechnische Großanlagen warten nicht auf den nächsten Wartungszyklus. Eine datenbasierte Anlagenüberwachung verbindet Historian-, SCADA- und Zustandsdaten, um Degradationsmuster früher zu erkennen und ungeplante Stillstände zu vermeiden.

Trotz regelmäßiger Wartung bleiben Risiken unsichtbar

Betreiber von Raffinerien, Chemieparks und Offshore-Plattformen steuern Wartung häufig kalenderbasiert oder nach Betriebsstunden. Gleichzeitig entstehen in den Anlagen kontinuierlich Zustandsdaten: Vibrationssignale, Korrosionsmessungen, Druckverläufe, Temperaturprofile und weitere Betriebswerte.

Diese Daten liegen oft in Historian-Systemen und SCADA-Infrastruktur vor, werden aber nur begrenzt für vorausschauende Analysen genutzt. Damit bleibt ein wesentlicher Teil der Anlagenrealität ungenutzt. Komponenten können sich verschlechtern, ohne dass Muster früh genug erkannt werden. Wartung erfolgt dann entweder zu spät, zu früh oder mit zu wenig Priorisierung nach tatsächlichem Risiko.

Die wirtschaftliche Auswirkung ist erheblich. Ungeplante Stillstände in der Prozessindustrie können hohe Kosten pro Tag verursachen. Hinzu kommen Sicherheitsrisiken, Produktionsverluste, manuelle Analyseaufwände und schwierige Investitionsentscheidungen bei kritischen Anlagenkomponenten.

Eine robuste Analyseplattform, die historische und aktuelle Zustandsdaten in einem einheitlichen Asset-Modell verbindet, macht Degradationsmuster kritischer Komponenten früher sichtbar.

Anlagenrisiken früher erkennen und Stillstände gezielter vermeiden
Predictive Asset Integrity schafft eine belastbare Grundlage für vorausschauende Anlagenüberwachung in sicherheitskritischen Umgebungen. Bestehende OT-Infrastruktur wird mit einer Analyseplattform verbunden, die Anlagenzustände, Risiken und Wartungsbedarf steuerbar macht.
Frühere Erkennung von Problemen
Historische und aktuelle Zustandsdaten werden ausgewertet, um Verschleiß- und Degradationsmuster auf Komponentenebene sichtbar zu machen.
Weniger ungeplante Stillstände
Kritische Anlagenzustände können früher priorisiert werden. Das reduziert das Risiko kostspieliger Produktionsunterbrechungen.
Wartungspriorisierung
Wartungsentscheidungen orientieren sich stärker am tatsächlichen Zustand und Risiko der Komponenten statt ausschließlich an Kalender oder Betriebsstunden.
Geeignet für restriktive Umgebungen
Die Architektur kann in geschlossenen Netzwerken und sicherheitskritischen Umgebungen umgesetzt werden, ohne externe Abhängigkeiten vorauszusetzen.
Mehr Transparenz für Management und Betrieb
Betriebsleitung, Instandhaltung und Management erhalten ein gemeinsames Bild über Anlagenzustand, Risiken und Handlungsbedarf.

Für Betreiber sicherheitskritischer Großanlagen

Der Use Case richtet sich an Betreiber von Raffinerien, Chemieparks, Offshore-Plattformen und anderen verfahrenstechnischen Großanlagen. Besonders relevant ist der Ansatz für Organisationen mit Historian- und SCADA-Infrastruktur, hohen Stillstandskosten, sicherheitskritischen Prozessen und restriktiven IT- oder OT-Anforderungen.

 

Eingesetzte Technologien
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Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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Image Christian Straube