Use Case

Verlust- und Ursachenanalyse im Anlagenbetrieb

Mindererträge, technische Verluste und betriebliche Performance-Abweichungen so analysieren, dass nicht nur sichtbar wird, wo Leistung verloren geht, sondern warum – und welche Maßnahmen den größten Hebel haben.

Wenn Verluste dokumentiert werden, aber Ursachen unklar bleiben

Viele Erzeugungsunternehmen sehen zwar, dass einzelne Anlagen, Parks oder Erzeugungseinheiten hinter ihrer erwarteten Leistung zurückbleiben. In der Praxis fehlt jedoch häufig eine konsistente und wirtschaftlich belastbare Sicht darauf, welche Verlustarten tatsächlich dominieren.

Technische, prozessuale und betriebliche Ursachen wirken oft zusammen, ohne dass klar wird, welche Maßnahmen den größten Performance-Hebel bieten. So entstehen viele Einzelanalysen, aber zu wenig echte Ursachensteuerung.

Mindererträge werden häufig aggregiert berichtet, ohne sie sauber nach technischer Ursache, Betriebsphase, Standort, Komponente oder Wetterlage aufzuschlüsseln. Betriebs-, Wartungs-, Wetter-, Dispatching- und Sensordaten liegen zwar vor, aber nicht in einer gemeinsamen Analyse- und Steuerungslogik. Die Wirksamkeit von Gegenmaßnahmen bleibt dadurch oft unklar.

Verluste nach Ursache, Wirkung und Maßnahme steuern
Ein Anlagenbetriebs-Cockpit übersetzt Verluste in einen geschlossenen Steuerungskreis aus Verlustbild, Ursachenanalyse, Priorisierung und Maßnahme. So wird sichtbar, welche Verlustarten den größten Minderertrag verursachen, welche Ursachencluster wiederkehren und wo Eingriffe den größten wirtschaftlichen Effekt erwarten lassen.
Minderertrag konkret aufschlüsseln
Sensordaten, Erzeugungswerte, Soll- und Referenzwerte, Wartungsinformationen, Störungshistorien, Betriebsereignisse und Wetterinformationen werden in einer gemeinsamen Betriebs- und Performancedatenbasis verbunden.
Verlustursachen priorisieren
Technische Nichtverfügbarkeit, Degradationsmuster, Abregelungen, Hilfsenergieeinfluss, Performance-Ratio-Verluste, wetterbedingte Effekte und Störungsfolgen werden strukturiert bewertet.
Wirtschaftliche Hebel sichtbar machen
Mindererträge und Lost MWh werden mit Ursachen, Anlagen, Komponenten und Standorten verbunden. Dadurch wird klarer, welche Verluste wirtschaftlich besonders relevant sind.
Wiederkehrende Schwachstellen erkennen
Wiederholstörungs- und Ursachencluster machen systematische Muster sichtbar. Betrieb, Instandhaltung und Engineering können dadurch gezielter an den größten Performance-Hebeln arbeiten.
Maßnahmenwirksamkeit messen
Eingriffe, Wartungen oder Betriebsänderungen werden mit ihrer Wirkung auf Performance, Verfügbarkeit und Minderertrag verbunden. So wird Steuerung handlungs- und wirkungsorientiert.
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 ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar 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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Für Anlagenbetrieb, Instandhaltung und Engineering

Der Use Case eignet sich für Energieunternehmen, die Mindererträge, technische Verluste und Performance-Abweichungen nicht nur rückblickend dokumentieren, sondern ursachenbasiert reduzieren wollen.

Besonders relevant ist er für Anlagenbetrieb, Operations, Instandhaltung, Engineering, Asset Management, Controlling und Management. Er unterstützt dort, wo Erzeugungsdaten, Störungshistorien, Wartungsinformationen und Wetterdaten vorhanden sind, aber noch nicht zu einer gemeinsamen Steuerungslogik für Verlustursachen und Maßnahmenwirksamkeit verbunden werden.

Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube