PREDICTIVE MAINTENANCE HÄLT EINZUG IN DER WARTUNG VON WASSERKRAFTEN

Gemeinsam mit dem deutschen KI-Spezialisten LexaTexer hat die Salzburg AG beim Wasserkraftwerk Wald im Pinzgau den Einsatz von Predictive Maintenance getestet. Basierend auf der vorhandenen Sensortechnik und der Anwendung von künstlicher Intelligenz entstand aus einem Datenpool ein leistungsfähiges Modell, das nicht nur den Verschleiß des Turbinen-Laufrads vorhersagen kann. Als Nebenprodukte entstanden unter anderem digitale Werkzeuge, mit denen Anomalien im Betrieb frühzeitig erkannt werden können. Die Erkenntnisse aus dem Pionierprojekt sind so überragend, dass die Anwendung auf weitere Kraftwerke ausgerollt wurde und weitere Projekte in Planung sind.

PREDICTIVE MAINTENANCE UNTER DER LUPE

Beim Kraftwerk Wald im Pinzgau, wenige 100 m unterhalb der weltberühmten Krimmler Wasserfälle gelegen, testete die Salzburg AG erstmals das Konzept der vorausschauenden Instandhaltung, in Fachkreisen auch als Predictive Maintenance bekannt. Die 1988 fertiggestellte Anlage nutzt zur Stromgewinnung den rund 200 m großen Höhenunterschied zwischen Krimml und Wald. Im Sommer kann die Anlage dank der hohen Zuflussmengen als Laufkraftwerk betrieben werden. Während der wasserärmeren Zeit in den Herbst- und Wintermonaten dient das Kraftwerk zur Erzeugung von Spitzenenergie, wozu ein Tagesspeicher genutzt wird.

„Das Kraftwerk Wald wurde für ein ‚Proof of Concept‘-Projekt ausgewählt, den Einsatz von Predictive Maintenance auf seine Praxis- und Wirtschaftstauglichkeit hin zu überprüfen. Im Gegensatz zur zustandsorientierten Instandhaltung, die bei leicht zugänglichen Komponenten relativ einfach umgesetzt werden kann, hat die vorausschauende Instandhaltung vor allem jene Bauteile im Visier, die nicht laufend kontrolliert werden können, beispielsweise Turbinen-Laufräder“, erklärt Salzburg AG-Innovation Manager Jörg Hinterberger. Als Projektpartner wurde das deutsche Unternehmen LexaTexer (LXTXR) an Bord geholt, dass sich als Spezialist für Enterprise AI, also die Integration von künstlicher Intelligenz bzw. datengetriebene Lösungen für Industrie- und Produktionsprozesse, einen Namen gemacht hat. „Zu unseren Kunden zählen vor allem Hersteller aus dem TIER 1-Sektor, also Zulieferer für die Automobilindustrie oder die Automobilindustrie selbst, beispielsweise Mercedes in Stuttgart. Mit der Salzburg AG haben wir einen Partner gefunden, bei dem wir unsere Technologie erstmals im Energiesektor einsetzen konnten“, sagt LexaTexer-Geschäftsführer Günther Hoffmann.

Über Uns

Wir bieten Predictive Analytics Automation, um Unternehmen bei der direkten Entscheidungsfindung zu unterstützen, indem unstrukturierte, strukturierte und alternative Daten mit Machine Learning Technologie integriert und analysiert werden.

Für mehr Infos kontaktieren Sie uns unter contact@lexatexer.com.

 

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