In unserer Debüt-Episode des Turbit Podcast lädt CEO Michael Tegtmeier Dr. Richard Kunert, Head of Data Science, ein, um über die praktischen Anwendungen von KI in der Windenergiebranche zu sprechen. Dr. Kunert teilt Einblicke aus seinem ungewöhnlichen Werdegang – von der Psychologie und Neurowissenschaft hin zur Leitung von Data-Science-Innovation bei Turbit.

Die sich wandelnde Landschaft der Windenergie

Traditionelle Überwachungsansätze stehen vor wachsenden Herausforderungen, während der Windenergiemarkt wächst:

  • Die Skalierung hat sich drastisch verändert – Windparks haben sich von kleinen Betrieben zu riesigen Anlagen mit vielen Windturbinen entwickelt
  • Anlagen sind wertvoller – Moderne Windenergieanlagen stellen erhebliche Investitionen dar, wodurch Stillstände zunehmend kostspielig werden
  • Fachkräftemangel – Pro Anlage stehen weniger erfahrene Mitarbeitende zur Verfügung
  • Datenflut – Das Informationsvolumen hat die menschliche Kapazität zur manuellen Überwachung überstiegen

„Windparks sind wie Milchwirtschaft. Früher kannten Landwirte jede Kuh beim Namen und an ihrem Verhalten. Die moderne Milchwirtschaft ist anders – Kühe haben nur noch Nummern, weil es zu viele sind, um sie einzeln im Blick zu behalten. Dasselbe passiert gerade mit Windenergieanlagen."

Turbits datengetriebener Ansatz

1. Personalisierte Anomalieerkennung

  • Erstellt maßgeschneiderte KI-Modelle für jede einzelne Windturbine
  • Lernt, was „normaler" Betrieb für bestimmte Komponenten bedeutet
  • Erkennt subtile Abweichungen, die eine Untersuchung rechtfertigen
  • Passt sich an die einzigartigen Eigenschaften jedes Standorts und jeder Installation an

2. Intelligentes Alarmmanagement

  • Adressiert das kritische Problem der Alarmmüdigkeit
  • Nutzt Machine Learning, um wirklich wichtige Alarme zu priorisieren
  • Reduziert die Gesamtzahl der Alarme in manchen Fällen um bis zu 75 %
  • Verbessert sich kontinuierlich durch Rückmeldungen der Betreiber

„Was wir jetzt haben, ist die Möglichkeit zu sagen, wie relevant ein Alarm wäre, noch bevor er gesendet wird – so können wir die Alarme herausfiltern, die für den Nutzer höchstwahrscheinlich irrelevant sind."

3. Ursachenvorhersage

  • Geht über die Erkennung hinaus hin zur Diagnose
  • Fasst zusammengehörige Alarme in einheitliche „Fälle" zusammen
  • Analysiert Maschinenzustände, um spezifische Fehler zu identifizieren
  • Reduziert den Diagnoseaufwand für Betreiber erheblich

Mehrwert schaffen, keine Menschen ersetzen

Turbits KI-Ansatz ergänzt menschliche Expertise durch:

  • Aufmerksamkeitsfokussierung – Betreiber werden auf das gelenkt, was wirklich wichtig ist
  • Verlängerung der Anlagenlebensdauer – Potenzielle Ausfälle werden erkannt, bevor sie sich weiterentwickeln
  • Minimierung von Stillständen – Probleme werden vorhergesagt, bevor sie zu Ausfällen führen
  • Skalierbarkeit ermöglichen – Das gleiche Team kann effektiv mehr Anlagen verwalten

„Ich glaube nicht, dass KI die Arbeit von Menschen ersetzen wird. Es verändert einfach die Art und Weise, wie man Dinge erledigt. Es macht die Arbeit interessanter."

Die Zukunft: Integration und null Risiko

Mit Blick auf die Zukunft plant Turbit, verschiedene Datenströme zusammenzuführen, die derzeit in Silos existieren – von Drohneninspektionen bis hin zur Schwingungsüberwachung – und so einen umfassenden Überblick über den Zustand der Windturbinen zu schaffen.

„Die Menschen werden wirklich überrascht sein, wie leistungsfähig es ist, wenn man verschiedene Informationen zusammenführt. Was wir letztendlich erreichen werden, ist null Risiko – sodass Sie als Windparkbetreiber das Risiko für Ihren Windpark auf null reduzieren können. Und er läuft einfach optimal."

Hören Sie die vollständige Episode, um mehr über Turbits Vision einer Zukunft mit null Risiko und 100 % erneuerbarer Energie zu erfahren:

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Nächste Episode: The Human Side of AI – How Customer Success is Powering Renewable Innovation