top of page
Suche

Turbit Podcast, Folge #1: Wie KI den Betrieb von Windenergieanlagen verändert

In unserer ersten Folge des Turbit Podcasts lädt CEO Michael Tegtmeier den Dr. Richard Kunert, Leiter der Datenwissenschaft, ein, um über die praktischen Anwendungen von künstlicher Intelligenz im Betrieb von Windenergieanlagen zu sprechen. Dr. Kunert teilt Einblicke aus seinem ungewöhnlichen Weg von der Psychologie und Neurowissenschaft zur Leitung von Datenwissenschafts-Innovationen bei Turbit.




Die sich wandelnde Landschaft der Windindustrie

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

  • Die Größenordnung hat dramatisch zugenommen – Windparks haben sich von kleinen Betrieben zu weitläufigen Anordnungen von Turbinen entwickelt

  • Anlagen sind wertvoller – Moderne Turbinen stellen erhebliche Investitionen dar, was Ausfallzeiten zunehmend kostspielig macht

  • Fachkräftemangel – Pro Anlage stehen weniger erfahrene Mitarbeiter zur Verfügung

  • Datenüberflutung – Die Menge an Informationen hat die menschliche Kapazität für manuelle Überwachung überstiegen

"Windparks sind wie Milchviehbetriebe. Früher kannten Landwirte jede Kuh beim Namen und Verhalten. Die moderne Milchwirtschaft ist anders - Kühe haben nur Nummern, weil es zu viele gibt, um sie individuell zu verfolgen. Das Gleiche passiert mit Windkraftanlagen."

Turbits datengetriebener Ansatz

1. Personalisierte Anomalieerkennung

  • Erstellt maßgeschneiderte KI-Modelle für jede einzelne Turbine

  • Lernt, was "normaler" Betrieb für bestimmte Komponenten bedeutet

  • Identifiziert subtile Abweichungen, die eine Untersuchung rechtfertigen

  • Passt sich den einzigartigen Eigenschaften jedes Standorts und jeder Installation an

2. Intelligentes Alarmmanagement

  • Adressiert das kritische Problem der Alarmermüdung

  • Nutzt maschinelles Lernen, um wirklich wichtige Alarme zu priorisieren

  • Reduziert die Gesamtalarme in einigen Fällen um bis zu 75%

  • Verbessert sich kontinuierlich durch Betreiber-Feedback

"Was wir jetzt haben ist, dass wir sagen können, wie relevant ein Alarm wäre, noch bevor er gesendet wird, was uns ermöglicht, jene Alarme herauszufiltern, die für den Benutzer höchstwahrscheinlich irrelevant sind."

3. Ursachenvorhersage

  • Geht über die Erkennung hinaus zur Diagnose

  • Gruppiert verwandte Alarme in einheitliche "Fälle"

  • Analysiert Maschinenzustände, um spezifische Fehlfunktionen zu identifizieren

  • Reduziert die Diagnosezeit für Betreiber erheblich

Wert schaffen, nicht Menschen ersetzen

Turbits KI-Ansatz ergänzt menschliche Expertise durch:

  • Fokussierung der Aufmerksamkeit – Leitet Betreiber zu dem, was wirklich wichtig ist

  • Verlängerung der Anlagenlebensdauer – Erkennt potenzielle Ausfälle, bevor sie fortschreiten

  • Minimierung von Ausfallzeiten – Sagt Probleme voraus, bevor sie zu Ausfällen führen

  • Ermöglicht Skalierbarkeit – Erlaubt dem gleichen Team, mehr Anlagen effektiv zu verwalten

"Ich glaube nicht, dass KI die Arbeit der Menschen ersetzen wird. Sie verändert nur die Art und Weise, wie man Dinge tut. Sie macht die Dinge interessanter."

Die Zukunft: Integration und Nullrisiko

Mit Blick in die Zukunft plant Turbit, mehrere Datenströme zu kombinieren, die derzeit in Silos existieren – von Drohneninspektionen bis zur Vibrationsüberwachung – und so einen umfassenden Überblick über den Zustand der Turbine zu schaffen.

"Die Menschen werden wirklich überrascht sein, wie leistungsfähig es ist, wenn man verschiedene Informationen zusammenbringt. Was wir letztendlich erreichen werden, ist Nullrisiko, so dass ein Windparkbesitzer das Risiko für seinen Windpark auf null reduzieren kann. Und er läuft einfach optimal."

Hören Sie die vollständige Episode auf Englisch, um mehr über Turbits Vision für eine Zukunft mit Nullrisiko-Betrieb und 100% erneuerbarer Energie zu erfahren:

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

Kommentare

bottom of page