Daten, Analysen und Integrität

Der Sektor der erneuerbaren Energien generiert zunehmend große Datenmengen.

Windkraftanlagen sind standardmäßig mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, die den Betriebszustand von Verschleißteilen und Schmierstoffen sowie die Leistung sowohl der Systeme als auch der gesamten Anlage messen.

Es wird auch für Energieunternehmen zunehmend üblich, Drohnen für die Inspektion von Turbinen einzusetzen sowie Techniken wie Sonar und LIDAR, um die Windverhältnisse rund um Windparks zu kartieren und vorherzusehen.

Ebenso investieren Energieunternehmen in neue Technologien, um ihre betriebliche Effizienz zu verbessern, während sie die Notwendigkeit, erneuerbare Energiequellen mit Kernkraft, Kohle und Gas zu integrieren, in Einklang bringen und gleichzeitig Veränderungen in der Verbraucher- und Regulierungslandschaft bewältigen.

Obwohl ein Großteil der erfassten Daten direkt am Ort der Verwendung genutzt wird – zum Beispiel für die lokale Zustandsüberwachung – und oft in Datensilos verbleibt, gibt es einen wachsenden Trend, mehrere Datensätze aus dem gesamten Unternehmen zusammenzuführen.

Ein Ergebnis dieses Prozesses ist das Aufkommen der prädiktiven Analytik. Bei intelligenter Nutzung ermöglicht diese die Modellierung von Ursache und Wirkung sowie der Wechselwirkungen zwischen oft sehr unterschiedlichen Datenquellen. Dadurch entsteht die Fähigkeit, schneller und effektiver auf Veränderungen der Marktbedingungen zu reagieren und den Wandel für die Zukunft des Unternehmens voranzutreiben. Studien haben beispielsweise gezeigt, dass der Einsatz prädiktiver Analysen die Stromerzeugungskapazität eines typischen Windparks um bis zu 10% steigern kann, indem die Effizienz verbessert und die Lebensdauer jeder Turbine verlängert wird.

Es ist offensichtlich, dass die Erfassung, Analyse und Auswertung von Daten in großem Maßstab zunehmend an Bedeutung gewinnt. Viele würden argumentieren, dass diese ‘Big Data’ nicht nur für Stromerzeuger, sondern für die Industrie als Ganzes die Zukunft ist.

Die Big-Data-Modellierung hängt jedoch von der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Geräte ab, die die Informationen am Einsatzort erfassen: Sensoren, Kabel, Steckverbinder und Datenerfasser.

Ohne diese Instrumente bricht die gesamte Welt von Big Data in sich zusammen.

Deshalb haben wir bei Hansford Sensors über viele Jahre hinweg massiv in die Leistung und Integrität jedes von uns hergestellten Sensors investiert. Diese werden durch ein umfassendes Spektrum an Supportdiensten unterstützt, die von einigen der erfahrensten Schwingungsingenieure der Welt bereitgestellt werden. Dies stellt sicher, dass jede Installation genaue und konsistente Ergebnisse liefert.

Dies führt dazu, dass unsere Sensoren eine Datenqualität liefern, die sowohl der traditionellen Zustandsüberwachung als auch modernen prädiktiven Analysen zugrunde liegt, und den Kunden das Vertrauen gibt, Entscheidungen zu treffen, die die Zukunft ihrer Unternehmen bestimmen.

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