KI-basierte Zustandsprognose für Rotorblätter in Offshore-Windparks

RWE · Deutschland

Energie & Versorgung Facility Management & Instandhaltung Predictive Analytics/Machine Learning Effizienz & Kostensenkung Risikominimierung & Compliance Roll-out/Skalierung

RWE setzt ein KI-Prognosesystem ein, das Inspektionsbefunde, Turbineneigenschaften und Wetterdaten kombiniert, um die Instandhaltung von Rotorblättern in Offshore-Windparks zustandsbasiert statt nach starren Intervallen zu planen.

Vertiefung

Bislang erfolgte die Wartung von Rotorblättern nach festen Zeitintervallen, was zu unnötigen Eingriffen oder zu spät erkannten Schäden und damit zu Ertragsrisiken führte. Das KI-System analysiert Inspektionsdaten, technische Turbineneigenschaften und Wetterdaten, um den tatsächlichen Wartungsbedarf vorherzusagen und die Instandhaltung wirtschaftlich zu optimieren.