Aus Daten werden Dollars: Ein KI-Ansatz für das automatisierte Windportfolio-Management
Obwohl KI-gestützte Normalitätsmodelle zur Erkennung von Anomalien in Windenergieanlagen zunehmend verbreitet sind, liefern sie oft nur ein unvollständiges Bild für die Entscheidungsfindung. (Vortrag auf Englisch)
Wirkliche, umsetzbare Erkenntnisse erfordern, dass man über einfache Abweichungsmeldungen hinausgeht, um den tieferen operativen Kontext zu verstehen – welche spezifischen Komponenten betroffen sind – und, was entscheidend ist, die finanziellen Auswirkungen eines Problems zu erfassen. Dieser Vortrag stellt eine fortschrittliche KI-Plattform vor, die den gesamten Wertschöpfungszyklus von den Daten bis zum finanziellen Ergebnis schließt. Wir demonstrieren einen vollständig automatisierten Ansatz, der mit unmarkierten SCADA-Daten beginnt und nicht nur zu kontextualisierten Diagnosen führt, sondern auch zur Berechnung finanzieller Kennzahlen (KPIs) wie Ertragsverlusten durch Ausfallzeiten und prognostizierten Betriebs- und Wartungskosten (O&M). Indem wir komplexe technische Ereignisse in klare finanzielle Kenngrößen übersetzen, befähigen wir Portfoliomanager und Wartungsteams, Interventionen effektiv zu priorisieren und sicherzustellen, dass Entscheidungen auf Basis der wichtigsten Kennzahl getroffen werden: dem finanziellen Ergebnis.
Sprechende (1)
