Kooperation Bonfiglioli mit Schaeffler
Predictive Maintenance für Windenergie halbiert Betriebskosten
Halbierte Betriebskosten von Windenergieanlagen verspricht ein Industrie 4.0-/ Predictive Maintenance-Lösungspaket von Bonfiglioli und Schaeffler.
Torque Sense- und SmartCheck-Sensoren von Schaeffler erfassen Drehmoment-, Geschwindigkeits-, Vibrations- und Temperaturinformationen der Antriebe von Windenergieanlagen. Diese Daten werden über ein Gateway übertragen und mithilfe von Algorithmen kombiniert und verarbeitet, die Bonfiglioli speziell für diese Anwendung entwickelt hat. Anschließend können die Anwender die Daten auf der Bonfiglioli Cloud-Plattform nutzen. Über das Bonfiglioli Dashboard werden die gesammelten Informationen für den Bediener dargestellt.
Die Kontrolle des Getriebemotorzustandes und die Restlebensdauerabschätzung erfolgen über das Bonfiglioli-Dashboard, das ungewöhnliches Verhalten und kritische Zustände meldet. Dadurch kann der Wartungsbedarf auf das tatsächlich Nötige reduziert werden.
Gaetano Ciaravella, Mechatronics & IoT Manager bei Bonfiglioli erläutert die Einsparungen anhand einer 2,3 MW Windenergieanlage: Aktuell sinkt die zeitliche Verfügbarkeit einer Windenergieanlage von 95 % im ersten Jahr auf 82 % im 20. Lebensjahr mit einem Median von 88,5 %. Gleichzeitig sinken auch die Erträge einer Windenergieanlage aufgrund sinkender kWh-Preise um etwa 7% pro Jahr. Die Betriebskosten machen ca. 75% der gesamten Erstinvestition in den 20 Lebensjahren aus.
Ungefähr 50% der Betriebs- und Wartungskosten entfallen auf nicht geplante Eingriffe. Konkret heißt dies, dass für einen 2,3 Megawatt Windgenerator in 20 Jahren Betriebskosten in Höhe von ca. 1,6 Mio. EUR veranschlagt werden, von denen bis zu 1,1 Mio. EUR auf außerplanmäßige Reparatur und Wartung zurückzuführen sind.
Mit einer relativ geringen Investition in das neue System aus der Kooperation von Bonfiglioli und Schaeffler können die Betriebskosten also um bis zu 60 % gesenkt werden.
In der Realität gibt es weitere Vorteile, die sich aufgrund der verfügbaren Daten bislang nur schwer quantifizieren lassen. Sie ergeben sich aus der Möglichkeit, die elektronischen Antriebe in Bezug auf Umgebungs- und Betriebsbedingungen (z. B. Temperaturen, Windstunden/Jahr usw.) anzupassen, was sich direkt und positiv auf die Produktivität des Windgenerators auswirkt.
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