Pampa Energia
Pampa Energía antizipiert Anlagenausfälle mit AVEVA PI System
Pampa Energía, Argentiniens größter unabhängiger Energieerzeuger, erlebte im August 2018 einen kritischen Vorfall: Der Ausfall eines Innenrings in einer Gasturbine hätte beinahe einen katastrophalen Schaden in Höhe von rund 7 Millionen US-Dollar verursacht, ohne dass ein Alarm die Bediener gewarnt hätte. Die Herausforderung bestand darin, eine unterbrechungsfreie Stromversorgung zu gewährleisten, auch unter extremen winterlichen Bedingungen. Aus dem Vorfall lernend, setzte das Unternehmen auf AVEVA PI System, um einen prädiktiven Algorithmus einzuführen, der ähnliche Anomalien vorhersehen kann. Die Einführung erfolgte bemerkenswert schnell: drei Tage für die Installation der Lösung und ein einziger Tag für die Schulung der Bediener. Die Messdaten sind nun leicht verfügbar und mit den Komponenten jeder Anlage verknüpft, sodass Pampa Energía Zeit und Kosten spart und gleichzeitig die Leistung seines Kraftwerksparks dauerhaft absichert.
Die integrierten AVEVA-Softwareprodukte
FAQ
Wie ermöglicht AVEVA PI System die prädiktive Modellierung industrieller Anlagen?
AVEVA PI System erfasst SCADA-Daten in Echtzeit und verknüpft sie direkt mit den betreffenden Anlagenkomponenten. Bei Pampa Energía ermöglichte diese Strukturierung die Umsetzung eines prädiktiven Algorithmus, der den Ausfall eines Gasturbinen-Innenrings vorhersagen kann – eine Art von Störung, die 2018 Kosten von 7 Millionen US-Dollar verursacht hatte. Die anlagenbezogene Kontextualisierung der Daten ermöglicht die Entwicklung zuverlässiger Vorhersagemodelle und verwandelt Rohdaten in betriebliche Warnungen vor dem Ausfall.
Warum kann eine Bereitstellung von AVEVA PI System nur 3 Tage dauern?
Pampa Energia hat AVEVA PI System in drei Tagen installiert und seine Bediener an einem Tag geschult. Diese Schnelligkeit erklärt sich durch die technologische Reife der Lösung, ihre zahlreichen Standard-SCADA-Konnektoren und ihre objektorientierte Architektur, mit der sich Anlagen schnell modellieren lassen. Für einen Energieerzeuger mit hohen betrieblichen Anforderungen ist diese äußerst kurze Time-to-Value ein entscheidender Vorteil, der das Datenmanagement zu einem schnellen Hebel für die Verbesserung der industriellen Leistung macht.
Wie lässt sich ein katastrophaler Ausfall einer Gasturbine im Wert von 7 Millionen Dollar vermeiden?
Im August 2018 erlitt Pampa Energia den Ausfall eines Innenrings einer Gasturbine, ohne dass ein Alarm ausgelöst wurde, und entging nur knapp einem geschätzten Verlust von 7 Millionen US-Dollar. AVEVA PI System ermöglichte die Einführung eines Vorhersagealgorithmus, der die SCADA-Messwerte mit den kritischen Komponenten des Assets verknüpft und diese Art von Anomalie antizipieren kann. Ein konkreter Beleg für den Wert von Echtzeit-Datenmanagement für die vorausschauende Wartung in der Stromerzeugung.
Wie lässt sich eine zuverlässige Stromversorgung unter extremen Bedingungen sicherstellen?
Pampa Energia, der größte unabhängige Energieerzeuger Argentiniens, muss die Versorgungskontinuität auch in strengen Wintern gewährleisten. AVEVA PI System liefert das Echtzeit-Situationsbewusstsein, das unerlässlich ist, um Ausfälle kritischer Anlagen zu antizipieren und Wartungseinsätze vor dem Ausfall zu planen. Diese Vorausschau ist in Zeiten hoher Nachfrage besonders strategisch, wenn jede Nichtverfügbarkeit eines Erzeugungsblocks die Versorgung von Millionen Haushalten und die wirtschaftliche Stabilität des Landes gefährden kann.
Welchen ROI kann man von einem Projekt zur vorausschauenden Wartung mit AVEVA PI System erwarten?
Der ROI von AVEVA PI System in der Stromerzeugung bemisst sich zunächst an vermiedenen Ausfällen: Für Pampa Energia bedeutet die Vorhersage eines einzigen Vorfalls vergleichbar mit dem vom August 2018 Einsparungen von bis zu 7 Millionen US-Dollar. Hinzu kommen eine höhere Anlagenverfügbarkeit, optimierte Wartungskosten und Zeitgewinne für die Teams dank der sofortigen Bereitstellung der Messdaten. Eine Investition, die sich typischerweise bereits mit dem ersten vorhergesehenen Vorfall amortisiert.