/ins  Sensoren erfassen Informationen zu allen möglichen Vorgängen. Die Auswertung der Informationen ermöglicht es Unternehmen, den Wartungsbedarf vorherzusagen und so mögliche Ausfälle zu verhindern. Aber was, wenn die Sensoren auf einer großen Fläche verteilt sind? Ein privates LTE-Netz hilft, sie stabil zu vernetzen und die Daten sicher vor Ort auszuwerten.

43 Turbinen einer Windkraftanlage drehen sich in der Wüste von Nebraska. Sie erzeugen genug Strom, um damit 85.000 Menschen  zu versorgen. Aber wenn eine Turbine einen Defekt hat, wird es teuer. 150.000 Dollar kann es allein kosten, einen Rotor auszutauschen.

Um das zu vermeiden, müssen die Windräder regelmäßig inspiziert werden. Aber das ist kompliziert, denn sie befinden sich auf einer Höhe von bis zu 100 Metern – und sie verteilen sich auf einer Fläche von mehr als 10.000 Hektar, das entspricht ebenso vielen Fußballfeldern. Sensoren können automatisch Temperatur, Vibration und Feuchtigkeit in ihrer Umgebung erfassen. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning werden die Daten so ausgewertet, dass Probleme erkannt und Vorhersagen zu notwendigen Wartungen möglich sind. Wenn kleinere Schäden schnell behoben werden, lassen sich größere Ausfälle verhindern.

Turbinen sind über LTE-Basisstationen verbunden

Aber wie kommen die Daten von den Sensoren zu einer zentralen Stelle, wo sie erfasst und analysiert werden? Vor dieser Frage stand der ursprüngliche Betreiber Sempra, heute gehört der Windpark dem Unternehmen ConEdison. In der einsamen Gegend gibt es nur eine schlechte oder gar keine Internetverbindung. Kabel für eine Ethernet-Verbindung zu verlegen wäre bei dem riesigen Areal teuer, und Wifi kann die Sensoren nicht erreichen.

Die Lösung ist ein privates LTE-Netz. Es basiert heute auf 4G, und ist 5G-ready. Dabei handelt es sich um ein abgeschlossenes und stabiles Netz exklusiv für den Windpark. Alle Turbinen sind damit verbunden, sie funken über eine Reihe von LTE-Basisstationen. Jede davon stellt eine hohe Bandbreite in einem Umkreis von mehr als 5,6 Kilometern zur Verfügung.

Predictive Maintenance spart 90 Prozent der Reparaturkosten

Die Daten verbleiben lokal innerhalb des Netzwerks und sind somit sicher. Auf das Netz wird die Nokia Digital Automation Cloud Plattform aufgesetzt, mit verschiedenen Diensten. Im Windpark funken nun auch die Sensoren im Netzwerk und geben die große Datenmenge automatisch an das Edge Computing System weiter. Dort kommen ein Echtzeit-Datenmanagement von OSISoft und eine Analyse-Software von Nokia zum Einsatz, ebenso wie Künstliche Intelligenz. Algorithmen analysieren die Informationen und geben mit Hilfe von Predictive-Maintenance-Technologien Empfehlungen für anstehende Wartungen ab.

Das ist aber noch nicht alles, denn sie berücksichtigen weitere Faktoren – zum Beispiel den Energiebedarf, die Verfügbarkeit von Teilen, Dokumentationen früherer Wartungen, Verkehrslage, Dienstpläne und Wetterdaten. Damit errechnen sie den optimalen Zeitpunkt für einen Mechaniker, um mit einem Ersatzteil zu einem speziellen Windrad zu fahren. Seit Implementierung der Nokia Digital Automation Cloud wurden so 90 Prozent der Reparaturkosten für bestimmte Turbinenteile eingespart.

Privates LTE-Netz verbindet verstreute Sensoren

 Weitere Dienste, die in der Digital Automation Cloud arbeiten können, sind zum Beispiel Videoüberwachung, auch per Drohnen, oder Push-to-talk oder Push-to-Video: Ein Mechaniker kann damit während einer Reparatur mit Kollegen kommunizieren, per Smartphone oder Tablet.

Ein privates LTE-Netz mit Predictive-Maintenance-Technologien kann nicht nur bei Windkraftanlagen eingesetzt werden. Es ist hilfreich zum Beispiel überall dort, wo einzelne Assets oder Sensoren weit verstreut sind – sowohl in Innen- als auch in Außenräumen, bei großen und mittelständischen Unternehmen. Das kann auf weitläufigen Industriegeländen oder in Fabrikhallen der Fall sein, wo Sensoren zur Kontrolle der Umgebung eingesetzt werden.

Vernetzte Wasserzähler funken im Private-LTE-Netz

Auch für Gemeinden ist die ein Private-LTE-Netz hilfreich: Die 160.000 Einwohner der kanadischen Stadt Greater Sudbury wohnen teilweise abgelegen auf einem Gebiet von fast 4.000 Quadratkilometern. Die Behörden wollten sicherstellen, dass es bei der Wasserversorgung keine Ausfälle gibt – und dafür die Durchflussmengen vorhersagen. Die Stadt musste also die aktuellen Messwerte aller Wasserzähler in der Region erfassen.

Mit Hilfe eines privaten LTE-Netzes in Kombination mit der Nokia Digital Automation Cloud wurden die Zähler vernetzt. Sensoren sammeln ihre Daten und senden sie sicher an eine Zentrale, wo sie mit der OSISoft-Datenmanagement-Software sowie Künstlicher Intelligenz gesammelt und ausgewertet werden. Jetzt ist die Stadt in der Lage, den aktuellen Wasserstand in Echtzeit zu beobachten, Probleme zu erkennen und Wartungen im Voraus zu berechnen.

Unabhängig vom Einsatzort bringt ein privates LTE-Netz mit den verknüpften Applikationen der Digital Automation Cloud den Unternehmen viele Vorteile: Das Netzwerk ist einfach skalierbar, tausende Sensoren lassen sich verbinden. Für die Installation sind nur zwei Voraussetzungen nötig: Unternehmen beantragen unkompliziert eine Lizenz bei der Bundesnetzagentur, und sie brauchen die Technologie eines Ausrüsters. Die Einrichtung geht schnell: Ein kleines persönliches LTE-Netz wird in nur 20 Minuten in die bestehende IT-Infrastruktur integriert – und die Aufgabe ist so unkompliziert, dass das die eigene IT-Abteilung erledigen und betreiben kann.

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Bildbeschriftung 1: Windräder müssen regelmäßig inspiziert warden. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning werden Sensoren Daten so ausgewertet, dass Probleme erkannt und Vorhersagen zu notwendigen Wartungen möglich sind.

Bildbeschriftung 2: Vernetzte Wasserzähler funken im Private-LTE-Netz in der kanadischen Stadt Greater Sudbury.

Bildbeschriftung 3: Ein privates LTE-Netz mit Predictive-Maintenance-Technologien kann nicht nur bei Windkraftanlagen eingesetzt werden. Es ist hilfreich wo einzelne Assets oder Sensoren weit verstreut sind

Bildbeschriftung 4:Dienste, die in der Digital Automation Cloud arbeiten können, sind zum Beispiel Videoüberwachung, Push-to-talk und Push-to-Video: Ein Mechaniker kann damit während einer Reparatur mit Kollegen kommunizieren, per Smartphone oder Tablet.
 

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