Predictive Maintenance im Wärmenetz: 14 % weniger Verluste

Shownotes

Ein Regelventil klemmt auf halber Position. Die Wohnung wird warm, der Kunde ruft nicht an, und trotzdem drückt dieses eine Haus die Effizienz eines ganzen Wärmenetzes. Solche Fehler sieht heute niemand, außer jemand setzt sich hin und liest Zeitreihen von über hundert Hausanschlussstationen.

Darüber spreche ich mit Frank Wendel von der ÜZ Mainfranken und Tim Lachner von der Universität Würzburg. Die beiden arbeiten im Transferprojekt KI-Regio der Universität Würzburg daran, aus Betriebsdaten eine Vordiagnose zu machen, bevor der Monteur losfährt.

Drei Sätze aus dem Gespräch

Manchmal findet man was, manchmal aber auch nicht. (Frank Wendel über die Fehlersuche vor Ort)

Das sind Faktoren, die wir nicht merken und die der Kunde nicht merkt. Erst wenn wir in die Messdaten schauen und die Zeitreihen händisch analysieren, kann man so einen Fehler identifizieren. Aber bei über hundert Stationen pro Wärmenetz ist das ein mühseliges Unterfangen. (Frank Wendel)

Alles, was ich vorher optimiere und an Wärme einspare, muss ich schon mal nicht transformieren. (Frank Wendel über den eigentlichen Hebel)

Themen der Folge

  • 🕵️ Die teuerste Fehlerklasse ist die unsichtbare: Eine Station läuft, der Kunde ist zufrieden, und die Rücklauftemperatur ist trotzdem dauerhaft zu hoch.
  • 📊 Warum die Betriebsdaten allein nicht reichen. Sie sind nicht gelabelt, das Modell weiß also zunächst nicht, wie ein Fehler überhaupt aussieht.
  • 🚪 Rund hundert Stationen nach Wärmebedarf und Effizienz gerankt, etwa die Hälfte begangen. Aus diesen Protokollen entstehen die Label für das Modell.
  • 📉 Ergebnis der manuellen Optimierung 2024 und 2025: 14 Prozent weniger Netzverluste. Die KI soll nicht das Ergebnis liefern, sondern das Suchen skalierbar machen.

Kapitelmarken

00:00 Warum ein kleiner Fehler ein ganzes Wärmenetz ausbremst

00:59 Frank Wendel, die ÜZ Mainfranken und was eine Energiegenossenschaft ist

03:23 Tim Lachner: Business Analytics trifft Wärmenetz

06:41 Wartung heute: Anruf, Ausrücken, Ursachensuche vor Ort

10:02 Der Fehler, den niemand merkt: das halb offene Ventil

12:07 Daten ohne Label: wie man Anomalien trotzdem findet

16:26 Begehungen vor Ort: woher die Wahrheit für das Modell kommt

20:51 Studierendenteam und Dashboard

22:13 14 Prozent weniger Netzverluste, komplett von Hand

25:12 Ausblick: Feldtest, Schnittstelle und die nächsten Jahre

Über die Gäste

Frank Wendel

Frank Wendel verantwortet bei der ÜZ Mainfranken eG das Energie- und Kommunalmanagement. Er ist seit 2024 im Unternehmen. Davor war er wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Stuttgart und hat im Rahmen seiner Promotion zur Digitalisierung von Wärmenetzen gearbeitet. Bei der ÜZ kümmert er sich um die Bestandsnetze und ihre Transformation, um Potenzialanalysen für neue Netze und um die kommunale Wärmeplanung.

Tim Lachner

Tim Lachner ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics von Prof. Dr. Christoph M. Flath an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Er hat dort Wirtschaftsinformatik im Bachelor und im Master studiert und arbeitet an der Frage, wie sich in komplizierten Systemen bessere Entscheidungen treffen lassen. Im Projekt KI-Regio betreut er die Zusammenarbeit mit der ÜZ Mainfranken und das Projektseminar, in dem Studierende das Analysemodell und das Dashboard entwickeln.

Links und Ressourcen

Über den Podcast

Arbeit Bildung Zukunft ist der Podcast für den Wissenstransfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. Wir verbinden akademische Forschung mit konkretem Praxisnutzen, für Unternehmen, HR und alle, die die Arbeitswelt von morgen aktiv gestalten wollen. Neue Folgen erscheinen regelmäßig auf allen großen Podcast-Plattformen und auf YouTube.

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