Beim Asset Management geht es um die Verwaltung von Anlagen, die über eine einfache Pflege des Bestandes weit hinausgeht.
Ein sehr gutes Einsatzbeispiel für Asset Management bieten Energieversorger und Stadtwerke. Deren Erfolg ist einzig und allein von den verwendeten Anlagen abhängig. Zur Optimierung der Effizienz der Betriebsmittel setzen sie teilweise auf verschiedene IT-Lösungen. Denn mit Hilfe der IT lassen sich optimierte Analysen zur erfolgreichen Strategiebestimmung erstellen, die sich auf den Erfolg der Unternehmen erheblich auswirken können.
Zur systematischen Analyse wird das Konzept der Business Intelligence eingesetzt, um unterschiedliche Fragestellungen schnell und sehr flexibel lösen zu können. Dabei werden bestehende Betriebsmitteldatenbestände mit weiteren Daten wie Zuständen und Auslastungswerten verknüpft und anschließend die erforderlichen Kennzahlen ermittelt. Diese Kennzahlen können in komfortable Darstellungen von Fakten in Form von Diagrammen überführt werden, die anschließend eine zielführende Auswertung vereinfachen und als Grundlage für Strategien eingesetzt werden können.
III Inhaltsverzeichnis
I Kurzfassungv
II Abstract
IV Abkurzungsverzeichnis
V Abbildungsverzeichnis
1 Asset Management
1.1 Ausgangspunkt
1.1.1 Business Intelligence
1.1.2 Asset Management bei Utilities
1.2 Bisherige Umsetzungen
1.3 Losungsansatze
2 Prozessauswahl
2.1 Kernprozesse der Energieversorgungsunternehmen
2.1.1 Betrieb, Unterhaltung und Instandhaltung
2.1.1.1 Technische Platze
2.1.1.2 Equipments
2.1.2 Realisierung von Kostensenkungspotenziale
2.1.3 Einfuhrung Intelligenter Netze
2.1.4 Einsatz von IT-Systemen
2.2 Auswahl eines Kernprozesses
3 Datenerfassung
3.1 Notwendige Daten
3.2 Mobile Asset Management
3.3 Mobile Asset Management fur Utilities
3.3.1 Prozessunterstutzung durch MAU
3.3.1.1 Auftragsmanagement
3.3.1.2 Meldungsmanagement
3.3.1.3 Bestandsmanagement
3.3.1.4 Messungen und Zahlerstande
3.3.1.5 Geschaftspartnermanagement
3.3.1.6 Management von Technischen Platzen und Equipments
3.3.2 Begehung von Betriebsmitteln
3.3.2.1 Zustandserfassung
3.3.2.2 Messungen
3.3.2.3 Meldungen
3.3.2.4 Zeitruckmeldung
3.3.3 Mobile Systeme
3.3.3.1 Aktuelle Anwendungsbeispiele
3.3.3.2 Zukunftsaussichten
3.4 Datenqualitat
3.4.1 Fehlende Daten
3.4.2 Falsche Daten
3.4.3 Doppelte Daten
4 Praxisbeispiel
4.1 Analyse von Mittelspannungsanlagen
4.2 Potenziale: Moglichkeiten zur Verbesserung
4.3 Anwendung von Asset Management
4.3.1 Vorlaufkosten
4.3.2 Vorlaufzeit
4.3.3 Entmaschung
4.3.4 Wichtigkeit
4.3.5 Anlagenwert
4.3.6 Alter
4.3.7 Zustand
4.3.8 Langfristige Entwicklungen
4.4 Datenbeschaffung
4.4.1 Vorhandene Datenstruktur
4.4.2 Neue Datenstruktur
4.4.2.1 Einbaudatum
4.4.2.2 Bauart von Schaltgerusten
4.4.2.3 Nennstrom
4.4.2.4 Zustand
4.4.2.5 Auslastung
4.4.2.6 Wichtigkeit
4.4.3 Expertenwissen
4.4.4 Erstelltes Data Warehouse
4.5 Erstellung von Analysen
4.5.1 Altersstruktur
4.5.2 Zustandsbetrachtung
4.5.3 Weitere Merkmale
4.5.3.1 Austauschkosten
4.5.3.2 Budgeteinteilung
4.5.3.3 Auslastung
4.5.3.4 Wichtigkeit
4.6 Basis fur Strategien
4.6.1 Austausch von alten Anlagen
4.6.2 Erneuerung von schlechten Anlagen
4.6.3 Ereignisorientierte MaRnahmen
5 Abschlussbetrachtung
5.1 Fazit der Diplomarbeit
5.2 Ausblick
VI Glossar
VII Literaturverzeichnis
I Kurzfassung
Beim Asset Management geht es um die Verwaltung von Anlagen, die uber eine einfache Pflege des Bestandes weit hinausgeht.
Ein sehr gutes Einsatzbeispiel fur Asset Management bieten Energieversorger und Stadtwerke. Deren Erfolg ist einzig und allein von den verwendeten Anlagen abhangig. Zur Optimierung der Effizienz der Betriebsmittel setzen sie teilweise bereits auf verschiedene IT-Losungen. Denn mit Hilfe der IT lassen sich optimierte Analysen zur erfolgreichen Strategiebestimmung erstellen, die sich auf den Erfolg der Unternehmen erheblich auswirken konnen.
Zur systematischen Analyse wird das Konzept der Business Intelligence eingesetzt, um unterschiedliche Fragestellungen schnell und sehr flexibel losen zu konnen. Dabei werden bestehende Betriebsmitteldatenbestande mit weiteren Daten wie Zustanden und Auslastungswerten verknupft und anschlieBend die erforderlichen Kennzahlen ermittelt. Diese Kennzahlen konnen in komfortable Darstellungen von Fakten in Form von Diagrammen uberfuhrt werden, die eine anschlieBende zielfuhrende Auswertung vereinfachen und als Grundlage fur Strategien eingesetzt werden konnen.
II Abstract
Asset management is the discipline of managing specific infrastructure assets. A company has to calculate their investments in these assets and has to manage the increasing of productivity and lifecycles and to improve the return of investment.
To support these decisions they use business intelligence, a technology that helps organizations to optimize their business processes with organizing, automating and analyzing business methods, metrics, processes and systems. Utilitys have a big demand for this support. Specific applications will manage collection, integration, analysis, and presentation of business information.
IV Abkurzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
V Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Beispieldarstellung von technischen Platzen und Equipments in SAP PM
Abbildung 2: Beschreibung einer beispielhaften Hierarchie
Abbildung 3: Beispielauflistung von Equipments
Abbildung 4: Unterteilung der Instandhaltung
Abbildung 5: Beispiel einer Tagesaufzeichnung eines Kunden
Abbildung 6: Beispielrechnung der Anzahl der eintreffenden Messdaten
Abbildung 7: Darstellung des Asset Managements
Abbildung 8: Das klassische Auftragsmanagement ohne MAM
Abbildung 9: Auftragsmanagement mit MAM
Abbildung 10: Eingabeformular bei der Zustandserfassung auf einem mobilen Gerat
Abbildung 11: Darstellung einer mobilen Erfassung von Messpunkten
Abbildung 12: Mobile Zeitruckmeldung
Abbildung 13: Maximale Auslastung und Zustand von verschiedenen Stationen
Abbildung 14: Wichtigkeit anhand der Anzahl der Nachfolger im Netz
Abbildung 15: Foto einer Gebaudestation in GaragengroBe
Abbildung 16: Foto einer neuen Kompaktstation
Abbildung 17: Auswahl auf alle exportierten Tabellen in MS Access
Abbildung 18: Prozess des Datenexports, derKonvertierung und des anschlieBenden Imports
Abbildung 19: Erstellung einer Abfrage in MS Access
Abbildung 20: Sehr kleiner Ausschnitt der CSV-Datei des Exports (aus Platzgrunden ohne ATNAM)
Abbildung 21: Konsolenbefehl zum Importieren der komma-getrennten Werte in eine SQL-Tabelle
Abbildung 22: Auszug aus der CSV-Datei der Zustandsbetrachtungen
Abbildung 23: Laden der CSV-Datei in die Datenbank
Abbildung 24: Auszug aus der CSV-Datei der maximalen Auslastungen
Abbildung 25: Laden der CSV-Datei in die Datenbank
Abbildung 26: Auszug aus der CSV-Datei der Wichtigkeiten
Abbildung 27: Laden der CSV-Datei in die Datenbank
Abbildung 28: Erstelltes Date Warehouse
Abbildung 29: Altersstruktur der Mittelspannungsanlagen in Jahren
Abbildung 30: Restlaufzeiten der Mittelspannungsanlagen
Abbildung 31: Zustandsubersicht der benoteten Stationen
Abbildung 32: Anschaffungskosten fur neue Transformatoren
Abbildung 33: Austauschkosten fur neue Mittelspannungsanlagen
Abbildung 34: Austauschkosten Gesamt
Abbildung 35: Geglattete Ausgaben auf den Mittelwert
Abbildung 36: Ausgaben bei sinkendem Budget
Abbildung 37: Investieren des Budgets in Rucklagen
Abbildung 38: Vergleich mit verzinsten Rucklagen
Abbildung 39: Verlauf der Messwerte derjeweiligen maximalen Auslastung (in kVA)
Abbildung 40: Verteilung der Wichtigkeiten insgesamt
Abbildung 41: Kriterien der zustandsorientierte Instandhaltung.
Tabelle
Tabelle 1: Zeitaufwand der Varianten
Tabelle 2: Mogliche Zustandsbeschreibungen einer MSP
Tabelle 3: Anzahl der Bewertungspunkte
Tabelle 4: Bildung der Gesamtkennzahl nach Gewichtungen
Tabelle 5: Auszug von 6 Zeilen der insgesamt 177 Attributen der Station „ST0101“
Tabelle 6: Auszug aus der Ergebnistabelle (83 Zeilen) vom Befehl in Abbildung
Tabelle 7: Ergebnis nach Gruppierung der Bauarten
Tabelle 8: Ergebnis von SQL-Befehl
Tabelle 9: Auszug aus dem Ergebnis von SQL-Befehl
Tabelle 10: Aufteilung der Nennstrome der Stationen (Ergebnis aus SQL-Befehl 16)
Tabelle 11: Auslastung einer Station (hier ST0030)
1 Asset Management
Energieversorgungsunternehmen (EVU) betreiben aus Grunden der Versorgungssicherheit eine aufwandige Instandhaltung, um ihre groBflachigen Netze intakt zu halten. Dabei mussen alle Betriebsmittel, Leitungen und Stationen verwaltet werden. Fur die Bewaltigung der damit verbundenen groBen Menge an Daten liegt Einsatz von informationstechnischen Systemen sehr Nahe. Wie auch in anderen Branchen setzen die EVU daher bei der Erstellung von Strategien zunehmend auf Business Intelligence (BI). Der komplette Prozess der Anlagenverwaltung mit der Bewirtschaftung und der gezielten Optimierung aller Betriebsmittel wird als Asset Management (AM) bezeichnet.
1.1 Ausgangspunkt
Im Rahmen der Projektarbeit wurden aktuelle Probleme und Herausforderungen der Energieversorgern analysiert. Darauf aufbauend war zu uberlegen, mit welchen Hilfsmitteln Losungen gefunden werden konnen, die die Strategien der EVU beeinflussen und damit verbessern konnen. Dabei hat sich herausgestellt, dass im Bereich der praventiven Instandhaltung[1] Optimierungspotentiale bestehen.
Ausgehend von Annahme hinsichtlich der in der Praxis vorliegenden Datenstrukturen, wurden in der Projektarbeit zur Nachbildung eines Auswertungs- prozesses zunachst fiktive Daten verwendet. Dazu wurde ein simples Datenmodell erstellt, das mit wenigen Daten gefuttert wurde. Mit Hilfe von Oracle BI wurden diese dann auf eine einfache Art und Weise ausgewertet, um eine Alterstruktur des Netzes darzustellen. Darauf aufbauend wurde die langfristig zu erwartende Kostenentwicklung abgebildet.
In der vorliegenden Diplomarbeit dienten reale Daten zu einem Typ eines Betriebsmitteln als Basis, die aufgrund einer Zusammenarbeit mit einem Energieversorger[2] ubernommen werden konnten. Hieruber konnten Auswertungen erstellt werden, die zu realistischen Ergebnissen gefuhrt haben und die bestatigen, dass die Auswertungen der Projektarbeit bereits korrekte Tendenzen erhielten.
1.1.1 Business Intelligence
In jeder Branche, in der Daten anfallen, konnte das Konzept der Business Intelligence eingesetzt werden. Dabei wird ein informationstechnischer Filter eingesetzt, um aus Daten eines Data Warehouses schnelle und flexible Aus- wertung aus den vorhandenen Datenmengen zu erstellen. Zusatzlich kann ein intelligentes Fruhwarnsystem zum Einsatz kommen. Letztendlich wird unter BI die Kernapplikation verstanden, die eine Entscheidungsfindung unmittelbar unter- stutzt[3], in dem sie Kennzahlen und Key Performance Indikatoren (KPI) ermittelt.[4]
Business Intelligence dient nicht nur als Berichtswesen, um Reports fur die Unternehmensfuhrung mit aggregierten Kennzahlen zu erstellen. Statt dessen wird es verstarkt unter planerischen Aspekten zur Gewinnung von Strategien eingesetzt. Dabei besteht ebenfalls die Moglichkeit, aktuelle Zahlen zu analysieren, um Entscheidungen zu treffen, die sich kurzfristig auf das operative Tagesgeschaft auswirken konnen. Des Weiteren sind langfristige Auswertungen moglich, die zu Strategien fuhren, die taktische und strategische MaBnahmen beeinflussen.
Anstatt beispielsweise Daten aus verschiedenen Quellen in eigenen Tabellen in MS Excel durch Kopieren zusammen zu fuhren und Formeln und Makros zu schreiben, die dann auf aufwendigem Weg vielleicht nicht mehr reproduzierbare Ergebnisse liefern, bieten BI-Tools diverse Vorteile gegenuber bisherigen Heran- gehensweisen bei typischen Aufgabenstellungen. Sie unterstutzen Unternehmen auf den zunehmend agilen Markten, leisten Hilfestellung beim Aufspuren neuer Trends und deren Bewertung, um eigene Prozesse fruhzeitig anders ausrichten zu konnen und einen Wechsel der Strategic in realistischen Anderungsperioden zu ermoglichen.
1.1.2 Asset Management bei Utilities
Beim Asset Management geht es um die Verwaltung, Bewirtschaftung und Instandhaltung von Betriebsmitteln. Dabei wird der komplette Lebenszyklus einer Anlage betrachtet, von der Planung bis hin zur Entsorgung. Ziel des strategischen Managements ist es dabei - basierend auf technischen sowie betriebswirt- schaftlichen Daten - langfristige MaBnahmen zu ergreifen, die die Zuverlassigkeit und Effizienz der eigenen Anlagen erhohen und eine Wertsteigerung erzeugen. Diese MaBnahmen kommen bei der Instandhaltung (IH) zum Tragen, wenn die Prozesse der Inspektion, Wartung, Instandsetzung sowie der Verbesserung optimiert werden.[5]
Energieversorgungsunternehmen (EVU, auch Utilities genannt) stehen beim Asset Management seit einiger Zeit vor besonderen Herausforderungen[6]. Um den Wettbewerb zu starken, gewinnt im aktuellen Bestreben die strategische Komponente zunehmend an Bedeutung. Viele Prozesse haben sich durch das Unbundling (Trennung von Vertrieb und Netze) verandert. Starkere Reglemen- tierungen und Budgetbegrenzungen bei den Entgelten fur die Netzdurchleitung fordern andere Strategien als noch vor einem Jahrzehnt. Die zu erwartenden Budgets werden in den nachsten Geschaftsjahren kontinuierlich weiter sinken, so dass der Einsatz der Budgets innerhalb der Instandhaltungsstrategien zu optimieren ist. AuBerdem gibt es vermehrt Berichtspflichten gegenuber der Bundesnetzagentur (BNetzA), die transparente Informationen uber die Netze fordert. Entsprechend zu ubermittelnde Kennzahlen konnen auch zur internen Verbesserung dienen.
1.2 Bisherige Umsetzungen
Je nach GroBe der Unternehmen und der eingesetzten ERP-Software werden bereits verschiedene Praktiken eingesetzt. Kleinere Stadtwerke setzen fur ihr Asset Management noch relativ wenig IT[7] ein. Lediglich zur eigentlichen Netzplanung wird uberall eine Netzplanungssoftware (z. B. NEPLAN) eingesetzt, die sich allerdings nur mit inhaltlich begrenzten und eher technischen Aspekten eines Netzes beschaftigt. AuBerdem wird diese Software vornehmlich bei Neu- und Umbauten des Netzes benutzt und nicht zwingend bei der Instandhaltung des vorhandenen Netzes.
GroBere Energieversorger setzen teilweise schon Software ein, die auf die Daten des ERP-Systemes (zum Beispiel SAP) zugreift und uberschaubare Auswertungen liefert. Ansatze und Anforderungen gibt es allerdings vielerorts mehr, als wirklich bereits umgesetzt wird.
Eine der einfachsten Auswertungen, die anhand der Netzdaten zu erstellen sind, stellt die Altersstruktur des Netzes dar (siehe Anwendungsbeispiel der Projekt- arbeit[8] ). Solche oder ahnliche Analysen werden in manchen EVU bereits erstellt, sie flieBen haufig jedoch nicht effektiv in die Strategiebestimmung ein, sondern dienen lediglich als Anhaltspunkte.
Allerdings ist bei dem Bestreben der meisten Verantwortlichen innerhalb der Abteilungen, die fur das Asset Management zustandig sind, erkennbar, dass sie etwas in Richtung IT-gestutztem Asset Management (mit BI) tun mochten.
1.3 Losungsansatze
Anstatt nur das Alter zu betrachten und eine Altersstruktur darzustellen, sind weitergehende Daten denkbar, um zusatzliche Auswertungsmoglichkeiten zu erhalten. Als Beispiele werden Zustande, Auslastungen und die Wichtigkeit von Anlagen genannt.
Bei ausreichender Pflege der genannten Daten, konnen diese KenngroBen zusatzlich fur Analysen verwendet werden, um aussagekraftigere Berichte zu erstellen. Bei alleiniger Berucksichtigung des Einbaudatums einer Anlage ware das nicht der Fall. Es geht eben nicht darum, nur die altesten Anlagen eines Netzes auszutauschen. Stattdessen mussen weiterfuhrende Strategien eingesetzt werden.
Daher geht der Gedanke zu der Entwicklung von neuen Konzepten. Diese mussen auf eine groBere Menge an EinflussgroBen zugreifen und vielleicht auch komplexere Mechanismen anwenden als bisher. Da der Weg der Umsetzung lang sein kann, ist eine vorherige Uberlegung sehr wichtig. Nach einer ausfuhrlichen Anforderungsanalyse, Machbarkeitsstudie und Planung der Umsetzung ist die eigentliche Umsetzung mit einer entsprechenden Bi-Software nur noch eine kleinere Aufgabe.
Bei der Planung eines Ansatzes zur Losung muss klar werden, welche Daten eigentlich zur Verfugung stehen, welche davon oder zusatzlich benotigt werden, woher Daten stammen und was letztendlich alles mit diesen Daten gemacht werden kann.
Das Ziel ist die Erstellung von Planungsszenarien und instandhaltungsstrategien, die anhand von strategischen und analytischen Ansatzen entwickelt werden.
2 Prozessauswahl
Die Energieversorgungsunternehmen (EVU) erfullen viele verschiedene Aufgabenstellungen und fuhren dafur verschiedene Prozesse aus. Die meisten davon werden bereits durch ET-Verfahren unterstutzt. Jedoch gibt es auch hier noch unterschiedliche Optimierungspotentiale, zum Beispiel uber den Einsatz von Business Intelligence.
Die groBte Unterstutzung erfahrt ein Unternehmen oft durch den Einsatz einer standardisierten ERP-Software, die mit verschiedenen Modulen die unter- schiedlichsten Bereiche und Aufgabenstellungen innerhalb einer Unternehmens- struktur abdeckt und somit die meisten Prozesse beschleunigt.
2.1 Kernprozesse der Energieversorgungsunternehmen
Unter den klassischen Aufgaben der Utilities sind der Betrieb, die Unterhaltung und die Instandhaltung der (eigenen) Netze zu verstehen. Mit diesem Kernprozess des Asset Managements sind Aufgaben wie die Gewahrleistung der Versorgungs- qualitat, der Ersatzneubau zur Substanzerhaltung, der Ausbau der Netze zur Beseitigung von Netzengpassen bzw. bei NeuerschlieBungen sowie die Anpassung der Netze an geanderte Anforderungen der Kunden verbunden.
In den letzten Jahren sind weitere fachliche Aufgabenstellungen hinzugekommen (siehe 1.1.2). So ist spatestens seit 2007 durch das Energiewirtschaftsgesetz (EnWG) die diskriminierungsfreie Bereitstellung der Netze zur Versorgung der Kunden zu gewahrleisten[9]. Damit verknupft ist die Berechnung von Netznutzungs- entgelten, die Organisation der Netznutzung bzw. dessen Abrechnung sowie die Bereitstellung von Zahldaten, bei denen verschiedenste Leistungsdaten zu aggregieren und den verschiedenen Beteiligten zur Verfugung zu stellen sind.
Des Weiteren mussen Kostensenkungspotenziale genutzt und realisiert werden indem die eigenen Investitions- und Instandhaltungsstrategien angepasst und neue Technologien wie sogenannte Intelligente Netze eingefuhrt werden.
2.1.1 Betrieb, Unterhaltung und Instandhaltung
Die Verwaltung der Anlagen in einem Unternehmen teilt sich in die drei Bereiche des Betriebs, der Unterhaltung und der Instandhaltung (IH) auf. Neben der geplanten Instandhaltung spielt dabei auch die ungeplante Instandhaltung als Teilprozess der Instandhaltung eine wichtige Rolle[10]. Da die ungeplante Instandhaltung mit Risiken verbunden ist und unnotige Kosten verursacht, besteht eine wesentliche Zielsetzung vor allem darin, diese Variante der Instandsetzung moglichst zu vermeiden. Der Betrieb, die Unterhaltung sowie die geplante Instandhaltung sind im Voraus planbar und mit den damit verbundenen Kosten lange Zeit vorkalkulierbar.
Um alle Objekte, die im Unternehmen eingesetzt werden, vernunftig und effizient verwalten zu konnen und darauf aufbauend intelligente Instandsetzungsplane durchzufuhren, bedarf es eines ausgeklugelten Systems der gewahlten Hierarchie.
Die ERP-Software von SAP mit ihrem PM-Modul[11] (PM: Plant Maintenance, englisch fur Instandhaltung), die bei den groBen Energieversorgungsunternehmen (EVU) zunehmend an Bedeutung gewinnt, teilt diese Objekte in zwei recht generische Kategorien ein: Die technischen Platze sowie die Equipments. Im PM- Modul der Instandhaltung stellen sie damit die zentralen Objekte dar[12]. AuBerhalb der SAP-Welt und in anderen Systemen kommen hingegen andere (aber in manchen Punkten durchaus vergleichbare) Hierarchien zum Einsatz.
Unabhangig von der Anzahl der zu wartenden Objekte, sind bei den EVU, die PM einsetzen, umfangreiche Objekthierarchien vorzufinden. Je nach Bedarf werden diese Objekte nach verschiedenen Kriterien mit mehr oder wenigen technischen Details und in einer unterschiedlichen Anzahl an Hierarchiestufen abgebildet. Da die Unternehmen bei dieser Darstellung der Organisationsstruktur der Instand- haltungsobjekte haufig vollkommen unterschiedliche Vorstellungen, Wunsche und Prioritaten haben, ware es mehr als Zufall, zwei unabhangige Unternehmen zu finden, die ihren Instandhaltungsprozess sowie die dazugehorigen Objekte gleichartig abbilden12[13].
2.1.1.1 Technische Platze
In der SAP-Welt werden Elemente in einer technischen Struktur als „Technische Platze“ definiert[14] und dienen zur funktionalen Strukturierung der technischen Objekte innerhalb eines Unternehmens.
Jeder technische Platz wird hierarchisch angelegt und bekommt dabei eine Strukturkennzeichnung (sogenanntes Strukturmerkmal), die seinen Platz innerhalb der Hierarchieebenen deutlich anzeigt.
Die Anordnung technischer Platze kann sich dabei nach verschiedenen Kriterien gliedern:
- funktional (z. B. Station, Einheit)
- prozessorientiert (z. B. Filterung, Umwandlung)
- raumlich (z. B. Standort, Zweigstelle, Halle, Raum)
Im System wird dabei jeder technische Platz individuell erfasst, um die aus Instandhaltungssicht relevanten Daten individuell verwalten, individuelle Instand- haltungsmaBnahmen planen und durchfuhren zu konnen und anschlieBend Nachweise der durchgefuhrten InstandhaltungsmaBnahmen fuhren sowie technische Daten uber langere Zeitraume hinweg sammeln und auswerten zu konnen(siehe Kapitel 3.3.2).
Die Reihenfolge und Zusammengehorigkeit technischer Platze ist anhand eines Kennzeichensystems festzustellen. Platze der ersten Ebene tragen dabei das kurzeste Kennzeichen (Beispiel: ST0007 fur eine bestimmtes Objekt) und die Platze der untersten Ebene das langste Kennzeichen (Beispiel: ST0007-MS0001-SS0001- FE00001 fur ein Objekt, das sich drei Ebenen tiefer innerhalb des ersten Objektes befindet).
Im Rahmen der Instandhaltung und beim Abwickeln von Meldungen und Auftragen werden entsprechende Vorgange auf die einzelnen Elemente bezogen und direkt mit diesen uber deren Kennzeichen verknupft.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Beispieldarstellung von technischen Platzen und Equipments in SAP PM
In der Abbildung (Abbildung 1) ist ein Ausschnitt einer Bildschirmdarstellung in SAP PM zu sehen. In dieser auseinandergeklappten Ansicht ist ein Beispiel einer Hierarchie der technischen Platze deutlich zu erkennen (Abbildung 2).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: Beschreibung einer beispielhaften Hierarchie15
SAP empfiehlt fur eine sinnvolle Bezeichnung der Objekte die Verwendung von mindestens einem - in der kompletten Hierarchie eindeutigen und damit aussagekraftigen - Buchstaben, der von einer angehangten Nummerierung zu einer identifizierenden Kennzeichen vervollstandigt wird (Beispiel: X01, oder besser: XYZ00001).
2.1.1.2 Equipments
Neben den technischen Platzen existiert in SAP PM noch der Begriff des „Equipments“, das eine zusatzliche objektbezogene Strukturierungsmoglichkeit bietet[16].
In der vorherigen Abbildung eines Ausschnitts aus SAP PM (Abbildung 1) sind bereits einige Equipments enthalten. Die nachfolgende Abbildung 3 zeigt ausschlieBlich Equipments.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3: Beispielauflistung von Equipments
In diesem Beispiel sind die Anschlusse fur die StraBenbeleuchtung, der Messeinrichtung, des Transformators sowie den einzelnen Kabelverbindungen der zu versorgenden StraBenabschnitte und einer Reserve im Schaltgerust der Niederspannungsanlage dargestellt. Anders als bei den technischen Platzen erhalten die Equipments eine eindeutige Identifikationsnummer (vergleichbar mit einer Objekt-ID), die keinem bestimmten Schema entspricht und einfach eine fortlaufende Nummerierung sein kann. Diese ID ist im kompletten Unternehmen, das das gemeinsame SAP System einsetzt, eindeutig zu vergeben.
Ein Equipment besitzt - wie auch ein technischer Platz - Eigenschaften, die das entsprechende reale Objekt auszeichnen und beschreiben. Der groBe Unterschied zu den Technischen Platzen ist jedoch, dass die Equipments in Technische Platze oder in andere Equipments eingebaut werden oder auch als individuelle Objekte existieren konnen. Anders als ein Technischer Platz kann ein Equipment wahrend seiner Lebenszeit in mehrere technische Objekte eingebaut werden und gehort nicht automatisch unlosbar stets zu einem anderen Objekt. Aus diesem Grund lasst sich die Historie der Einbauorte eines Equipments speichern, sodass die gesamte Einbauhistorie verfolgt werden kann. Zusatzlich konnen weitere zeitabhangigen Daten zum Equipment gespeichert werden, um das Equipment im zeitlichen Verlauf dynamisch zu betrachten.
2.1.2 Realisierung von Kostensenkungspotenziale
Im Rahmen der Wartung und Instandhaltung von Assets, die die Erhaltung des funktionsfahigen Zustands gewahrleisten[17], sind in den letzten Jahren groBe Kostensenkungspotenziale erkannt worden. Anstelle der fruher gangigen praventiven Instandhaltung uber eine rein zeitabhangige Instandhaltung, finden heute verstarkt Uberlegungen zum Einbezug von leistungs- und zustandsorientierten Aspekten statt (Abbildung 4).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4: Unterteilung der Instandhaltung
Naturlich spielen weiterhin leistungsbezogene InstandhaltungsmaBnahmen eine Rolle, schon aufgrund gesetzlicher Vorgaben oder der zwingender Empfehlungen der Hersteller (z. B. ein Austausch eines Filters nach einer bestimmten Benutzungsmenge).
Weitere Einsparpotenziale ergeben sich, wenn Investitions- und Instandhaltungs- strategien zudem risikobasiert angepasst werden. Dies erfolgt heute jedoch auf eine intelligente Art und Weise, als es in der klassischen reaktiven Instandhaltung der Fall war. Dort wurde haufig erst nach einem Ausfall reagiert und dann auch mit hohen Reaktionszeiten und ohne parallel laufende Ausfallsicherheit, mit entsprechend hohen Wiederanlaufkosten.
Das Senken von Kosten ist betriebswirtschaftlich gesehen immer eine sinnvolle Zielsetzung. Fur die Netzgesellschaften ergibt sich in den letzten Jahren eine ungewohnte und zunehmende groBere Herausforderung, da nun die Vergutung fur die Durchleitung von einer Regulierungsbehorde, der Bundesnetzagentur (BNetzA), festgelegt wird (Anreizregulierung[18] ). Jetzt mussen sie mit einem bestimmten zur Verfugung stehenden Budget auskommen. Die BNetzA will in den folgenden Jahren sogar noch dafur sorgen, dass das Entgelt, das die Kunden fur diesen Anteil der Leistung neben der eigentlichen Energieerzeugung zahlen mussen, weiter gesenkt wird. Da dadurch ein sinkendes Budget auf die EVU bzw. deren ggf. bereits ausgegliederten Netzgesellschaften zukommen wird, muss der Realisierung von entsprechenden Kostensenkungspotenzialen zunehmend Beachtung geschenkt werden.
2.1.3 Einfuhrung Intelligenter Netze
Wenn in Zukunft verstarkt in die intelligenten Netze gesetzt wird, werden verstarkt steuerungsrelevante Daten anfallen. Bei der Verbrauchsoptimierung der Kunden durch das sogenannte Smart Metering (engl. fur Intelligenter Zahler) werden dabei neue Zahler eingesetzt, die in regelmaBigen Abstanden den aktuellen Verbrauch ermitteln. Anstatt - wie heutzutage - nur einmal im Jahr den Zahlerstand ablesen zu lassen, konnen die neuen Gerate in sehr kurzen Abstanden (zum Beispiel alle 15 Minuten) den aktuellen Verbrauch bestimmen und somit eine ausfuhrliche Auswertung der Energienutzung der Kunden ermoglichen. Diese Daten (Abbildung 5) kann der Kunde dann verwenden, um kombiniert mit dem Anreiz von gunstigeren Tarife zu bestimmten Tageszeiten, die Energie effizient zu nutzen und bei der Rechnung zu sparen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 5: Beispiel einer Tagesaufzeichnung eines Kunden[19]
Selbstverstandlich bekommt auch der Energieversorger diese Daten zur Verarbeitung und Abrechnung uber zusatzliche intelligente Komponenten zugeschickt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6: Beispielrechnung der Anzahl der eintreffenden Messdaten
Bei 100.000 Kunden wiirden pro Jahr insgesamt uber 3,5 Milliarden Datensatze anfallen (Abbildung 6). Da kann wirklich von Massendaten gesprochen werden, die entsprechend mit Business Intelligence ausgewertet werden mussen (vgl. Kapitel 1.1.1).
Was zunachst danach klingt, dass die Unternehmen dadurch weniger Geld einnehmen, wird durch die Tatsache relativiert, dass nun die fur die Unternehmen teuren Energiespitzen im Laufe des Tages reduziert werden konnen und auch der in der Nacht produzierte Strom moglicherweise gezielter genutzt wird. Die Zeiten, in denen ansonsten wenig Strom im Netz verbraucht wird, obwohl die
Infrastruktur dazu bereit steht und laufende Kosten verursacht, wurden von den Energieversorgern zu einem geringeren Preis angeboten. Da nun nicht mehr alle Kunden zur gleichen Zeit nachmittags ihre Fernseher, Waschmaschinen und Kuchengerate laufen lassen, sondern stattdessen vielleicht das Waschen der Wasche auf Zeiten mit gunstigerem Strom verschieben wurden, haben die Versorger nicht mehr das Problem mit der groBen Verantwortung, sich um die Lastspitzen zu kummern, die sonst zu bestimmten Zeiten des Tages auftreten. Denn nur fur diese relativ kurzen Phasen an einem Tag mussten die
Energieversorger eine verstarkte Infrastruktur mit Leitungen, Stationen und naturlich Kraftwerken bereitstellen, die fur den restlichen Tag uberproportioniert zu sein scheinen.
Ein Aspekt bei der Neuanschaffung von Mittelspannungsanlagen (vgl. Kapitel 4.3) liegt neben dem eigentlichen Alter und dessen Zustandsbetrachtung auch im aktuellen Verbrauch. Eine Station kann nur einen gewissen Nennstrom bereitstellen, den sie nicht uberschreiten kann und darf. Nahert sich die maximale Belastung dieser vorgegebenen Grenze, muss die Last entweder auf andere Stationen verteilt oder die Anlage durch eine GroBere ausgetauscht werden. Vergleichbare Uberlegungen konnten seltener angestellt werden, wenn es nicht mehr zu solchen Lastspitzen kommen wurde.
Naturlich gibt es noch weitere Vorteile der intelligenten Netze, namlich zum Beispiel, dass die Effizienz der bestehenden Energieversorgung durch Anlagen mit Solar-, Wind- und Wasserkraft durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnik optimiert werden kann, wenn genauere und aktuellere Angaben uber den gesamten Bedarf der einzelnen Kunden im Verteilungsgebiet bekannt sind. AuBerdem haben die wechselwilligen Bestandskunden einen Kundigungsgrund weniger, da sie beim aktuellen Anbieter ihre Sparbereitschaft ausleben konnen. Zwar ist bei Smart Metering bisher fast ausschlieBlich von den Stromnetzen die Rede, allerdings konnen samtliche Prozesse auch auf andere Energieformen wie Gas und Wasser ubertragen werden.
Fortgeschrittene Pilotprojekte[20] gehen sogar schon ein Schritt weiter und verbinden die Gerate im Haushalt direkt mit dem intelligenten Stromnetz, sodass sie in Zeiten hoher Nachfrage ferngesteuert abgeschaltet werden konnen. So wird die Kuhlung von Kuhlschranken und der Waschvorgang von Wasche fur einen gewissen Zeitraum hinausgezogert, der keinen Schaden beim Kunden anrichtet, aber die Lastspitzen verhindern kann.
Dieses Szenario lasst sich auBerdem noch um eine visionare Stufe erweitern, wenn die Entwicklung und die damit verbundene Einsatzmoglichkeit von Elektroautos betrachtet wird. Zwar steigt der Strombedarf, wenn davon ausgegangen wird, dass in den nachsten Jahrzehnten Millionen Elektroautos zugelassen werden, jedoch konnten sich deren Ladezyklen an den Lastgang des Netzes anpassen. Wenn die Infrastruktur soweit ausgerustet ist, dass jedes geparkte Auto an das Netz angeschlossen ist, konnten die Akkus der Fahrzeuge auBerdem als Energiespeicher zweckentfremdet werden. Durch ferngesteuerte Stromaufnahmen und Ruck- speisungen konnten damit die gefurchteten Lastspitzen vollstandig unterdruckt werden, die von den wenigen Pumpspeicherkraftwerken nicht ausgeglichen werden konnen. AuBerdem waren diese dezentrale Speicher die Losung des Problems mit der schwankenden Regelenergie. Denn wenn die Nachfrage steigt oder die Erzeugung von Strom per Wind, Wasser und Sonne sinkt, sind die Anlaufzeiten bzw. Kurzlaufzeiten von Kraftwerken zu berucksichtigen, die mit den Energiespeichern uberbruckt werden konnen. Nicht zu vernachlassigen ist auBerdem die Sekundarverwertung von Akkus die aufgrund ihres VerschleiBes als Fahrzeugakku ausgedient haben und somit auch zum Beispiel private Solardach- Besitzern mit einem Akku im Keller vom Netz unabhangiger machen.[21]
Zusammenfassend sei gesagt, dass die verschiedenen neuen Technologien eingesetzt werden, um das Ziel der Glattung der Nachfragekurve zu erreichen. Es geht darum die Kraftwerke mehr zur Erzeugung der Grundlast und weniger fur die Spitzenlast zu verwenden.
2.1.4 Einsatz von IT-Systemen
Trotz zahlreicher Standardisierungsbemuhungen existieren nach wie vor eine Reihe von Insellosungen, die ihre Daten in unterschiedlichen Datentopfen ablegen. Gerade bei groBen EVU ist seit Jahren eine Ausrichtung in Richtung des Einsatzes von SAP Modulen auch fur den technischen Bereich zu beobachten. Hier sind und waren zahlreiche Systeme unterschiedlicher Hersteller im Einsatz. PM (Plant Maintenance: Instandhaltung) findet eine immer starkere Verbreitung. Daneben existieren Geoinformationssysteme (GIS), insbesondere bei groBen EVU vorzugsweise von groBen GIS Herstellern. Individuallosungen, wie sie fruher zahlreich und auch heute noch bei groBen EVU in Teilgesellschaften eingesetzt werden, nehmen dort ab.
GIS enthalten neben grafischen Daten zur Lage von Leitungen und punktformigen Objekten wie Stationen umfangreiche technische Daten. SAP PM eignet sich fur die Darstellung von Netzstrukturen allerdings eher nicht. Hier dienen eher kaufmannische Strukturierungsprinzipien und wenige technische Grunddaten die Basis.
Dies dient als Beispiel dafur, dass fur Fragestellungen im Asset Management notwendige Daten heute auch nach vollzogener Homogenisierung der IT- Verfahren durchaus in unterschiedlichen Qualitaten und Zielrichtungen in verschiedenen Systemen abgelegt sein konnen. Hieraus ergibt sich eine besondere Herausforderung fur ggf. notwendige Kennzahlensysteme.
2.2 Auswahl eines Kernprozesses
Im Geschaftmodell der Energieversorger sind eine Vielzahl an interessanten Prozesse zu finden, die mit IT unterstutzt werden konnen und bereits heute ohne
IT-Unterstutzung erheblich beeintrachtigt waren.
GroBe Potenziale sind im Asset Management zu finden. Im Umfeld der Instandhaltung, die es aufgrund der genannten Rahmenbedingungen zu optimieren gilt, findet bei den groBeren EVU gerade erst die Einfuhrung von IT-
Systemen zur intelligenten Losung von Problemstellungen statt.
Der Bereich der Instandhaltung hat bei Energieversorgern eine groBe Bedeutung, da eine Vielzahl an unterschiedlichen Objekten vorhanden ist, die einen maBgeblichen Anteil des Kapitals des Unternehmens darstellen. Je nach Unternehmen sind dort Anlagen rund um die Medien Strom, Gas, Wasser und eventuell auch Fernwarme-Netze zu betreuen. Jede dieser Sparten besteht wiederum aus einer Vielzahl an unterschiedlichen Anlagentypen, wie zum Beispiel Stationen oder auch Leitungen, die oft eine Lange von mehreren tausend Kilometern umfassen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7: Darstellung des Asset Managements
Beim Asset Management treffen die Bereiche der Instandhaltungsabwicklung, die technische Sicht, sowie die Kosten aufeinander (Abbildung 7). Wahrend der Leiter des Asset Managements mit alien Bereichen zu tun hat, sehen der Meister und dessen Monteure alles nur aus der Abwicklung der Instandhaltung heraus und mit einem eher technischen Fokus. Daneben existieren weitere Abteilungen, z.B. die fur die Planung oder das Controlling[22] verantwortlichen Abteilungen, die sich eher mit planerischen Aspekten und Kostenbetrachtungen beschaftigen - einerseits mit den Kosten der Technik selbst, andererseits mit den Kosten der Instandhaltung.
Im Rahmen der Informationsbeschaffung zur Projektarbeit gab es bei einigen kontaktierten Ansprechpartnern bereits Ansatze neuerer Fragestellungen im Bereich des Asset Managements, aber auch schon eigene Losungen, die teilweise bereits eingesetzt werden. Um ein praxisnahes Thema fur diese Diplomarbeit zu verwenden und kein eigenes Szenario zu entwickeln, wurde die Zusammenarbeit mit einem der EVU gesucht und auch gefunden: Die EVL (Energieversorgung Leverkusen[23] ) hatte ebenfalls Interessen in Richtung des IT-gestutzten Asset Managements tatig zu werden und hatte daher schon konkrete Fragestellungen, an die gemeinsam gearbeitet werden konnte.
Da sich vor allem ein Prozess der Instandhaltung und Erneuerung von Anlagen anbot, wurde dieser fur die Diplomarbeit ausgewahlt: der Prozess der Verwaltung von Mittelspannungsanlagen. Zudem bot sich dieser Prozess an, da zu Mittel- spannungsanlagen ausreichend Daten zur Verfugung standen. Bei der Anwendung von Tools im Bereich des Business Intelligence sind umso bessere Ergebnisse zu erzielen,je mehr Daten und unterschiedliche Typen von Daten vorhanden sind.
3 Datenerfassung
Der Einsatz von Business Intelligence ergibt nur dann echten Mehrwert, wenn auch ausreichend viele Daten zur Verfugung stehen. Bei Uberlegungen zum Einsatz von BI zur strategischen Ausrichtung des Asset Managements ist diese Tatsache zu berucksichtigen, da hier haufig aus unterschiedlichen Grunden Lucken in den Datenbestanden zu verzeichnen sind bzw. die Daten regelmaBig neu erfasst werden.
In vielen Fallen muss fur eine moglichst luckenlose Datenerfassung daher erst einmal eine zusatzliche Infrastruktur aufgebaut werden, die zur verbesserten Informationsbeschaffung beitragt. Zusatzlich sind vorhandene Prozesse um die zusatzlichen Moglichkeiten der Datenerfassung zu erweitern.
Auch wenn die Anderung der vorhandenen Prozesse anfangs eine Heraus- forderung darstellt, kann diese Veranderung, neben dem anschlieBenden Einsatz IT-gestutzter Auswertungssysteme, eine Reihe an Vorteilen mit sich bringen. Allerdings ist zu beachten, dass trotzdem nicht immer alle Daten vollstandig und ohne Mangel erfasst werden konnen.
3.1 Notwendige Daten
Neben den Stammdaten eines Assets, wie zum Beispiel Typ, Leistung und Einbaudatum, die beim Erwerb und Einbau von Betriebsmitteln in ein geeignetes IT-System eingetragen werden, sind regelmaBig Daten wie die Abnutzung und der Zustand der eingesetzten Betriebsmittel zu erfassen. Hierzu werden zunehmend zur Steigerung der Aktualitat der Daten aber auch insbesondere zur Optimierung bestehender Prozesse mobile Verfahren wie das Mobile Asset Management eingesetzt[24].
[...]
[1] Vgl. [Wenk08, S. 32]
[2] EVL - Energieversorgung Leverkusen GmbH
[3] Vgl. [KMU06, S. 3]
[4] Vgl. [Wenk08, S. 8 ff]
[5] Vgl. [Wenk08, S. 4 ff]
[6] Vgl. [Wenk08, S. 23 ff]
[7] Zur Analyse der Daten wurde bei den EVU bisher entweder mit exportierten Daten in MS Excel herumgespielt und ganz selten eine eigene Software eingesetzt. In der Projektarbeit wurde Oracle BI verwendet, um zu zeigen, wie damit Auswertungen und Bericht zu erstellen sind. Wenn als ERP-System SAP verwendet wird, bietet es sich an, direkt SAP BW zu verwenden. Das Business Information Warehouse (BW) ist die Data-Warehouse-Anwendung der SAP AG und Teil von SAP NetWeaver. Naturlich konnen auch noch andere, zum Teil sehr machtige Umgebungen eingesetzt werden, wie zum Beispiel der Microsoft® Office PerformancePoint Server.
[8] Vgl. [Wenk08, S. 45 ff]
[9] Vgl. [EnWG07, §13 (1)]
[10] Vgl. [EmSt00, S. 34 ff]
[11] Vgl. [EmSt00, S. 315 ff]
[12] Vgl. [EmSt00, S. 68]
[13] Nachfolgendes Beispiel der Technischen Platze und Equipments lehnt sich der produktiven Struktur der EVL an
[14] Vgl. [EmSt00, S. 69 ff]
[15] Das Praxisbeispiel dieser Diplomarbeit bezieht sich auf diese Mittelspannungsanlagen
[16] Vgl. [EmSt00, S. 73 ff]
[17] Vgl. [Lieb08, S. 28]
[18] Vgl. [EnWG07, § 20]
[19] Quelle: Google PowerMeter, Google.org, Konsultiert am 16. Februar 2009, http://google.org/powermeter/howitworks.html
[20] Vgl. [TR02/09]
[21] Vgl. [TR03/09]
[22] Vgl. [Zieg07, S.97]
[23] Profil der EVL: 380 Mitarbeiter, 125 Mio. Euro Umsatz, 12 Mio. Euro Investitionen, 180 km2 Versorgungsgebiet
[24] Vgl. [Lieb08, S. 420 f & S. 427 ff]
- Citar trabajo
- Kai Wenk (Autor), 2009, Einsatz von Business Intelligence in einem Kernprozess im Asset Management bei Energieversorgungsunternehmen, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/157992
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