Zwei praktische Schritte zur Digitalisierung Ihrer Fernwärmesysteme im Jahr 2024 

Im Streben nach mehr operativer Effizienz unternehmen Fernwärmeanbieter heute erste Schritte in Richtung Digitalisierung. Dieses Thema steht gerade im Zuge der Dekarbonisierung im ganz besonderen Fokus, da man durch die Nutzung der vorhandenen Daten sowie die Vernetzung von Daten über mehrere Teams und Tools hinweg, um zukunftssichere Fernwärmesysteme auf- und auszubauen. 

Die effiziente Gestaltung des operativen Betriebs setzt voraus, dass Fernwärmeunternehmen die Vorgänge in ihrem System genauer verstehen. Viele Unternehmen haben damit angefangen, sukzessive intelligente Messsysteme und Sensoren zu installieren, und sehen sich jetzt einer Flut von Daten z. B. aus der Erzeugung, dem Fernwärmenetz und den Unterstationen gegenüber. 

Aus diesen Daten einen greifbaren geschäftlichen Mehrwert zu gewinnen und sie als Grundlage für den klimaneutralen Um- und Ausbau der Wärmesysteme zu nutzen, ist jedoch gar nicht so einfach. Womit beginnen? 

Gartner empfiehlt in seinem Reifegradmodell für die Datenanalyse eine Vorgehensweise in mehreren Schritten, die jeweils aufeinander aufbauen. 

Im Folgenden erfahren Sie, welche ersten beiden Schritte Fernwärmeanbieter auf dem Weg zur Digitalisierung unternehmen können. 

Betrachten wir jedoch zunächst, wie sich die einzelnen Ebenen für Unternehmen im Fernwärmesektor konkret darstellen. 

Vier Ebenen der Digitalisierung im Fernwärmesektor 

1. Deskriptive Analysen 

Die erste Ebene umfasst rein deskriptive Analysen. Mit ihnen lassen sich statistische Erkenntnisse aus historischen Daten gewinnen, die z. B. aus IoT-Geräten oder SCADA-Systemen exportiert werden. 

2. Diagnostische Analysen 

Diagnostische Analysen erweitern die deskriptiven Daten um differenzierte Erkenntnisse über die Ursachen bestimmter Ereignisse, die z. B. durch die Analyse Zehntausender intelligenter Messgeräte gewonnen werden. 

3. Prädiktive Analysen 

Bei der prädiktiven Analyse werden anhand von Daten, statistischen Algorithmen, Modellen und Verfahren des maschinellen Lernens zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten prognostiziert. Typische Anwendungen sind beispielsweise Wettervorhersagen, die zu Schätzungen des Wärmebedarfs und der Temperaturen für die Produktionspläne herangezogen werden. 

4. Präskriptive Analysen 

Als letzte Stufe ergibt die präskriptive Analyse eine Auswahl an Alternativen dafür, wie sich zukünftige Chancen (Strommarkt) profitabel nutzen oder zukünftige Risiken bezüglich der Betriebsstabilität beherrschen lassen. 

4a. Entscheidungsfindung 

Diese Unterebene ermöglicht es Unternehmen, den besten Handlungsweg zu finden. Hierbei werden z. B. konkrete Empfehlungen zum nächsten Schritt gegeben oder verschiedene Möglichkeiten oder Szenarien für Betrieb, Planung und Instandhaltung präsentiert. 

4b. Autopilot 

Angesichts der zunehmenden Komplexität der Systeme und des Fachkräftemangels leistet die Automatisierung einen wichtigen Beitrag dazu, Geschäftsziele zu erreichen. In diesem Modus übernimmt eine digitale Lösung das Management des Fernwärmesystems und sorgt unmittelbar für Optimierungen. 

Eine detaillierte Übersicht finden Sie im DHC+ Report on Digitalisation in DHC Systems, zu dem Gradyent beigetragen hat. 

So weit, so gut. Aber welches ist nun der beste Ansatzpunkt, um die eigenen Daten sofort wertschöpfend zu nutzen? 

Zwei praktische Schritte zum Beginn der Digitalisierung 

Schritt 1: Fangen Sie sofort an, egal wo sie gerade stehen 

Die höheren Ebenen der Datenanalyse, d. h. prädiktive und präskriptive Analysen, sind durchaus anspruchsvoll. Aber auch wenn Ihr Fernwärmesystem noch nicht für den vollen Autopilot-Modus bereit ist, sollten Sie keinesfalls auf die Datenanalyse verzichten. 

Machen Sie den ersten Schritt zur Digitalisierung mit den Daten, die Sie bereits haben bzw. erheben. 

Viele Fernwärmeunternehmen gehen von der falschen Annahme aus, dass sie Daten erst dann für Analyse- und Entscheidungszwecke nutzen können, wenn ihnen große Mengen davon zur Verfügung stehen. Doch schon ein kleiner Datenbestand aus einem SCADA-System oder von IoT-Sensoren kann Ihnen Erkenntnisse für Zukunftsprognosen oder konkrete Handlungsempfehlungen liefern, wenn er von einer modernen digitalen Lösung verarbeitet wird. 

Wenn Fernwärmeunternehmen eine definierte Auswahl an Daten und Sensor-Tags mit einem Digitalen Zwilling verknüpfen, können sie sofort von den damit verbundenen Erkenntnissen und den Vorteilen der Automatisierung profitieren. 

Schritt 2: Vernetzen Sie Ihre Daten, damit keine Silos entstehen 

Fernwärmeversorger brauchen flexible Kapazitäten. Sie müssen Wärme in Speichern, im Fernwärmesystem selbst und sogar in Gebäuden vorhalten, um Erzeugungsschwankungen auszugleichen und die Stromseite bestmöglich bespielen zu können. 

Wenn Tools und Daten nicht vernetzt sind, kann jedoch in diesen Szenarien das maximale Wertschöpfungspotenzial nicht realisiert werden. Herkömmliche Tools sind jeweils für einen bestimmten Teil des Systems vorgesehen und werden nur von einem bestimmten Team genutzt. Dadurch ist das Zusammenwirken des gesamten Systems nur begrenzt durchschaubar. 

Es liegt in Ihrem besten Interesse, so schnell wie möglich etwas gegen die Fragmentierung von Informationen zu unternehmen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Vernetzung der Daten aus verschiedenen Sensoren, Systemen und Tools im gesamten Fernwärmesystem. Mit einer umfassenden Sicht auf das gesamte System erhalten Sie die nötige Flexibilität und können verschiedene Zukunftsszenarien durchspielen, um objektive Entscheidungsgrundlagen zu gewinnen und effektive Kostensenkungen zu erzielen. 

Fazit 

Fernwärmeunternehmen sollten die Digitalisierung sofort in Angriff nehmen. Zur Datenanalyse sollten sie vorhandene Daten nutzen und deren Fragmentierung vermeiden. Dies ist der schnellste Weg zu kommerzieller Wertschöpfung und die sicherste Methode, um ein solides, zukunftssicheres Fernwärmesystem aufzubauen. 

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