Einsatz von Business Intelligence in einem Kernprozess im Asset Management bei Energieversorgungsunternehmen

Inhaltsverzeichnis

1 Asset Management

1.1 Ausgangspunkt

1.1.1 Business Intelligence

1.1.2 Asset Management bei Utilities

1.2 Bisherige Umsetzungen

1.3 Lösungsansätze

2 Prozessauswahl

2.1 Kernprozesse der Energieversorgungsunternehmen

2.1.1 Betrieb, Unterhaltung und Instandhaltung

2.1.1.1 Technische Plätze

2.1.1.2 Equipments

2.1.2 Realisierung von Kostensenkungspotenziale

2.1.3 Einführung 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 für Utilities

3.3.1 Prozessunterstützung durch MAU

3.3.1.1 Auftragsmanagement

3.3.1.2 Meldungsmanagement

3.3.1.3 Bestandsmanagement

3.3.1.4 Messungen und Zählerstände

3.3.1.5 Geschäftspartnermanagement

3.3.1.6 Management von Technischen Plätzen 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 Zeitrückmeldung

3.3.3 Mobile Systeme

3.3.3.1 Aktuelle Anwendungsbeispiele

3.3.3.2 Zukunftsaussichten

3.4 Datenqualität

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: Möglichkeiten 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 Schaltgerüsten

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 für Strategien

4.6.1 Austausch von alten Anlagen

4.6.2 Erneuerung von schlechten Anlagen

4.6.3 Ereignisorientierte Maßnahmen

5 Abschlussbetrachtung

5.1 Fazit der Diplomarbeit

5.2 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht den Einsatz von Business Intelligence (BI) innerhalb des Asset Managements von Energieversorgungsunternehmen, um Instandhaltungsprozesse durch datengestützte Analysen zu optimieren. Das primäre Ziel ist es, ein Konzept zu entwickeln, wie reale Betriebsdaten genutzt werden können, um strategische Entscheidungen über die Erneuerung und Wartung von Anlagen auf einer soliden Informationsbasis zu treffen.

• Grundlagen des Asset Managements und Business Intelligence bei Energieversorgern
• Prozessauswahl und Definition von Kernprozessen (Instandhaltung)
• Methoden der Datenerfassung, einschließlich des Mobile Asset Managements
• Praxisbeispiel: Analyse von Mittelspannungsanlagen mittels Data Warehouse
• Strategieentwicklung für Anlagenersatz und -erneuerung

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Asset Management: Das Kapitel führt in die Grundlagen des Asset Managements bei Energieversorgern ein und erläutert die Bedeutung von Business Intelligence für die strategische Anlagenverwaltung.

2 Prozessauswahl: Hier werden Kernprozesse von Energieversorgungsunternehmen analysiert, um einen geeigneten Ansatzpunkt für IT-gestützte Optimierungen durch BI zu identifizieren.

3 Datenerfassung: Dieses Kapitel behandelt die Anforderungen an die Datenqualität und stellt mobile Verfahren zur effizienten Erfassung von Zustandsdaten im Feld vor.

4 Praxisbeispiel: Der Hauptteil demonstriert anhand realer Daten von Mittelspannungsanlagen den Aufbau eines Data Warehouses sowie die Ableitung von Strategien für Instandhaltung und Erneuerung.

5 Abschlussbetrachtung: Das Kapitel reflektiert die erzielten Ergebnisse der Diplomarbeit und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung intelligenter Netze.

Schlüsselwörter

Asset Management, Business Intelligence, Energieversorgung, Instandhaltung, Data Warehouse, Mobile Asset Management, Mittelspannungsanlagen, Prozessoptimierung, Strategieentwicklung, Datenqualität, SAP, Netzbetrieb, Zustandsbetrachtung, IT-Systeme, KPI

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit im Wesentlichen?

Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung von Business Intelligence zur Optimierung von Instandhaltungsprozessen in Energieversorgungsunternehmen, konkret im Bereich der Mittelspannungsanlagen.

Welche Themenfelder stehen im Fokus?

Die zentralen Themen sind das strategische Asset Management, die Datenbeschaffung mittels IT-Systemen, das Mobile Asset Management sowie die Erstellung analytischer Auswertungen zur Entscheidungsunterstützung.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Ziel ist es, ein Konzept zu erarbeiten, wie durch den Einsatz von Business Intelligence-Methoden Instandhaltungsstrategien basierend auf realen Anlagendaten effizienter und fundierter gestaltet werden können.

Welche wissenschaftlichen Methoden werden angewandt?

Die Arbeit kombiniert eine theoretische Analyse der Prozesslandschaft mit einem praktischen Modellbau eines Data Warehouses und der Anwendung von SQL-gestützten Datenanalysen auf reale Anlagendaten.

Was umfasst der Hauptteil der Arbeit?

Der Hauptteil konzentriert sich auf die prozessorientierte Auswahl für das Asset Management, die mobile Datenerfassung als Datenquelle und die konkrete praktische Implementierung von Datenstrukturen und Analysen am Beispiel eines Mittelspannungsnetzes.

Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit am besten?

Zu den Schlüsselwörtern zählen insbesondere Business Intelligence, Asset Management, Energieversorgung, Instandhaltung und Data Warehouse.

Wie trägt das Mobile Asset Management zur Datenqualität bei?

Es ermöglicht die direkte, medienbruchfreie Datenerfassung vor Ort durch Außendienstmitarbeiter, was manuelle Übertragungsfehler reduziert und die Aktualität sowie Vollständigkeit der Daten erhöht.

Welche Rolle spielt die "Wichtigkeit" in der Anlagenbewertung?

Sie dient als Kriterium zur Priorisierung von Erhaltungsmaßnahmen: Anlagen mit hoher netzrelevanter Bedeutung werden bei begrenztem Budget gegenüber weniger wichtigen Anlagen bei der Instandhaltung priorisiert.

Warum wurde ein Data Warehouse für die Analyse erstellt?

Die operativen ERP-Systeme sind oft nicht für komplexe analytische Auswertungen geeignet; das Data Warehouse ermöglicht eine performante Zusammenführung und Aufbereitung heterogener Daten für strategische Analysen.

Was sind die wichtigsten Erkenntnisse für das strategische Asset Management?

Die Arbeit zeigt, dass eine datengestützte Planung (z.B. Altersstruktur, Zustandsanalyse, Auslastung) notwendig ist, um Budgetentscheidungen objektiv zu begründen und langfristige Instandhaltungsstrategien zu sichern.