Från schemalagt till prediktivt underhåll: Energisektorns digitala transformation

Energisektorn genomgår en omfattande förändring där underhållsarbetet utvecklas från traditionellt schemalagt underhåll till mer datadrivna och proaktiva metoder som tillståndsbaserat och prediktivt underhåll. Denna utveckling är avgörande för att möta både de ekonomiska och miljömässiga krav som ställs på branschen i takt med elektrifieringen.

Den traditionella metoden för underhåll bygger på fasta tidsintervall för inspektion och åtgärder, oavsett utrustningens faktiska tillstånd. Detta ger en viss förutsägbarhet, men är i grunden en reaktiv strategi.

Metoden:
• Regelbundna inspektioner enligt förutbestämda intervall
• Standardiserade protokoll och rutiner
• Baserat på generella livslängdsdata

Utmaningar:
• Inspektioner sker ofta utan verkligt behov
• Risk att fel uppstår mellan inspektionstillfällen
• Överunderhåll av vissa komponenter, underunderhåll av andra
• Onödiga kostnader och ineffektivt resursutnyttjande

Även om metoden underlättar planering, begränsar den möjligheterna att förebygga oplanerade driftstopp och ställer stora krav på personalens tillgänglighet.

Tillståndsbaserat underhåll innebär ett skifte från kalenderstyrning till behovsstyrning. Genom sensorer och uppkopplad utrustning kan kritiska parametrar övervakas i realtid, vilket gör det möjligt att agera när behovet verkligen uppstår.

Metoden:
• Kontinuerlig övervakning av driftparametrar
• Datadrivet beslutsstöd baserat på utrustningens faktiska tillstånd
• Användning av sensorer och IoT-lösningar
• Realtidsdata från fältet

Fördelar:
• Underhåll genomförs vid rätt tidpunkt
• Tidig upptäckt av avvikelser ökar driftsäkerheten
• Effektivare resursanvändning
• Minskad miljöpåverkan
• Förlängd livslängd på utrustningen

Utmaningar:
• Ställer krav på struktur för hantering och tolkning av data
• Genererar stora datamängder som behöver analyseras för att bli värdeskapande
• Kan leda till många parallella avvikelser utan tydlig prioritering
• Ger begränsat framförhållningsutrymme jämfört med prediktiva metoder
• Cybersäkerhet är en central del i en uppkopplad miljö

Tillståndsbaserat underhåll är ett viktigt steg mot ökad effektivitet, men saknar ofta det proaktiva greppet som krävs för att långsiktigt optimera underhållsstrategin.

Prediktivt underhåll tar nästa steg genom att inte bara övervaka tillstånd utan även förutse framtida fel innan de inträffar. Genom att kombinera realtidsdata med historik, mönsterigenkänning och AI-baserad analys kan potentiella problem förutses och förebyggas innan de leder till driftstörningar.

Metoden:
• Avancerad analys och maskininlärning för prediktion
• Kombination av realtidsdata, historiska mönster och externa faktorer
• Kontinuerlig optimering av modeller
• Proaktiv identifiering av risker

Fördelar:
• Problem åtgärdas innan de påverkar driften
• Maximerad tillgänglighet och tillförlitlighet
• Optimerad planering och resursutnyttjande
• Förlängd livslängd för anläggningar
• Minskad miljöpåverkan genom bättre framförhållning
• Skapar underlag för strategiskt beslutsfattande
• Stärker motståndskraften i ett alltmer komplext elnät

Utmaningar:
• Kräver stark data- och IT-infrastruktur
• Kräver specialistkompetens inom dataanalys och AI
• Systemintegration kan vara komplex

Prediktivt underhåll utgör ett långsiktigt steg mot hållbara, resilienta och affärskritiska underhållsprocesser – där analysen inte bara berättar vad som hänt, utan vad som kommer att hända.

För många aktörer i energibranschen har resan redan börjat. Stegvis utveckling från schemalagt till tillståndsbaserat och vidare till prediktivt underhåll gör det möjligt att möta dagens och morgondagens krav på tillförlitlighet, effektivitet och hållbarhet.

Det är inte längre en fråga om om man ska digitalisera sitt underhåll, utan hur långt man vill nå. Prediktivt underhåll gör det möjligt att gå från att släcka bränder – till att helt undvika dem.