Fraunhofer Austria
Die Wien Energie GmbH steht aufgrund ihres umfangreichen und historisch gewachsenen Anlagenbestandes vor der Herausforderung, Synergien zwischen den bestehenden standortübergreifende Anlagenteilen aufzudecken, um so die Effizienz und Transparenz im Instandhaltungs- und Ersatzteilmanagement nachhaltig zu erhöhen. Durch die Verwendung von modernen KI-Methoden und semantischer Modellierung wurde im Projekt ein intelligenter Knowledge Graph erstellt, welcher die Grundlage für eine ganzheitliche und standortübergreifende Wartungsstrategie bildet. Ein Knowledge Graph ist ein semantische Wissensbasis, welche ein Netzwerk aus realen Entitäten (wie z.B. Anlagenbauteilen, Arbeitsaufträgen und Ersatzteilen) abbildet, und so die Beziehungen zwischen den Einheiten veranschaulicht. Bei der Wien Energie GmbH konnten mit unserem Ansatz mehrere 10.000 Anlagenteile analysiert und auf Basis ihrer baulichen Ähnlichkeit verknüpft werden, mit dem Ziel, die Wartungsstrategien über viele historisch getrennten Anlagenstandorte hinweg zu harmonisieren. Unsere Expertinnen und Experten waren dafür im engen Austausch mit den involvierten Abteilungen und Fachexperten, um so ihr vorhandenes Erfahrungswissen mit in das Datenmodell und das Abfragedesign einfließen zu lassen und die Ergebnisse zu valideren. So wurde sichergestellt, dass die Abfrageergebnisse nicht nur korrekt, sondern auch nachvollziehbar und erklärbar sind.
„Die Kooperation mit Fraunhofer hat gewinnbringende Erkenntnisse durch Verknüpfung der Anlagenstammdaten, Arbeitsauftragsdaten und Material-/Ersatzteildaten geliefert. So konnte weiter die Effizienz der Prozesse und Strategien optimiert werden. Die strukturierte, lösungsorientierte Zusammenarbeit zwischen unseren Expert*innen und Fraunhofer erlaubt einen klaren Blick in die mögliche Zukunft der datengetriebenen Instandhaltung."
Ing. Bernhard Jurin, Service Manager, Wien Energie GmbH
