Predictive Maintenance für kommunale Energieversorger: Mit vertikaler Datenintegration handlungsfähig bleiben

Kommunale Energieversorger stehen vor einer doppelten Herausforderung. Einerseits müssen sie aus regulatorischen Gründen immer mehr Daten erfassen, dokumentieren und auswerten. Andererseits sollen sie in kurzer Zeit zentrale Infrastrukturen der Energie- und Wärmewende umbauen – und dies mit immer enger werdenden finanziellen Spielräumen.

550 Millionen Euro. Das ist der Finanzbedarf für den Bau überwiegend erneuerbar betriebener Wärmenetze in den kommenden 15 Jahren. Und da wir hier nur über die Stadt Konstanz sprechen, zeigen sich die gewaltigen Anstrengungen, die auf Städte, Landkreise und Gemeinden im ganzen Land zukommen werden. So optimistisch wie der Konstanzer Oberbürgermeister Uli Burchardt blicken dabei die wenigsten auf die Möglichkeiten: „Wärmenetze sind das Geschäftsmodell der Zukunft in der Wärmeversorgung. Wir geben also nicht einfach nur Geld für den Klimaschutz aus – wir investieren in unser Unternehmen und in ein Geschäftsmodell, mit dem unsere Kinder Geld verdienen werden.“

Es ist erfreulich, dass die Politik am Bodensee nicht nur kurzfristig auf den politischen Erfolg setzt, sondern langfristig denkt. Doch müssen diese Investitionen auch im laufenden Betrieb tragfähig sein. Die Frage ist daher nicht, ob investiert werden muss, sondern wie kommunale Versorger Wirtschaftlichkeit, Versorgungssicherheit und regulatorische Anforderungen gleichzeitig erfüllen können. Drei Konzepte spielen dabei eine entscheidende Rolle: Predictive Maintenance, vertikale Datenintegration und eine integrierte Datenplattform.

Datenflut trifft auf fragmentierte Systeme

Kommunale Betriebe sind heute bereits hochgradig datengetrieben, allerdings oft ohne es strategisch zu nutzen. Messstellenbetriebsgesetz, Energie-Monitoring, Berichtspflichten gegenüber Aufsichtsbehörden und Fördermittelgebern erfordern die kontinuierliche Erfassung von Mess-, Betriebs- und Zustandsdaten. Die Energiewende und der Wandel hin zu nachhaltiger Mobilität bedeuten auch mehr Druck auf die europäischen Energieverteilnetze, bedingt durch erheblich zunehmende Lastschwankungen und einen steigenden Strombedarf. Diese Herausforderungen können kritische Auswirkungen auf Betriebsmittel im Verteilnetz haben und verstärken somit die Notwendigkeit, die Wartung bspw. von Anlagen zu planen, durchzuführen und zu steuern. Strategien der prädiktiven Wartung, die aktuelle und historische Zustandsdaten der Betriebsmittel analysieren, bieten vielversprechende Lösungen. Dabei geht es nicht nur um die Konzeption und Optimierung analytischer Algorithmen oder Datenräume, ohne dabei zu berücksichtigen, wie eine Wartungsdienstleistung von Unternehmen unter Einsatz von IT gemeinsam erbracht wird. Es muss viel mehr darum gehen IT und Dienstleistung eng aufeinander abzustimmen. Das belegt auch eine Fraunhofer-Analyse.

In der Praxis liegen diese Daten jedoch meist in voneinander getrennten Systemen.

Netzbetrieb, Erzeugung, Vertrieb, Wasser und Wärme nutzen unterschiedliche IT-Lösungen, häufig historisch gewachsen. Hinzu kommen Daten aus Erzeugungsanlagen, Netzen, Wärmespeichern, Wasser- und Abwassersystemen sowie aus Vertrieb und Abrechnung. Die Folge sind Datensilos, hoher manueller Abstimmungsaufwand und begrenzte Transparenz über den tatsächlichen Zustand der Infrastruktur. Gerade in Zeiten des Fachkräftemangels wird diese Komplexität zum Risiko: Spezialisierte Data Engineers oder Data Scientists sind in kommunalen Betrieben selten verfügbar, während gleichzeitig der Aufwand für Datenpflege und Auswertung steigt.

Wartung als Kostenfaktor – Predictive Maintenance als Hebel

Ein besonders großer Kostenblock im kommunalen Betrieb ist die Wartung von Anlagen und Netzen. Rohrbrüche in Wärmenetzen, ungeplante Ausfälle von Blockheizkraftwerken, Pumpen oder Übergabestationen verursachen nicht nur Reparaturkosten, sondern auch Folgekosten durch Versorgungsunterbrechungen, Ersatzbeschaffung und erhöhten Personaleinsatz.

Die Energiewende stellt Gemeinden vor Herausforderungen. Datenplattformen können dabei helfen.

Viele kommunale Versorger arbeiten noch immer mit reaktiver Wartung (Reparatur nach dem Ausfall) oder intervallbasierter Wartung (Inspektion nach festem Zeitplan) - beide Ansätze sind entweder kostspielig oder verschwenderisch. Der effizientere Ansatz ist Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung): Anlagen werden dann gewartet, wenn Daten auf bevorstehenden Verschleiß hinweisen – weder zu früh noch zu spät.

Was Predictive Maintenance konkret bedeutet: Sensordaten einer Kreiselpumpe im Wärmenetz, wie beispielsweise etwa Schwingungsfrequenz, Temperatur und Druckverlauf werden kontinuierlich ausgewertet. Weichen die Werte systematisch vom Normalprofil ab, erzeugt das System frühzeitig einen Wartungshinweis. Der Austausch des Lagers erfolgt geplant im nächsten Wartungsfenster, nicht als Notfalleinsatz um 2 Uhr nachts mit Versorgungsunterbrechung für 400 Haushalte.

Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass sich ungeplante Ausfälle durch datenbasierte Instandhaltung signifikant reduzieren lassen. Gleichzeitig verlängert sich die Lebensdauer kritischer Komponenten, was die Kapitalbindung senkt und Investitionen planbarer macht. Jeder vermiedene Notfalleinsatz entlastet nicht nur das Budget, sondern auch die ohnehin knappen personellen Ressourcen.

Vertikale Datenintegration als betriebliche Grundlage

Der Schlüssel zu diesen Effekten liegt nicht in einzelnen Algorithmen, sondern in stabilen Datenplattformen und vertikaler Datenintegration. Eine zentrale Datenplattform schafft die Grundlage, um Daten aus unterschiedlichen Systemen konsistent zusammenzuführen, zu historisieren und sicher auszuwerten. Predictive Maintenance funktioniert nur, wenn die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sind. Genau hier setzt vertikale Datenintegration an.

Vertikale Datenintegration bedeutet: Daten werden entlang der gesamten Betriebshierarchie zusammengeführt – von der Sensorebene (Feldgerät, Steuerung) über die Prozessebene (SCADA, Leittechnik) bis zur Unternehmensebene (ERP, Abrechnung, Reporting). Im Gegensatz zur horizontalen Integration, die Systeme auf gleicher Ebene verknüpft, schafft vertikale Datenintegration ein durchgängiges Lagebild über alle Schichten des Betriebs.

Für kommunale Energieversorger bedeutet das konkret: Sensordaten aus dem Wärmenetz, Wartungshistorien aus dem CMMS, Lastdaten aus dem Netzleitsystem und Umweltdaten aus externen Quellen werden in einem einheitlichen Datenmodell zusammengeführt. Erst dann entstehen belastbare Prognosen, die Wartungsmaßnahmen gezielt planbar machen und in bestehende Betriebsabläufe integrierbar sind.

Datenplattform: Die technische Voraussetzung für beides

Der Schlüssel zu diesen Effekten liegt nicht in einzelnen Algorithmen, sondern in einer stabilen Datenplattform als zentralem Fundament. Eine kommunale Datenplattform schafft die Grundlage, um Daten aus unterschiedlichen Systemen konsistent zusammenzuführen, zu historisieren und sicher auszuwerten.

Eine leistungsfähige Datenplattform für Energieversorger erfüllt dabei mehrere Funktionen gleichzeitig:     

1. Operative Steuerung: Betriebsdaten stehen in Echtzeit für Entscheidungen bereit

2. Predictive Maintenance: Anomalieerkennung und Prognosefunktionen auf Basis historischer und aktueller Daten

3. KRITIS-Sicherheit: Klare Zugriffsrechte, transparente Data-Governance und Schutz systemkritischer Infrastrukturdaten

4. Regulatorische Compliance: Berichtspflichten gegenüber Aufsichtsbehörden und Fördermittelgebern werden effizient erfüllt

Energie- und Wärmenetze gehören zur kritischen Infrastruktur (KRITIS). Der Schutz von Betriebsdaten, klare Zugriffsrechte und transparente Data-Governance-Strukturen sind Voraussetzung, um Digitalisierung verantwortungsvoll umzusetzen. Moderne Datenplattformen verbinden technische Sicherheit mit organisatorischer Klarheit und schaffen Vertrauen bei Aufsichtsbehörden, Partnern und in der eigenen Organisation.

Datenanalyse und vorausschauende Wartung als Ausweg aus dem kommunalen Datendilemma

Für kommunale Energieversorger liegt der Ausweg aus dem Spannungsfeld zwischen Investitionsdruck und knappen Kassen nicht allein in neuen Förderprogrammen oder zusätzlichen Berichtspflichten. Entscheidend ist, bestehende Infrastrukturen intelligenter zu betreiben.

Vertikale Datenintegration, kombiniert mit Predictive Maintenance auf einer zentralen Datenplattform, ermöglicht es, Kosten zu senken, Risiken zu reduzieren und Investitionen besser zu priorisieren. Die Energiewende wird vor Ort umgesetzt, doch ihr Preis entscheidet sich auch im Cyber-Raum: Energieversorger, Netzbetreiber und Plattformanbieter müssen Datenräume schaffen, in denen Datenflüsse sicher, standardisiert und vertrauenswürdig ausgetauscht werden können. Wer heute in saubere Datenarchitekturen und integrierte Datenplattformen investiert, schafft die Grundlage dafür, diese Aufgabe wirtschaftlich, sicher und langfristig erfolgreich zu bewältigen.

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Über Control-F. Die Control-F GmbH ist ein werteorientiertes KI-Unternehmen mit Sitz in Konstanz. Seit 2022 entwickelt die Datenboutique Big-Data-Plattformen für industrielle Telemetriedaten und unterstützt Unternehmen im deutschsprachigen Raum dabei, komplexe Datenlandschaften nutzbar zu machen. Zu den Kunden gehören Konzerne und Mittelständler aus den Bereichen Anlagenbau, Automotive und Energiewirtschaft. Die Geschäftsführer Simon Deussen (Machine Learning Engineer und Gründer) und Daniel Tremer (ehemals Specialist Data Science & AI Projects bei Porsche AG) legen dabei ihren Fokus auf den Aufbau stabiler Datenarchitekturen als Grundlage für Analyse, Softwarelösungen und KI-Anwendungen wie Predictive Maintenance.