FAQs zu Turbit

Turbit ist ein Software-as-a-Service-Produkt, das auf einer überwachten Preisgestaltung pro Modul und pro MW basiert. Fragen Sie unsere Experten, um ein maßgeschneidertes Angebot zu erhalten.

Mit Turbit können Sie die Betriebsrisiken und Betriebskosten Ihrer Turbinenflotte massiv reduzieren. Dies kann von der Erkennung kleiner Änderungen in der Leistungskurve bis zur Erkennung und Verhinderung eines Hauptkomponentenausfalls reichen. Mit Turbit haben Sie mehr Wissen über Ihre Flotte und können OEM und Serviceanbietern dabei helfen, Prioritäten zu setzen, was zu weniger Ausfallzeiten führt.

Für das Training eines Moduls von Turbit benötigen wir idealerweise 24 Monate an Daten. Sind weniger Daten vorhanden, können wir Transfer Learning einsetzen und bereits mit einem Monat Daten beginnen. Hier können Sie nachlesen, welche Art von Daten Sie für jedes Modul benötigen.

Turbits KI-Monitoring-System nutzt künstliche neuronale Netze, Machine Learning und fortschrittliches Daten-Engineering, um Echtzeit-Einblicke und vorausschauende Wartung für Windturbinen bereitzustellen. Erfahren Sie hier mehr über unsere Technologie.

Turbit generiert Alarme mit einer False-Positive-Rate von weniger als 10 %, sodass Sie ca. 300 Windturbinen in nur 30 Minuten pro Woche verwalten können. In der Regel können Sie mit etwa 5 Alarmen pro 100 Windturbinen pro Woche rechnen, abhängig vom Zustand und der Qualität Ihrer Flotte.

Nein, Turbit ist sehr einfach zu bedienen und Sie sollten beim ersten Einsatz sofort alles verstehen. Auf der EventCard ist jede Analyse verständlich beschrieben. Darüber hinaus bieten wir Ihnen zu Beginn einen ausführlichen Workshop sowie kontinuierliche Unterstützung in wöchentlichen oder zweiwöchentlichen Customer-Success-Workshops mit unseren Experten.

Turbit überwacht wichtige Komponenten und Kennzahlen von Windenergieanlagen, darunter die Leistungsabgabe und Hauptkomponenten. Erfahren Sie hier mehr über unsere Überwachungsmöglichkeiten.

Turbit Monitoring arbeitet in Echtzeit und vollständig automatisch. Turbit verfügt über eine KI-gestützte Fehlermodusvorhersage.

Das Training des neuronalen Netzes von Turbit dauert weniger als einen Tag. Sobald alle Daten vorliegen und die Prüfungen abgeschlossen sind, können wir Ihre gesamte Flotte innerhalb einer Woche in Betrieb nehmen.

Die Antwort hängt stark von der Datenmenge und -qualität Ihrer Anlagendaten ab. Bevor wir eine Zusammenarbeit beginnen, führen wir eine vorläufige Datenprüfung durch, um eine maximale Abdeckung sicherzustellen. Turbit erkennt mehr als 35 verschiedene Fehlerarten – von unbekannten Abregelungen oder Leistungskurvenproblemen bis hin zu einem verstopften Ölfilter oder einem Hauptlagerschaden, der einen vollständigen Austausch erfordert.

Nein, Turbit basiert ausschließlich auf Software und funktioniert sehr gut mit SCADA-Daten – zusätzliche Hardware ist nicht erforderlich. Wir können jedoch zusätzliche CMS- oder andere Sensordaten wie Blattvibrationen nutzen, um noch bessere Ergebnisse und eine höhere Fehlerabdeckung zu erzielen.

Turbit nutzt Data Analytics und Sprachmodelle sowie manuelle Prüfungen, um einen Ähnlichkeitswert von Signalen zu berechnen – mit anderen Worten eine Mapping-Wahrscheinlichkeit. Wenn diese Wahrscheinlichkeiten nicht stimmen, führen wir manuelle Prüfungen durch und korrigieren die Signale. Signal-Mappings ändern sich häufig im Laufe der Zeit; Turbit erkennt dann eine Anomalie, und ein fehlerhaftes Mapping oder ein eingefrorenes Sensorsignal kann automatisch identifiziert werden.

Vorausschauende Wartung für Windenergieanlagen umfasst den Einsatz fortschrittlicher KI- und Machine-Learning-Algorithmen, um den Zustand und die Leistung der Anlagen in Echtzeit zu überwachen. Dieser Ansatz hilft dabei, potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, sodass rechtzeitig Wartungsmaßnahmen eingeleitet und Stillstände reduziert werden können.

Vorausschauende Wartung stützt sich auf verschiedene Datentypen, wie SCADA-Daten, Sensormesswerte, Wetterbedingungen und historische Leistungsdaten. Diese umfassende Datengrundlage ermöglicht es KI-Systemen wie Turbit, präzise Vorhersagen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse für die Wartungsplanung zu liefern.

Genau hier wird die individuelle Modellierung jeder Windenergieanlage entscheidend. Jede Anlage hat ihre eigenen normalen Betriebsmuster – abhängig von ihrer Historie, ihrem Standort und dem Zustand ihrer Komponenten. KI-Systeme erlernen diese individuellen Baselines, wodurch sie echte Warnsignale deutlich zuverlässiger erkennen als eine Überwachung mit festen Schwellwerten.

Gute Predictive-Maintenance-Systeme lernen aus Ihrem Feedback. Wenn Sie einen Alarm als Fehlalarm markieren oder ihn als berechtigt bestätigen, passt das System seine Empfindlichkeit für ähnliche Situationen an. Mit der Zeit werden so False Positives reduziert, während die Erkennungsempfindlichkeit für echte Probleme erhalten bleibt.

Ja — die meisten Windturbinen, die nach 2005 gebaut wurden, verfügen über ausreichend SCADA-Daten für eine grundlegende vorausschauende Wartung. Neuere Windturbinen mit mehr Sensoren liefern zwar reichhaltigere Daten, aber selbst grundlegende Parameter wie Temperaturen, Drücke und Leistungsabgabe können sich entwickelnde Probleme und frühe Warnsignale aufzeigen.

Die Erkennungsvorlaufzeit variiert je nach Komponente und Fehlermodus. Lagerprobleme lassen sich häufig 3–6 Monate frühzeitig identifizieren. Bestimmte elektrische Fehler können bereits 6–12 Monate vor dem Ausfall sichtbar werden. Entscheidend ist, dass ausreichend historische Daten vorhanden sind, um die normalen Verhaltensmuster jeder Windturbine zu verstehen — erst dadurch ermöglicht eine frühzeitige Intervention, ungeplante Stillstände zu verhindern.

Moderne KI-Monitoring-Plattformen sind so konzipiert, dass sie für typische O&M-Teams zugänglich sind. Anstatt Rohdaten zu analysieren, liefern sie interpretierte Ergebnisse: Ursachenprognosen und Handlungsempfehlungen. Das Ziel ist es, das Fachwissen Ihres Teams zu ergänzen – nicht es durch komplexe Datenwissenschaft zu ersetzen.

Wettervorhersagen steigern den Energieertrag gesunder Windturbinen. Vorausschauende Wartung hält Windturbinen gesund und in Betrieb. Beides ist notwendig — Wetterprognosen nützen wenig, wenn Ihr Getriebe mitten in der windstärksten Jahreszeit ausfällt.

Steigende Betriebskosten, alternde Flotten erneuerbarer Energien und eine Verhärtung des Versicherungsmarkts erzeugen wirtschaftlichen Druck. KI-Monitoring bietet eine der wenigen skalierbaren Lösungen, um diese wachsenden Risiken branchenweit zu managen.

Viele Versicherer bieten Betreibern mit nachgewiesenen Predictive-Maintenance-Systemen mittlerweile bessere Konditionen an. Die belegte Risikominderung und der proaktive Wartungsansatz können zu Prämienreduzierungen und verbesserten Deckungsbedingungen führen. Einige Betreiber erzielen Einsparungen bei der Versicherung, die dazu beitragen, die Kosten ihres Überwachungssystems auszugleichen.

Nach unserer Erfahrung mit Kundendaten amortisieren sich die Investitionen für Betreiber typischerweise durch verhinderte Ausfälle und reduzierte Versicherungsprämien – insbesondere wenn sie mit Hochrisikoanlagen beginnen, bei denen eine frühzeitige Erkennung den größten Nutzen bringt.

Der ROI variiert je nach Flottengröße und den aktuellen Wartungspraktiken. Viele Betreiber erreichen eine Amortisation innerhalb von 12–18 Monaten. Dies ergibt sich durch reduzierte ungeplante Stillstände und eine optimierte Wartungsplanung. Die Kombination aus vermiedenen Notfallreparaturen und besseren Versicherungskonditionen sorgt häufig für eine überzeugende Wirtschaftlichkeit.

Cloudbasierte KI-Plattformen haben die Einrichtungskosten erheblich gesenkt. Viele Lösungen bieten inzwischen monatliche Preismodelle pro Windturbine an – das macht sie auch für kleinere Betreiber zugänglich, nicht nur für große Utility-Scale-Portfolios.

Ja – die meisten KI-Monitoring-Systeme funktionieren mit Windturbinen aller großen Hersteller. Entscheidend ist der Zugang zu SCADA-Daten, die branchenweit standardisiert sind – unabhängig von der Turbinenmarke. Einige Systeme sind zudem kompatibel mit vorhandenen Zustandsüberwachungsgeräten verschiedener Anbieter.

Ja, Turbit gehört seinen Gründern Michael Tegtmeier und Christian Fontius. Turbit wird außerdem durch unabhängiges Risikokapital von Vinci Ventures unterstützt.