Wie kommt man zu 100% vorhersehbarer Infrastrukturwartung?

Keinen einzigen Euro zu viel für die Instandhaltung der Infrastrukturen ausgeben und in der Lage sein, das für die kommenden Jahre erforderliche Instandhaltungsbudget genau vorherzusagen, ohne von Pannen, notwendigen ungeplanten Instandhaltungsarbeiten oder gar strukturellen Schäden überrascht zu werden. Kurz gesagt, die volle Kontrolle über die Verwaltung zu haben, indem man ständig ein optimales Gleichgewicht zwischen den Leistungen, Risiken und Kosten des Gebietes aufrechterhält. 100% vorhersehbare Instandhaltung ist das ultimative Szenario. In der Realität ist es jedoch unmöglich und wird auch bei allen zukünftigen Innovationen eine Utopie bleiben. Wir kommen ihr jedoch immer näher. Iv-Groep hat dafür die DREAM-Methode entwickelt: Data-driven Risk-Driven Enterprise Asset Management.

Interessante Herausforderung

In den Niederlanden gibt es 85.000 Brücken und Viadukte, 83.000 Durchlässe, 2.400 Kilometer Kais und 7.800 Pumpstationen. Alle zivilen Infrastrukturen zusammen haben einen Wert von mehr als 300 Mrd. EUR. Derzeit belaufen sich die jährlichen Kosten für die Erneuerung auf über 1 Mrd. EUR pro Jahr. Es wird erwartet, dass diese Kosten in den nächsten 20 Jahren um das 3- bis 4-fache ansteigen werden. In 30 Jahren werden sie wahrscheinlich auf 4 bis 6 Milliarden Euro pro Jahr ansteigen. Und das zusätzlich zu den Kosten von rund 7 Milliarden Euro pro Jahr für die Instandhaltung der bestehenden Infrastruktur. Dies geht aus dem TNO-Bericht 'Maintaining civil infrastructure, Preliminary national forecast report replacement and renovation' (vom 29. April 2021) hervor.

In Anbetracht der Tatsache, dass die Regierungen zunehmend bei der (Instandhaltung der) physischen Infrastruktur sparen müssen, stehen wir in den kommenden Jahrzehnten vor einer interessanten Herausforderung. Eine Herausforderung, die einen intelligenten Ansatz und Innovationen erfordert. 

Der DREAM-Ansatz

Der Begriff "Enterprise Asset Management" bezeichnet in DREAM die Organisation der Instandhaltung der physischen Vermögenswerte einer Organisation während des gesamten Lebenszyklus der einzelnen Vermögenswerte. Typische Beispiele für diese Anlagen sind Brücken, Tunnel, Kais, Schleusen, Dämme, Pumpstationen, Zu- und Abflüsse, Sturmflutwehre und (schiffbare) Straßen. Ein risikobasierter Ansatz für die Instandhaltung zielt darauf ab, Debakel zu vermeiden, z. B. durch gesperrte oder eingestürzte Brücken. Zu diesem Zweck wird die Risikoanalysemethode FMECA (Failure Mode, Effect and Criticality Analysis) angewendet. Grundlage ist eine bereichsspezifische Systemzerlegung, die nach der Struktur und Terminologie von Teil 4 der Norm NEN 2767 für Zustandsmessungen aufgebaut ist. Anschließend wird jedes Element bzw. jede Gebäudekomponente, oft in Zusammenarbeit mit dem Manager, auf mögliche Abweichungen von der/den beabsichtigten Funktion(en) analysiert, einschließlich der möglichen Ursachen und Auswirkungen in Bezug auf die Unternehmenswerte (wie Sicherheit, Zugänglichkeit, Kosten, Umwelt und Image). Iv-Infra verwendet eine eigene, validierte Datenbank mit Hunderten von möglichen Fehlermechanismen. Diese Datenbank wurde in den letzten 15 Jahren durch Risikoanalysen und Inspektionen von Infrastruktursystemen weltweit gespeist.

Die Kritikalität wird dann durch das (halb-)quantitative Ausmaß des Risikos jedes der Versagensmechanismen bestimmt, das sich wiederum aus der Schwere der Auswirkungen in Kombination mit der Eintrittswahrscheinlichkeit ergibt. Zur Abschätzung dieser Eintrittswahrscheinlichkeit werden verfügbare Informationen über das Gründungsjahr, die bisherige Nutzung und (damit weitgehend) die bisherigen Belastungen, die Wartungshistorie, eventuelle Reparaturen, Verstärkungen oder Änderungen in der Vergangenheit, den theoretischen zeitlichen Verlauf des Versagensmechanismus, Inspektionsergebnisse und den (wahrscheinlichen) aktuellen Zustand des Bauteils herangezogen. 

Diese wird dann durch Datenanalyse, Expertenschätzungen oder durch Verwendung einer in DREAM vorprogrammierten Ausfallkurve für den erwarteten Ausfallzeitpunkt, ergänzt durch eine quantitative oder vorprogrammierte Schätzung der Standardabweichung, in eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für den Ausfallzeitpunkt des spezifischen Ausfallmechanismus umgesetzt. Mit dieser Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, kombiniert mit den Auswirkungen auf die Betriebswerte, wird das Risikoprofil der Anlage in Abhängigkeit von der Zeit bestimmt. Indem dieses Risikoprofil entlang der Risikoakzeptanzleiste in Übereinstimmung mit der Geschäftswertmatrix einer Organisation platziert wird, kann der optimale Wartungszeitpunkt für jede Anlage bestimmt werden. Eine spezifische Instandhaltungsstrategie sichert die Leistung der Anlage zu den geringstmöglichen Kosten bei einem akzeptablen Risikoprofil.

Ungewissheit ist Trumpf

100% vorhersehbare Instandhaltung bleibt eine Utopie, denn das zu erwartende Ausfallmoment eines Wirtschaftsgutes kann nie mit Sicherheit bestimmt werden. Schließlich wissen wir nichts über die aktuelle (strukturelle) Festigkeit einer Anlage und können höchstens die aufgetretenen Belastungen abschätzen. Noch weniger kann man über zukünftige Belastungen sagen. Wir kennen das genaue Versagensverhalten im Laufe der Zeit nicht, und manchmal wissen wir nicht, wie alt ein Objekt ist. Der Grad der Ungewissheit drückt sich in einer Standardabweichung um den erwarteten Zeitpunkt des Versagens aus. Je unsicherer wir sind, desto breiter ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion um den erwarteten Ausfallzeitpunkt und desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass der tatsächliche Ausfallzeitpunkt früher als erwartet eintritt. 

Hier kommt der datengesteuerte Aspekt in DREAM zum Tragen. Wenn die Ungewissheit über den Zeitpunkt des Versagens auf mangelnde Kenntnisse über die Lasten oder die Festigkeit eines Wirtschaftsguts zurückzuführen ist, ist es hilfreich, so viele relevante Daten wie möglich zu sammeln. Dies kann durch Inspektionen, Messungen und Überwachung mit Sensoren (Vibrometer, Druckmessgeräte, Dehnungsmessstreifen, Neigungsmesser usw.) geschehen. Durch die Verarbeitung der Daten mit "intelligenten" Algorithmen und die anschließende Interpretation durch Spezialisten mit Fachkenntnissen werden diese Daten in Informationen über die Anlagen umgewandelt, die für eine genauere Abschätzung des zu erwartenden Ausfallzeitpunkts genutzt werden können. Natürlich noch nicht mit 100%-Vorhersagbarkeit, aber es führt in der Regel zu einem niedrigeren Risikoprofil, so dass die Wartung verschoben werden kann. 

Mit DREAM bietet Iv-Infra daten- und risikoorientierte Werkzeuge sowohl für eine nachweislich optimale Instandhaltungsstrategie mit Blick auf Leistung, Risiken und Kosten als auch für die Ermittlung einer nachweislich optimalen Strategie zur Inspektion, Messung und Überwachung von Sachanlagen.