In Raffinerieumgebungen – dicht, risikoreich und baulich komplex – ist der Spielraum für Fehler gering. Die Anlagen werden unter extremen Temperaturen und Drücken betrieben. Die Anlagen sind labyrinthartig aufgebaut und das Ergebnis jahrzehntelanger Modernisierungen, Umbauten auf bestehenden Standorten sowie oft unvollständiger Dokumentation. Vor diesem Hintergrund kann der traditionelle Ansatz der Instandhaltung, bei dem sich Teams auf regelmäßige Inspektionen oder auf Störungen basierende Eingriffe – oder sogar auf veraltete 2D-Zeichnungen – verlassen, den Anforderungen moderner Energiemärkte hinsichtlich Umfang, Sicherheit und Betrieb nicht mehr gerecht werden. Hier wird Software für die vorausschauende Instandhaltung in Raffinerien zu einem entscheidenden Faktor für Sicherheit, Kontinuität und Leistung.
Eine erfolgreiche Strategie zur vorausschauenden Instandhaltung hängt vom Management von 3D-Scandaten ab. Um den Zustand der Anlagen zu überwachen, vorherzusagen und entsprechend zu handeln, müssen Betreiber zunächst ihre physische Realität mit millimetergenauer Genauigkeit digitalisieren und verstehen. Raffinerien gehören zu den komplexesten Umgebungen, die gescannt werden müssen. Sie umfassen über Jahrzehnte hinweg aufgebaute Rohrgerüste, rotierende Anlagen in beengten Räumen, vertikale Strukturen, Druckbehälter, Fackeltürme, Kühltürme und Schalträume. Die Erfassung und Verwaltung dieser Komplexität erfordert spezialisierte Lidar-Scans, Drohnenfotogrammetrie und SLAM-basiertes mobiles Mapping. Zudem ist fortschrittliche Software erforderlich, die diese Daten nicht nur effizient darstellen, sondern auch mit den übergeordneten Anlagenmanagement- und Digital-Twin-Systemen einer Raffinerie verknüpfen kann.
Das Scandatenmanagement in Raffinerien beginnt mit der präzisen Erfassung der Realität. Terrestrische Scanner in Vermessungsqualität werden in den Prozessanlagen eingesetzt, um hochauflösende Punktwolken zu erfassen. Diese Scans werden anschließend ausgerichtet und in ein einheitliches räumliches Modell eingebunden. Für Raffinerien bedeutet dies oft, die Daten in logische Arbeitsbereiche aufzuteilen – z. B. Rohöldestillationsanlagen, Hydrocracker, Kokereien und Versorgungsanlagen. Das resultierende Netz muss genau genug sein, um Verformungen, Korrosion, Ausrichtungsabweichungen und die Verfügbarkeit von Zwischenräumen zu erkennen. Nach der Erfassung und Verarbeitung werden diese Daten in Plattformen wie Cintoo visualisiert, wo sie in ein navigierbares 3D-Netz umgewandelt werden, sodass Teams von jedem Standort aus auf aktuelle digitale Darstellungen zugreifen können.
Die Bedeutung der vorausschauenden Instandhaltung in Raffinerien ergibt sich aus den hohen Kosten ungeplanter Ausfallzeiten und den Risiken, die durch den Ausfall von Anlagen entstehen. Ein einziger Tag Stillstand in einer großen Raffinerie kann je nach Produktionskapazität und Produktmix zu Verlusten in Höhe von Hunderttausenden bis zu mehreren Millionen Dollar führen. Ausfälle von Wärmetauschern, Kompressoren oder Rohrleitungen können Sicherheitsabschaltungen, HSE-Vorfälle oder katastrophale Schäden auslösen. Die vorausschauende Instandhaltung nutzt eine Kombination aus Sensordaten, historischen Leistungsdaten und Indikatoren für den physischen Zustand – die häufig aus Scandaten abgeleitet werden –, um Ausfallstellen vorherzusagen, bevor sie auftreten. So können Teams Anlagen zum optimalen Zeitpunkt austauschen, reparieren oder verstärken.
Die Durchführung vorausschauender Instandhaltung mit Cintoo umfasst eine Kombination aus visuellen Daten, mit Tags versehenen Anlagemetadaten, Vergleichen mit historischen Scandaten und der Integration in technische Modelle. Sobald die Scandaten einer Raffinerie in Cintoo hochgeladen sind, können Nutzer damit beginnen , einzelne Komponenten– wie Ventile, Stützkonstruktionen oder Pumpen – anhand präziser Koordinaten und Klassifizierungsfelder zu kennzeichnen. Diese Kennzeichnungen werden mit Metadaten angereichert, darunter Installationsdatum, Inspektionshäufigkeit, letzte Wartungsmaßnahme und Betriebskritikalität. Im Laufe der Zeit führen die Betreiber zusätzliche Scans durch und vergleichen diese mit früheren Datensätzen. So können Nutzer Geometrieverschiebungen, Fehlausrichtungen oder Oberflächenverschleiß erkennen. Mit den Funktionen von Cintoo zur Abweichungsanalyse und zum Vergleich von Scans mit Modellen können Instandhaltungsmanager genau quantifizieren, inwieweit eine Anlage von ihrem Ausgangszustand oder den Konstruktionsspezifikationen abgewichen ist.
Parallel dazu lassen sich scanbasierte Inspektionen mit externen Zustandsüberwachungssystemen verknüpfen. So kann beispielsweise eine Pumpe anhand von 3D-Scandaten visuell überprüft werden, während gleichzeitig Daten von Schwingungssensoren, Temperaturfühlern und Durchflussmessungen einfließen. Werden diese Informationen zusammengeführt, kann eine Software für vorausschauende Instandhaltung priorisieren, welche Anlagen am stärksten gefährdet sind, die verbleibende Nutzungsdauer berechnen und Zeitfenster für Maßnahmen empfehlen. Die Integration mit CMMS- oder ERP-Tools von Cintoo stellt sicher, dass Arbeitsaufträge und die Beschaffung von Ersatzteilen rechtzeitig im Voraus geplant werden können – wodurch Verzögerungen minimiert und die Betriebszeit maximiert werden.
Der Wert dieser Arbeitsabläufe liegt in ihrer Fähigkeit, eine intelligentere Digital-Twin-Strategie voranzutreiben. Ein Digital Twin ist nur so nützlich wie die Daten, die er enthält. Mit Tools zur vorausschauenden Instandhaltung, die auf einem hochauflösenden 3D-Netz aufsetzen, können Raffineriebetreiber von reaktiven Arbeitsabläufen zu proaktiver Infrastrukturintelligenz übergehen. Die Teams verlassen sich nicht mehr auf statische 2D-Zeichnungen oder Annahmen über den Zustand der Anlagen. Stattdessen arbeiten sie in einer dynamischen Umgebung, die den tatsächlichen physischen Zustand der Raffinerie widerspiegelt, in regelmäßigen Abständen aktualisiert und mit Erkenntnissen zur Anlagenleistung angereichert wird. Im Laufe der Zeit entsteht so ein umfassender digitaler Faden, der Planung, Betrieb, Inspektion und Stilllegung miteinander verbindet.
Der ROI von Software für vorausschauende Instandhaltung in Raffinerien lässt sich anhand mehrerer Schlüsselkennzahlen quantifizieren. Erstens ist da die Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen – wie Korrosion unter der Isolierung (CUI) oder Flanschversatz – können Raffinerien Stillstände von Prozessanlagen verhindern, die oft Produktionsausfälle in Millionenhöhe pro Tag verursachen. Zweitens verlängern vorausschauende Arbeitsabläufe die Lebensdauer der Anlagen, da sie sich ausschließlich auf jene Komponenten konzentrieren, die einen Eingriff erfordern, wodurch übermäßige Wartung und Verschwendung reduziert werden. Drittens verbessert sich die Sicherheit der Einsatzkräfte vor Ort durch die Reduzierung manueller Inspektionen in Hochrisikobereichen, da virtuelle Inspektionen anhand von Scandaten von einem zentralen Büro aus durchgeführt werden können. Schließlich werden Compliance- und Auditprozesse optimiert, indem digitale Aufzeichnungen über Inspektionen, Abweichungen und Korrekturmaßnahmen geführt werden, die mit bestimmten Anlagenkennungen verknüpft sind.
Ein eindrucksvolles Beispiel für diesen Ansatz in der Praxis stammt von einem Raffineriekunden, der Cintoo einsetzt, um die Inspektion von Wärmetauscherkonstruktionen in einer Reformieranlage zu verwalten. Erste Scans ergaben, dass mehrere Stützbalken stärker durchhingen als die Auslegungstoleranzen zulassen. Diese wurden innerhalb der Scan-Plattform markiert und mit historischen Scandaten aus einer zwei Jahre zuvor durchgeführten Wartungsphase verglichen. Die Abweichungsanalyse bestätigte einen beschleunigten Verformungstrend, was zu einer vorbeugenden Verstärkung noch vor der nächsten geplanten Stilllegung führte. Dadurch konnte ein ungeplanter Stillstand vermieden werden, was zu geschätzten Einsparungen von über 750.000 US-Dollar bei den Kosten für aufgeschobene Stillstände und strukturelle Reparaturen führte. Darüber hinaus wurden die Scandaten zur Aktualisierung des Digital-Twin-Modells der Raffinerie genutzt, wodurch die technische Abstimmung für zukünftige Umbauten verbessert wurde.
Da Raffinerien weiterhin einem zunehmenden Druck hinsichtlich Betriebsverfügbarkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit ausgesetzt sind, wird die Rolle von Software für die vorausschauende Instandhaltung – gestützt auf hochpräzise 3D-Scandaten – nur noch an Bedeutung gewinnen. Mit Plattformen wie Cintoo können Raffineriebetreiber den Schritt von statischen Inspektionen hin zu dynamischer digitaler Intelligenz vollziehen. Das Ergebnis ist nicht nur eine bessere Instandhaltung, sondern eine intelligentere, widerstandsfähigere Raffinerie, die Ausfällen stets einen Schritt voraus ist.
Um mehr darüber zu erfahren, wie vorausschauende Instandhaltung und 3D-Scandaten Ihren Raffineriebetrieb modernisieren können, lesen Sie unseren Artikel über digitale Zwillinge im Energiebereich.