von Frank Markus | Donnerstag, 9. Oktober 2025

Im ersten Teil unserer Blogreihe haben wir die Grundlagen des modernen Asset Managements beleuchtet: von der strategischen Rolle über regulatorische Anforderungen bis hin zur Digitalisierung. In diesem zweiten Beitrag gehen wir einen Schritt weiter und widmen uns zwei Themen, die das Asset Management besonders nachhaltig verändern: Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) und Digitale Zwillinge. Richtig eingesetzt sorgen sie dafür, dass Betreiber von Infrastrukturen nicht mehr reaktiv handeln müssen, sondern proaktiv Risiken minimieren, Kosten senken und die Nachhaltigkeit ihrer Anlagen verbessern.

Predictive Maintenance – vorausschauend statt reaktiv

Traditionell erfolgt Instandhaltung in festen Intervallen: Anlagen werden regelmäßig überprüft oder auch vorsorglich ersetzt, unabhängig davon, ob tatsächlich ein Bedarf besteht. Dieses Vorgehen ist teuer, bindet Ressourcen und kann unerwartete Ausfälle nicht immer verhindern.

Predictive Maintenance bricht mit diesem Muster. Durch die Kombination von Sensorik, Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz (KI) wird der Zustand von Objekten in Echtzeit überwacht. Sensoren messen Parameter wie Temperatur, Druck, Vibrationen oder Durchfluss und liefern ein kontinuierliches Bild über die Belastung und Abnutzung. Diese Daten werden in einer zentralen Plattform gesammelt und mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen ausgewertet. Muster, die auf bevorstehende Schäden hinweisen, können dadurch frühzeitig erkannt werden. Das ermöglicht eine zustandsabhängige Wartung: Eingriffe erfolgen nur dann, wenn sie tatsächlich notwendig sind.

Die Vorteile sind vielfältig: ungeplante Stillstände werden reduziert, die Lebensdauer von Komponenten lässt sich genauer vorhersagen, Budgets können besser geplant und Ressourcen gezielter eingesetzt werden. Zudem sinkt der CO₂-Fußabdruck, weil unnötige Fahrten und Materialeinsätze vermieden werden.

Digitale Zwillinge – virtuelle Abbilder mit realem Mehrwert

Während Predictive Maintenance konkrete Handlungsempfehlungen für den Betrieb liefert, eröffnet der Digitale Zwilling einen ganzheitlichen Blick auf Anlagen und Netze. Er ist ein virtuelles Abbild der realen Infrastruktur, das kontinuierlich mit aktuellen Daten gespeist wird.

Ein Digital Twin besteht aus verschiedenen Ebenen:

• Geometrie, in Form von GIS- oder BIM-Daten, bildet die physische Struktur ab.
• Technische Parameter, Sach- und Betriebsdaten ergänzen diese Grundlage.
• Zustandsinformationen aus IoT-Sensoren liefern in Echtzeit den aktuellen Status.
• Historische Wartungsdaten und Simulationen runden das Modell ab.

So entsteht ein dynamisches, digitales Spiegelbild der Infrastruktur, das nicht nur dokumentiert, sondern auch simuliert. Netzplaner können Erweiterungen und Umbauten virtuell durchspielen, Instandhalter sehen auf einen Blick, wo die größten Risiken liegen, und Manager erhalten transparente Berichte für regulatorische Nachweise.

Das Power-Duo in der Praxis

Die wahre Stärke entsteht, wenn beide Ansätze ineinandergreifen. Predictive Maintenance liefert die Daten und Prognosen, der Digitale Zwilling visualisiert sie im Kontext des gesamten Netzes.

Ein Beispiel dafür liefert Engie: Steigt der Druck in einer Gasleitung, erfassen Sensoren den Wert und geben ihn an die Plattform weiter. Das Modell erkennt, dass dies auf ein mögliches Problem hinweist. Im Digitalen Zwilling (hier dem MapEdit Dashboard) wird der Zustand nicht nur in Form von Zahlen oder einem Graphen sondern auch in der Karte sichtbar. So wird die richtige Wartungsmaßnahme nicht nur vorgeschlagen, sondern auch in den Gesamtkontext eingebettet und teilweise können direkt aus der Zentrale entsprechende Ventile je nach Bedarf geöffnet oder geschlossen werden, soweit diese elektronisch steuerbar sind.

Abbildung 1: Auswahl der Gasdruckstation, unten die Auswertung des Drucks von April bis August.

Auch für die Investitionsplanung bietet diese Kombination enorme Vorteile. Der Digitale Zwilling zeigt Verschleißmuster in ganzen Netzbereichen, sodass Mittel gezielt in kritische Abschnitte fließen. Gleichzeitig fließen die Ergebnisse zurück in Business- und Planungssysteme wie ERP, GIS oder APM – ein integriertes Asset-Management-Ökosystem entsteht.

Abbildung 2: Darstellung der Alarme bei z.B. Druckabfällen.

Unser MuM-Blickwinkel

Bei MuM sehen wir unsere Rolle nicht darin, neue Predictive-Maintenance- oder Digital-Twin-Systeme zu entwickeln. Unser Beitrag liegt darin, vorhandene Technologien sinnvoll und möglichst nahtlos zu integrieren und dadurch Mehrwerte zu schaffen.

Mit unserer Lösung MapEdit verbinden wir Daten aus Sensorik, IoT- und Cloud-Plattformen, ERP- und GIS-Systemen in einer zentralen Arbeitsumgebung. Das MapEdit Dashboard macht komplexe Daten sichtbar und damit entscheidungsrelevant. So entstehen einheitliche Oberflächen, die für alle Beteiligten – vom Techniker bis zum Management – verständlich und einfach handhabbar sind.

Unsere Kunden haben diesen Ansatz bereits erfolgreich umgesetzt und nutzen MapEdit für Digital-Twin-Szenarien, die auf ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind. Beispiele finden sich in allen Bereichen der Netzbetreiber und unseren Industriekunden, immer mit dem Ziel, mehr Transparenz, mehr Effizienz, mehr Nachhaltigkeit zu schaffen.

Fazit

Predictive Maintenance und Digitale Zwillinge sind nicht nur Schlagworte, sondern handfeste Werkzeuge in unseren Softwarelösungen für ein zukunftsfähiges Asset Management. Zusammen schaffen sie die Grundlage für weniger Ausfälle, geringere Kosten, höhere Versorgungssicherheit und eine bessere Ressourcennutzung.

Mit dem MuM-Ansatz integrieren wir diese Technologien in eine ganzheitliche Plattform. Damit werden Infrastrukturen nicht mehr nur dokumentiert, sondern intelligent gesteuert, optimiert und zukunftssicher entwickelt. So entwickeln wir gemeinsam mit unseren Kunden von statischen Daten-Lieferanten hin zu datengetriebenen, smart vernetzten Unternehmen.

Bei Fragen zum Thema melden Sie sich gern unter frank.markus@mum.de.