Risikoanalyse zur Aufdeckung von Prozess schwachstellen

Abschlussbericht  

Risikoanalyse  zur  Aufdeckung  von  Prozess‐

schwachstellen  

Forschungsprojekt:  

KrOW!  Kosten‐  und  risikogesteuerter  Betrieb von Offshore Windparks  

Berichtsserie  

Werkzeuge zur Unterstützung des Betriebs 

von Offshore‐Windparks 

Der Abschlussbericht 

„Risikoanalyse zur Aufdeckung von Prozessschwachstellen“   

ist Teil der Berichtsserie  

„Werkzeuge zur Unterstützung des Betriebs von Offshore‐Windparks“ 

erschienen in: 

Technische Informationsbibliothek (TIB)  Welfengarten 1B 

30167 Hannover 

des Forschungsprojekts  

„KrOW! – Kosten‐ und risikogesteuerter Betrieb von Offshore Windparks“  

(gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des  Deutschen Bundestages, Förderkennzeichen 0325728). 

Die Verantwortung für den Inhalt dieses Berichts liegt bei den Autoren. 

November 2018 

  Offshore‐Windparks“ 

von Philip Joschko, Johannes Göbel und Stanislav Rockel   

„Entscheidungshilfe zur strategischen Planung der Instandhaltung“ 

von Paul Grazin und Torsten Renz     

„Umwelt‐ und Qualitätsmanagement in der Betriebsführung von Offshore‐Windparks“ 

von Vanessa Spielmann, Mandy Ebojie, Silke Eckardt, Stanislav Rockel, Nane Denker, Roland  Rogalski und Ewald Heyen 

„Risikoanalyse zur Aufdeckung von Prozessschwachstellen“ 

von Torsten Renz und Vanessa Spielmann   

„Trainingskonzepte und Anwendungsbeispiele für die Betriebsführung von Offshore‐Windparks“ 

von Lena Milchert, Saskia Greiner, Silke Eckardt, Nane Denker und Roland Rogalski 

I 

Inhaltsverzeichnis 

1  Allgemeine Einleitung KrOW! ... 1 

1.1  Forschungsprojekt KrOW! ‐ Rahmeninformationen ... 1 

1.2  Motivation ... 1 

1.3  Zielsetzung ... 2 

1.4  Vorstellung der Verbundpartner ... 3 

1.5  Projektstruktur ... 4 

1.6  Berichtserie  Werkzeugkiste  mit  „Werkzeugen  zur  Unterstützung  eines  kosten‐  und  risikogesteuerten Betriebs von Offshore‐Windparks“ des Forschungsprojekts KrOW! ... 5 

2  Einleitung zur Risikoanalyse zur Aufdeckung von Prozessschwachstellen ... 9 

2.1  Untersuchungsgegenstand ... 9 

2.2  Risikobewertung ... 9 

2.3  Bedingungen für eine statistische Risikoanalyse ... 10 

3  Prozesse im Offshore‐Windpark Betrieb ... 12 

3.1  Möglichkeiten der Dokumentation und Modellierung ... 12 

3.2  Prozesse der Betriebsführung von Offshore‐Windparks ... 12 

3.3  Prozesse der Risikoanalyse ... 16 

4  Ereignisdatenbank ... 18 

4.1  Datentabellen und ihre Verknüpfungen ... 18 

4.2  Tabellen im Einzelnen ... 20 

4.3  Befüllen der Datenbank ... 24 

4.3.1  Stammdaten ... 24 

4.3.2  Ereignisdaten ... 24 

5  Funktionsmuster zur Risikoanalyse ... 25 

5.1  Beschreibung des Funktionsmusters ... 25 

5.2  Evaluierung und Ausblick ... 28 

6  Quellenverzeichnis ... 30 

Abbildungsverzeichnis 

Abbildung 1: Zusammenarbeit und Teilprojekte (TP) der Verbundpartner ... 4 

Abbildung 2: Hierarchische Prozessstruktur (Greiner et al. 2015) ... 13 

Abbildung 3: Übersicht von Unterstützungs‐ und Ausführungsprozessen der Betriebsführung von  Offshore‐Windparks (in Anlehnung an Greiner et al. 2015) ... 15 

Abbildung 4: Teilprozess  „Einsatzplanung“  und  Elementarprozess  „Work  Permit  freigeben“  (modelliert mit IYOPRO, Intellivate GmbH 2018 ... 17 

Abbildung 5: Datenbankstruktur ... 19 

Abbildung 6: Nutzerschnittstelle für Risikoanalyse ... 25 

Abbildung 7: Aufgeklappte Prozesshierarchie ... 26 

Abbildung 8: Anzeige der Auswahl einer Hierarchiestufe ... 26 

Abbildung 9: Risikoanalyse mit Ergebnissen ... 27   

III 

Tabellenverzeichnis 

Tabelle 1: Struktur der Tabelle Windparks ... 20 

Tabelle 2: Struktur der Tabelle Belastungen ... 20 

Tabelle 3: Struktur der Tabelle HA ... 20 

Tabelle 4: Struktur der Tabelle FMEA ... 21 

Tabelle 5: Struktur der Tabelle RiskAnalyseOptionen ... 21 

Tabelle 6: Struktur der Tabelle RiskHierarchie ... 23 

Tabelle 7: Struktur der Tabelle RiskErgebnisse ... 23   

Abkürzungsverzeichnis 

AP    Arbeitspakete 

BMWi    Bundesministerium für Wirtschaft und Energie  BPMN    Business Model and Notation 

BSH    Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie  BTC     BTC Business Technology Consulting AG 

CTV    Crew Transfer Vessel 

GOWOG  German Offshore Wind Operation Guide 

HSB    Hochschule Bremen 

HSE    Health, Safety and Environment  IH    Instandhaltung 

IZP     IZP Dresden mbH  MTTR    Mean Time to Repair 

O&M    Betrieb und Instandhaltung (Operation and Maintenance)  OWEA     Offshore‐Windenergieanlagen 

OWP     Offshore‐Windpark 

SQL    Structured Query Language  SystOp    Projekt SystOp Offshore Wind 

TP    Teilprojekt 

QM(S)    Qualitätsmanagement(system)  UM(S)    Umweltmanagement(system)   Uni HH    Universität Hamburg 

1 

1 A LLGEMEINE  E INLEITUNG  K R OW! 

1.1 F

K

OW!

‐

R

Das Forschungsprojekt KrOW! Kosten‐ und risikogesteuerter Betrieb von Offshore Windparks ist ein  Verbundprojekt der Hochschule Bremen, EWE Erneuerbare Energien GmbH, BTC Business Technolo‐

gy Consulting AG, IZP Dresden mbH und Universität Hamburg. Das Projekt wurde durch das Bundes‐

ministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im 6. Energieforschungsprogramm der Bundesregie‐

rung gefördert; Projektlaufzeit vom 01.12.2014 bis 31.05.2018. Es wird unter dem Förderkennzei‐

chen 0325728 geführt. 

1.2 M

Etwa dreißig Prozent der Stromgestehungskosten von Offshore‐Windparks (OWP) entfallen auf die  Betriebsphase (Berger 2013). Eine Senkung der Kosten erfordert effizientere Abläufe unter wech‐

selnden Randbedingungen, bspw. Wetter, sowie Verfügbarkeiten von Mensch und Material (Hobohm  et al. 2013). Der Windparkbetrieb erfolgt in einem vielschichtigen Geflecht aus technischen, logisti‐

schen und organisatorischen Prozessen. Betriebliche Entscheidungen müssen unter gleichzeitiger  Betrachtung der beiden Kriterien Kosten und Risiko getroffen werden. Nach Aussagen von Betreibern  sind an die Betriebsbedingungen adaptierbare sowie nach den Maßstäben Kosten und Risiken ge‐

steuerte Abläufe eher die Ausnahme. 

Um diese Abhängigkeiten bei Entscheidungen im laufenden Betrieb zu berücksichtigen und das Effizi‐

enzpotenzial unter den ständig wechselnden Bedingungen ausschöpfen zu können, sind die unter‐

schiedlichen Leistungselemente, wie Techniken, Prozesse, Aktivitäten, Schnittstellen, Akteure, Res‐

sourcen, etc. systematisch und dynamisch miteinander zu verknüpfen. 

In anderen klassischen Industriezweigen finden Instrumente zur Erhöhung der Flexibilität von Ge‐

schäftsprozessen durch Vernetzung, dezentrale Steuerungsmechanismen sowie intelligente Daten‐

aufnahme und Integration inzwischen Anwendung (moderne industrie 2018). Dies muss der Offsho‐

re‐Branche gleichermaßen gelingen, um die aktuell noch hohen Betriebskosten kontrollieren und  senken zu können. 

Die operative Betriebsführung eines OWP ist maßgeblich für die Koordination und Durchführung  dieser Prozesse unter Nutzung aller verfügbaren Daten und Informationen verantwortlich. Projekter‐

gebnisse aus dem Forschungsvorhaben SystOp Offshore Wind  ‐ Optimierung des Leistungssystems  Offshore‐Windpark¹ haben gezeigt, dass das Know‐how der Betriebsführung größtenteils auf der  Erfahrung einzelner Personen beruht. Entscheidungen über die Durchführung der Einsatzplanung  werden spontan und personenabhängig getroffen. Insbesondere Instandhaltungsprozesse bergen ein  erhebliches Optimierungspotenzial durch strukturierte Arbeitsabläufe (Greiner et al. 2015). 

1 Gefördert durch das BMWi, Förderkennzeichen 0325283  

Bis 2021 benötigt die Branche Tausende zusätzliche Fachkräfte (Berger 2013). Bei der Deckung von  Personalbedarfen ist in der OWP‐Branche davon auszugehen, dass nur in geringem Umfang erfahre‐

nes Personal aus dem Bereich der Offshore‐Windenergienutzung zur Verfügung steht. Für eine  schnellere Einarbeitung bzw. das Training von Sondersituationen fehlen Trainingssimulatoren, wie sie  in anderen Bereichen mit hoher Komplexität und hohen Sicherheitsanforderungen wie z.B. der Schiff‐

fahrt oder der Kernenergienutzung erfolgreich eingesetzt werden. 

Instandsetzungsaktivitäten für einzelne OWP‐Komponenten können nach unterschiedlichen Strate‐

gien festgelegt werden: Instandsetzung ausschließlich nach Schadenseintritt, Instandsetzung bei Er‐

reichen einer bestimmten Betriebszeit respektive kalendarischen Zeitpunktes sowie Instandsetzung  bei Erreichen eines Grenzwertes eines beobachteten Zustandes. Hierbei gilt es die zu erwartenden  resultierenden Kosten, Fehlerhäufigkeiten und Verfügbarkeiten für die jeweiligen Alternativen quan‐

tifizieren zu können, wobei auf komponentenspezifische Merkmale wie Zuverlässigkeit und Instand‐

haltbarkeit, Kosten und Dauer je Instandhaltungsaktivität und systemspezifische Merkmale wie Aus‐

fallfolgen eingegangen werden muss. Außerdem ist mit der Verknüpfung von Einzelprozessen zu  Prozessfolgen (z.B. gleichzeitige Ausführung von Inspektions‐ und Instandsetzungstätigkeiten) ein  hohes Einsparpotenzial zu erwarten. Weiterhin stellt dieses Wissen die Basis für mögliche betreiber‐

übergreifende Instandhaltungskonzepte dar und liefert hiermit eine wesentliche Unterstützung für  die strategische Betriebsführung (Hobohm et al. 2013). 

1.3 Z

Ziel des Projektvorhabens KrOW! ist es, die Prozessorganisation der strategischen und operativen  Betriebsführung von OWPs durch Entscheidungsunterstützungen zu verbessern. 

Ein wesentliches Teilziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Werkzeuges zur Unter‐

stützung des Betriebspersonals. Über eine Reporting‐Funktion werden einerseits realistische und  zuverlässige Aussagen über den Zustand des aktuellen Betriebs angeboten und andererseits Hinwei‐

se zur strategischen Ausrichtung des Betriebsführungskonzeptes gegeben. Mit Hilfe von Performanz‐

kriterien werden Instandhaltungsstrategien und Prozesse bewertet. Der Betriebsführung werden  damit Wahlmöglichkeiten offeriert, so dass kosten‐ und risikooptimierte Entscheidungen erleichtert  getroffen werden können.  

Wesentliche Koordinierungsaufgaben im Vorfeld der Einsatzplanung werden mit dem Werkzeug ge‐

prüft sowie standardisiert und festgelegt. Die Anwendung zieht damit einen geringeren Koordinati‐

onsaufwand und somit eine Einsparung an Ressourcen nach sich.  

Durch die Aufnahme, Modellierung und Parametrierung der Betriebsprozesse werden vorhandene  Erfahrungen dokumentiert und transparent dargestellt. Damit wird der interne und etwaige externe  Wissenstransfer sichergestellt. Für die Einarbeitung neuer Mitarbeiter_innen aber auch für die Pla‐

nung und Durchführung von Einsätzen ist dies von unschätzbarem Wert. 

Mit der Anbindung an Qualitäts‐ und Umweltmanagementsysteme sowie der Konzeption eines Trai‐

ningswerkzeugs wird die Grundlage zur Steigerung der Prozessqualität, der Wirtschaftlichkeit, der  Umweltverträglichkeit sowie Kunden‐ und Mitarbeiterzufriedenheit des OWP‐Betriebes geschaffen.  

3 

1.4 V

V

Die Projektpartner decken mit ihren unterschiedlichen Schwerpunkten den gesamten Bereich von  der Datenerhebung über den Betrieb und seine Prozesse bis hin zur Erstellung von IT‐Lösungen für  den Windparkbetrieb ab. Durch die Kombination der verschiedenen Expertisen der Partner erfolgt  die Umsetzung der Ziele des Forschungsprojekts KrOW!.  

Das Forschungsprojekt wurde von der Hochschule Bremen koordiniert. Die Hochschule verfügt über  umfangreiche Erfahrung in der Darstellung, Analyse und Bewertung von Prozessen komplexer Syste‐

me. Dies wurde bereits für die Optimierung des Betriebs und der Instandhaltung von OWP im Rah‐

men des Forschungsprojekts SystOp Offshore Wind  ‐ Optimierung des Leistungssystems Offshore‐

Windpark angewendet.  

Die EWE ERNEUERBARE ENERGIEN GmbH ist das Kompetenzzentrum im EWE‐Konzern für das Ge‐

schäftsfeld Erneuerbare Energien. Das Unternehmen entwickelt und betreibt Anlagen zur regenerati‐

ven Stromerzeugung aus Wind, Biomasse, Photovoltaik und Wasserkraft in Norddeutschland. Der  Fokus der Geschäftstätigkeit liegt in den Bereichen Wind Onshore und Offshore sowie Biomasse. Die  EWE ERNEUERBARE ENERGIEN GmbH ist eine 100‐prozentige Tochter der EWE AG. 

Bereits in den 1980er Jahren gehörte EWE zu den ersten kommerziellen Windkraft‐Betreibern welt‐

weit und ist heute federführend an Deutschlands erstem Offshore‐Windpark alpha ventus beteiligt.  

Die EWE Offshore Service & Solutions GmbH (OSS) bietet fundiertes Fachwissen und langjährige  Erfahrung zu den Themen Planung, Realisierung und Betrieb von Offshore‐Windenergieparks an. Um  den  vielfältigen  Marktanforderungen  gerecht  werden  zu  können,  hat  EWE  die  Offshore‐

Kompetenzen in der EWE Offshore Service & Solutions GmbH zusammengefasst. Ein interdisziplinä‐

res Team von Offshore‐Spezialisten mit Einsatzerfahrung im In‐ und Ausland unterstützt Kunden  während der gesamten Umsetzung von Offshore‐Projekten – von der Planungsphase bis zur Betriebs‐

führung. 

Die BTC Business Technology Consulting AG ist eines der führenden deutschen IT‐Consulting‐

Unternehmen und insgesamt an 14 Standorten in Deutschland, der Schweiz, der Türkei sowie in Po‐

len und in Japan vertreten. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Oldenburg beschäftigt 1.600 Mitarbei‐

ter. 

BTC hat ein ganzheitliches, branchenorientiertes IT‐Beratungsangebot und eine führende Position  sowie hohe Kompetenz in ihren Geschäftsgebieten Energie, Industrie, Telekommunikation, Öffentli‐

cher Sektor und Private Dienstleistungen. Zu den zentralen energiebezogenen Produkten des Unter‐

nehmens zählen u.a. das Prozessleitsystem BTC PRINS, der BTC Grid Agent zur dynamischen Anpas‐

sung der elektrischen Eigenschaften von Windparks an die Anforderung der Netzanschlusspunkte  und Geographische Informationssysteme zur Verwendung bei netzbezogenen Planungs‐ und In‐

standhaltungsarbeiten. Im Kontext der Digitalisierung ist BTC ein wichtiger Partner für die Identifika‐

tion des Potenzials neuer Technologien zur Effizienzsteigerung und zur Einführung durchgängiger, IT‐

unterstützter Dienstleistungen, sogenannter Smart Services. 

Im Fachbereich Informatik der Universität Hamburg werden seit mehr als 25 Jahren vielfältige FuE‐ 

und Technologietransfer‐Projekte der Simulationstechnik, insb. in Umwelt und Logistik, durchgeführt. 

U.a. wurde das quelloffene Simulationsrahmenwerk DESMO‐J entwickelt, welches in verschiedenen  kommerziellen Softwareprodukten integriert ist. Auf dem Gebiet der Modellierung und Simulation  wurden mit verschiedenen Industriepartnern Kooperationsprojekte durchgeführt sowie Studien und  Empfehlungen  für  Investitionsentscheidungen  erarbeitet.  Neben  dem  bereits  genannten  For‐

schungsprojekt SystOp Offshore Wind wurden auch In mehreren Projekten der Containerterminallo‐

gistik Simulationsexperimente durchgeführt, welche Fragestellungen wie Ladestrategien, Layout‐

Planung und den Einsatz neuartiger Lademittel beinhalteten.  

Die Ingenieurgesellschaft für Zuverlässigkeit und Prozessmodellierung Dresden mbH bringt umfang‐

reiches Know‐how zur statistischen Datenanalyse, zu Zuverlässigkeitsuntersuchungen und zur Opti‐

mierung von Prozessen aus anderen Technikbranchen sowie umfassende Kenntnisse und Erfahrun‐

gen mit softwaretechnischen Umsetzungen mit. Im Bereich der Erneuerbaren Energien hat die IZP  Dresden mbH die Projektleitung im Verbundprojekt EVW II übernommen. 

1.5 P

Zum Erreichen der Ziele haben die Projektpartner im Verbund folgende acht Teilprojekte (TP) bear‐

beitet: 

Abbildung 1: Zusammenarbeit und Teilprojekte (TP) der Verbundpartner 

Die EWE EE hat zu Beginn des Projekts die Betreiberanforderungen in einem Pflichtenheft zusam‐

mengetragen, diese bilden die Grundlage zur Entwicklung aller nachfolgenden Methoden und Werk‐

zeuge. Anschließend wurden durch die Hochschule Bremen ausgewählte Betriebsprozesse model‐

liert. Durch die BTC AG wurden die Daten und Informationen aufbereitet und in einer Datenbank  hinterlegt. Auf Grundlage dieser Datenbank wurden von der Universität Hamburg und der IZP Dres‐

den mbH Werkzeuge zur Entscheidungsunterstützung bei der operativen und strategischen Betriebs‐

führung entwickelt. Kennzahlen und Dokumente des Umwelt‐ und Qualitätsmanagements wurden  von der Hochschule Bremen mit Prozessen des Betriebs und der Instandhaltung von Offshore‐

Windparks verknüpft und über ein von der BTC AG entwickeltes Reporting darstellt. Die Ergebnisse  der Prozessabläufe, der Entscheidungsunterstützung, des Reportings und der Kennzahlen wurden in 

5 

dem von der Hochschule Bremen entwickelten Trainingswerkzeug zur Aus‐ und Weiterbildung von  Mitarbeiter_innen der operativen Betriebsführung eingearbeitet. 

1.6 B

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UND RISIKOGESTEUERTEN 

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OW! 

Bei der Ausarbeitung der Teilprojekte wurden fünf Themenschwerpunkte für Werkzeuge zur Unter‐

stützung der Betriebsführung von Offshore‐Windparks identifiziert. Das Projekt ist als Werkzeugkiste  vorstellbar, in der sich die verschiedenen Werkzeuge in Form der Einzelberichte befinden. Je nach  Zielgruppe und Anwendungsbereich können die benötigten Werkzeuge herausgenommen werden  und bei der Umsetzung eines kosten‐ und risikogesteuerten Betriebs von Offshore‐Windparks die‐

nen.  

Die Berichte, die sich in der Werkzeugkiste befinden sind: 

 Heuristik und Simulation als Entscheidungsunterstützung bei der operativen Einsatzplanung  für Offshore‐Windparks  

 Entscheidungshilfe zur strategischen Planung der Instandhaltung  

 Umwelt‐ und Qualitätsmanagement in der Betriebsführung von Offshore‐Windparks  

 Risikoanalyse zur Aufdeckung von Prozessschwachstellen  

 Trainingskonzepte  und  Anwendungsbeispiele  für  die  Betriebsführung  von  Offshore‐

Windparks  

Für die Projektergebnisse „Betreiberanforderungen“, „Datenmanagement und –analyse“, „Prozess‐

dokumentation“ und „Reporting“ wurden keine gesonderten Berichte erstellt, da sie der Unterstüt‐

zung der übrigen Projektthemen dienen und somit in den jeweiligen Berichten beschrieben werden.  

Nachfolgend sind die Informationen zu den Autoren, der Zielgruppe und den Inhalten der verschie‐

denen Berichte dargestellt. Die Berichte stehen zum Download auf der Homepage www.krow‐

wind.de zur Verfügung. 

Heuristik und Simulation als Entscheidungsunterstützung bei der operativen Einsatzplanung für  Offshore Windparks 

Autoren:  Philip Joschko, Universität Hamburg  Johannes Göbel, Universität Hamburg 

Stanislav Rockel, BTC Business Technology Consulting AG 

Zielgruppe:   Hersteller 

 Betriebsgesellschaften 

 Alle Instandhaltungsunternehmen, die mit einer großen Zahl an Ressourcen  eine Vielzahl von Maßnahmen durchführen und dabei eigenverantwortlich  planen können 

Inhalte:   Funktionsmuster einer Software als Entscheidungsunterstützung bei der Pla‐

nung von Instandhaltungsarbeiten 

 Datenstruktur als unverzichtbare Basis für Optimierungsansätze 

 Ganzheitlicher, heuristischer Ansatz zur Generierung von Einsatzplänen 

 Simulation als Vergleichsmethodik für mögliche Einsatzpläne 

Entscheidungshilfe zur strategischen Planung der Instandhaltung  Autoren:  Paul Granzin, IZP Dresden mbH 

Zielgruppe:   Instandhaltungsplaner 

 Betreiber 

 System‐ und Komponentenlieferanten 

Inhalte:   Entwicklung und Implementierung eines Software‐Tools zur datengestützten  Evaluierung von Instandhaltungsstrategiealternativen bezüglich der Kenngrö‐

ßen ‚Verfügbarkeit‘, ‚Fehlerhäufigkeit‘ und ‚Kostenrate‘. Hierbei wurden fol‐

gende Alternativen untersucht: Die rein korrektive Erneuerung (Run‐To‐Fail),  die prophylaktische Erneuerung bei Erreichen eines bestimmten Alters res‐

pektive kalendarischen Zeitpunktes sowie die zustandsabhängige Erneuerung. 

7 

Umwelt‐ und Qualitätsmanagement in der Betriebsführung von Offshore Windparks (HSB)  Autoren:  Vanessa Spielmann, Hochschule Bremen 

Mandy Ebojie, Hochschule Bremen  Silke Eckardt, Hochschule Bremen 

Stanislav Rockel, BTC Business Technology Consulting AG  Nane Denker, EWE Offshore Service & Solutions GmbH  Roland Rogalski, EWE Offshore Service & Solutions GmbH  Ewald Heyen, EWE Erneuerbare Energien GmbH

Zielgruppe:   Qualitäts‐, Umwelt und Prozessmanagementbeauftragte der Betriebsführung  

 Prozessverantwortliche 

 Leitung der Betriebsführung

Inhalte:   Ermittlung relevanter Qualitäts‐ und Umweltmanagementkennzahlen in der  OWP‐Betriebsführung 

 Einbindung dokumentierter Informationen in den Betrieb von OWP 

Risikoanalyse zur Aufdeckung von Prozessschwachstellen  Autoren:  Torsten Renz, IZP Dresden mbH 

Vanessa Spielmann, Hochschule Bremen 

Zielgruppe:   Abteilungsleiter der Akteure (z.B. Betriebsservice) in den Teilprozessen 

 Qualitätsmanager 

 Prozessverantwortliche 

Inhalte:   Beschreibung des Funktionsmusters (Auswertemöglichkeiten, Eingaben) 

 Zu Grunde liegende Datenbank 

Trainingskonzepte und Anwendungsbeispiele für die Betriebsführung von Offshore‐Windparks  Autoren  Lena Milchert, Hochschule Bremen 

Saskia Greiner, Hochschule Bremen  Silke Eckardt, Hochschule Bremen 

Nane Denker, EWE Offshore Service & Solutions GmbH         Roland Rogalski, EWE Offshore Service & Solutions GmbH  Zielgruppe:   Aus‐ und Weiterbildungseinrichtungen 

 Offshore‐Windpark‐Betreiber 

 Leitung Technische Betriebsführung 

Inhalte:   Leitfaden zur Entwicklung von Trainingskonzepten für die technische Betriebs‐

führung am Beispiel bereits umgesetzter Trainingsmodule 

9   

2 E INLEITUNG ZUR  R ISIKOANALYSE  ZUR  A UFDECKUNG  VON  P ROZESSSCHWACH‐

STELLEN  

Durch die Auswertung von Ereignisdaten werden ausgewählte Hauptaktivitäten einer vergleichenden  Risikobewertung unterzogen und in einer Rangfolge dargestellt. Die Bewertung kann hinsichtlich  verschiedener Performanzkriterien vorgenommen werden: Verzögerte Wiederinbetriebnahme/ Ge‐

fährdung der Tagesmission/ monetär. 

Damit ist kurz umrissen, worum es bei der hier dargestellten Risikoanalyse geht. Genaueres zum Un‐

tersuchungsgegenstand und zur eigentlichen Bewertung ist den folgenden Ausführungen zu entneh‐

men. Der Art nach handelt es sich um eine Datenauswertung. Um die notwendigen Daten in geeigne‐

ter Form bereitstellen zu können, bedarf es einiger Bedingungen, die ebenfalls erörtert werden. 

Zur Durchführung der Risikoanalyse wurde ein Funktionsmuster entwickelt. 

2.1 U

Mit der Risikoanalyse sollen Schwachstellen in den Prozessen des Betriebs und der Instandhaltung  eines OWP aufgedeckt werden. Prozesse können als komplexes Gebilde aus Aktivitäten verstanden  werden, die in Wechselwirkung stehen. Die Aktivitäten sollen bestimmte Funktionen zuverlässig (d.h. 

richtig und beständig) in einem vorgegebenen Zeitrahmen erfüllen. Tun sie das nicht, so muss man  mit unerwünschten Folgen rechnen. Will man dem möglichst effektiv begegnen, so sollte man sich  zunächst um die Schwachstellen kümmern. Dazu empfiehlt es sich, die Aktivitäten hinsichtlich ihrer  Fehleranfälligkeit und den Fehlerfolgen zu bewerten. Wie in Abschnitt 0 beschrieben, besitzen Pro‐

zesse eine hierarchische Struktur. Je tiefer man in diese Struktur eindringt, desto begrenzter wirken  die Prozesselemente bei gleichzeitiger Erhöhung der Anzahl zu betrachtender Prozesselemente ins‐

gesamt. Auf welcher Ebene man die Risikoanalyse durchführt, ist davon abhängig, wo sich am besten  Maßnahmen gegen die Fehler finden lassen. Außerdem kann auch der Analyseaufwand ein Kriterium  sein, nicht zu tief in die Prozesshierarchie herunterzugehen. Im Rahmen von KrOW! wurden die so‐

genannten Hauptaktivitäten als unterste Prozessebene ausgewählt. 

2.2 R

Risikobetrachtungen untersuchen typischer Weise mögliche Fehlerarten und bewerten diese hin‐

sichtlich Häufigkeit und Schadensausmaß. Um eine Rangfolge der Fehlerarten bilden zu können, geht  man von der zweidimensionalen zu einer eindimensionalen Bewertung über, indem man die Häufig‐

keit und das mittlere Schadensausmaß multipliziert. Statistisch gesehen handelt es sich um einen  über einen längeren Zeitraum kumulierten Schaden bezogen auf die Länge des Zeitraumes. Nach  diesem Berechnungsprinzip arbeitet auch das Funktionsmuster. 

Je nachdem welche Art von Schaden man betrachtet, kommt man zu verschiedenen Risikobewertun‐

gen. In Abstimmung mit den Projektpartnern wurden folgende Schadensarten betrachtet: 

10 

 Zeitliche Verzögerung der Wiederinbetriebnahme einer OWEA 

 Mehrkosten infolge zusätzlicher oder aufwendigerer Maßnahmen 

 Gefährdung der Mission 

Außerdem wurde eine monetäre Gesamtbewertung als vierte Schadensart gebildet, indem die zeitli‐

che Verzögerung und die Mehrkosten in geeigneter Weise zusammengerechnet wurden. 

2.3 B

R

Die Risikoanalyse wird in Form einer statistischen Auswertung von Ereignisdaten umgesetzt. Dazu  gehören die Ereignisbeobachtung und ‐dokumentation, sowie die Datenauswertung. 

Damit wird ein anderer Weg als im Projekt SystOp gegangen. Dort wurden die Eingangsinformationen  für die Risikoanalyse im Rahmen von Expertenbefragungen eingeholt. Detaillierte Informationen sind  dem German Offshore Wind Operation Guide (GOWOG) zu entnehmen. (Greiner et al. 2015) 

Mit dem Statistikansatz können wesentliche Vorteile genutzt werden. Zum einen kann die Bewertung  jederzeit unter Einbezug der aktuellsten Daten fokussiert auf den zu untersuchenden OWP erfolgen. 

Zum anderen löst man sich von der Abhängigkeit von den Experten, deren Wissen beim Ausscheiden  verloren geht. Um eine aussagefähige Datenauswertung zu ermöglichen, ist bei der Ereignisbeobach‐

tung und ‐dokumentation einiges zu beachten. 

Ist keine vollständige Beobachtung möglich, so muss sie wenigstens repräsentativ sein. D.h. die Feh‐

lermöglichkeiten in den Prozessen müssen sowohl hinsichtlich ihrer Fehlerhäufigkeit als auch ihrer  Fehlerfolge bei einer eingeschränkten Beobachtung genauso bewertet werden, als würde man eine  vollständige Beobachtung gewährleisten. Vollständig bedeutet, dass man jeden Prozessfehler an  jedem Ort zu jeder Zeit beobachten kann. Argumente, die für eine umfassende Beobachtung spre‐

chen, sind 

 Größere Aussagekraft der Analyseergebnisse 

 Repräsentativität ist automatisch garantiert 

 Kein nachträgliches Beklagen von Datenlücken 

 Das aufwendige Festhalten einzelnen Beobachtungsphasen entfällt 

Für eine eingeschränkte Beobachtung könnte der geringere Aufwand sprechen. Die im Weiteren  dargestellte Analyse geht von einer vollständigen Beobachtung aus.  

Des Weiteren muss garantiert werden, dass beobachtete Fehler Eingang in die Daten finden. Wer  einen Fehler erkannt hat, sollte diesen melden, denn möglicherweise ist er der einzige, dem sich der  Fehler offenbarte. Auch wenn man weiß, dass jemand anderem der Fehler auffallen müsste, bedarf  es der Meldung. Denn sollte auch der andere von einer Fehlermeldung mit gleicher Argumentation  absehen, so geht der Fehler wohl möglich für die Dokumentation verloren. Schließlich müssen im  Vorfeld der Dokumentation Mehrfachmeldungen eines Fehlers oder einer Fehlerkette gebündelt und  einer Ursache zugeordnet werden. 

11   

Für das Abspeichern der Fehlerereignisse muss eine Datenbank mit geeigneter Struktur und vordefi‐

nierten Stammdaten (z.B. Prozesse, Fehlerarten) bereitgestellt werden. Nur so kann man später sinn‐

voll Filter, Gruppierungen und Kennwerte bilden. Würde man beispielsweise jedem Ereignis eine  neue Fehlerart zuordnen, könnte man über das Auszählen keine Fehlerhäufigkeiten der Fehlerarten  ableiten. Näheres zur Datenbank ist dem Abschnitt 4 zu entnehmen. 

Der folgende Abschnitt widmet sich dem Untersuchungsgegenstand, d.h. den Prozessen und Pro‐

zesselementen. 

12 

3 P ROZESSE IM  O FFSHORE ‐W INDPARK  B ETRIEB  

3.1 M

D

M

Eine Differenzierung in Führungs‐, Ausführungs‐ und Unterstützungsprozesse hat sich in verschiede‐

nen Branchen etabliert. Die Wertschöpfung erfolgt in den Ausführungsprozessen, wozu die techni‐

sche Betriebsführung von OWPs gehört. In Unterstützungsprozessen, wie dem Personal‐ oder Fi‐

nanzmanagement, wird die Verfügbarkeit benötigter Ressourcen sichergestellt. Führungsprozesse, zu  denen sich das QM und UM zuordnen lassen, koordinieren Ausführungs‐ und Unterstützungsprozes‐

se, so dass die gewünschte Qualität bzw. Umweltleistung erlangt wird. (Fischermanns 2012) 

Eine hierarchische Gliederung eignet sich um die Prozesses eines OWPs strukturiert und übersichtlich  darzustellen. Ausgehend von den Projektphasen werden die Prozesse über verschiedene Ebenen bis  hin zu Elementarprozessen verfeinert. Diese hierarchische Prozessstruktur dient der Reduzierung der  Komplexität sowie der Identifizierung und Definition von Prozessen auf den unterschiedlichen Ebe‐

nen. (Greiner et al. 2015) 

Wertschöpfungskettendiagramme ermöglichen die Darstellung der Ablaufstruktur von Prozessen auf  höherer Ebene. Die Sprache Business Process Model and Notation (BPMN 2.0) eignet sich für die Mo‐

dellierung von Geschäftsprozessen auf Elementarebene. Sie ist eine semi‐formale, standardisierte  Prozessmodellierungsnotation, die eine verständliche Definition und Dokumentation von Geschäfts‐

prozessen ermöglicht. Ihre Stärke liegt in der anschaulichen Darstellung von Interaktionen zwischen  verschiedenen Akteuren sowie der Modellierung von chronologisch‐sachlogische Abfolgen von Akti‐

vitäten, Ereignissen und Bedingungen mittels Sequenzflüssen. Der Austausch von Informationen,  Daten, Material etc. zwischen Organisationseinheiten wird über Nachrichtenflüsse dargestellt. Edito‐

ren ermöglichen die Modellierung, Dokumentation, Automatisierung und Simulation von Geschäfts‐

prozessen auf Grundlage dieses Notationsstandards. (Freund und Rücker 2012) 

3.2 P

B

O

‐W

Die Prozesse von OWPs lassen sich in die sechs Projektphasen Planung, Entwicklung & Konstruktion,  Produktion, Bau, Betrieb und Rückbau unterteilen. Der Clusterprozess der Betriebsführung umfasst  

13   

Abbildung 2: Hierarchische Prozessstruktur (Greiner et al. 2015) 

14 

den Betrieb, Stillstand/Bereitschaft, Änderung bzw. Modifikation, Instandhaltung und außergewöhn‐

lich Situationen. Die Instandhaltung lässt sich in die Hauptprozesse Inspektion, Wartung, Instandset‐

zung und Verbesserung gliedern. Jeder einzelne Hauptprozess lässt sich jeweils in die Teilprozesse  Ermittlung der Arbeitsbedarfs, Einsatzplanung, Vorbereitung, Durchführung und Nachbereitung diffe‐

renzieren. (Abbildung 2) 

Eine umfangreiche und detaillierte Beschreibung der einzelnen Prozesse ist dem German Offshore  Wind Operation Guide (GOWOG) zu entnehmen. (Greiner et al. 2015) 

Abbildung 3 zeigt Unterstützungs‐ und Ausführungsprozesse der Betriebsführung von OWPs auf Teil‐

prozessebene. Die Ausführungsprozesse setzen sich aus den Teilprozessen Ermittlung des Arbeitsbe‐

darfs, Einsatzplanung, Vorbereitung, Durchführung und Nachbereitung zusammen. Zu den Unterstüt‐

zungsprozessen gehören unter anderen die Lagerbestandsüberwachung, Anlagenüberwachung, See‐

raumüberwachung, Seebefeuerungsüberwachung und Personalqualifikationsüberwachung. 

Ausführungsprozesse 

Ermittlung des Arbeitsbedarfs 

Im Rahmen der Ermittlung des Arbeitsbedarfs werden anstehende Maßnahmen identifiziert, priori‐

siert und ausgewählt. Es werden ggf. Spezialschiffe oder –werkzeuge sowie Ersatzteile organisiert  und beim Zoll angemeldet. Auch werden Gefährdungsbeurteilungen erstellt und ggf. extern angefor‐

dert, geprüft und freigegeben. Ferner erfolgt die Personalplanung und das Erstellen sowie Übermit‐

teln von Anträgen auf Work Permit.  

Einsatzplanung 

Während der Einsatzplanung erfolgt die Überprüfung der Anträge auf Work Permit und Personalda‐

ten und –qualifikationen. Auch werden Transportmittel für den Einsatz geplant. Bei positiver Prüfung  werden die Anträge auf Work Permit freigegeben, bei negativer Prüfung abgelehnt. 

Vorbereitung 

Innerhalb der Vorbereitung werden die für den Einsatz benötigten Dokumente zusammengestellt,  die Einsatzbedingungen final überprüft und Material sowie Werkzeuge gepackt und zum Transport‐

mittel gebracht.  

Durchführung 

Die Durchführung setzt sich aus dem Transport zum OWP, der Arbeiten auf den Anlagen und dem  Transport zurück zum Hafen zusammen. Grundsätzlich unterschieden wird der Transport mit Heli‐

kopter und Crew Transfer Vessels (CTV). 

Nachbereitung 

Im Rahmen der Einsatznachbereitung werden Waren beim Zoll angemeldet sowie die Persönliche  Schutzausrüstung (PSA) und Werkzeug gepflegt und weggeräumt. Einsatzdokumente werden erstellt,  geprüft und ablegt, Bestellungen und Arbeitsstunden abgerechnet sowie Berichte geschrieben.  

15   

Abbildung 3: Übersicht von Unterstützungs‐ und Ausführungsprozessen der Betriebsführung von Offshore‐Windparks (in  Anlehnung an Greiner et al. 2015) 

Unterstützungsprozesse 

Anlagenüberwachung 

Die Windenergieanlagen werden im Rahmen der Anlagenüberwachung permanent überwacht und  Anlagenstillstände dokumentiert. Fehlermeldungen werden analysiert. Anschließend werden ggf. 

Maßnahmen gemäß den Vertragsvereinbarungen eingeleitet. 

Seeraumüberwachung 

Der Seeraum wird permanent überwacht. Bei Auffälligkeiten werden entsprechende Maßnahmen  eingeleitet. Der Vorfall wird anschließend dokumentiert.  

Seebefeuerungsüberwachung 

Treten im Rahmen der Seebefeuerungsüberwachung Fehler auf, werden diese geprüft und anschlie‐

ßend ggf. entsprechende Maßnahmen eingeleitet.  

Personalqualifikationsüberwachung 

Die Personalqualifikationsnachweise werden regelmäßig   auf Aktualität überprüft. Fehlende oder  abgelaufene Nachweise werden angefordert, geprüft und abgelegt.  

Lagerbestandsüberwachung 

Bei der Lagerbestandsüberwachung werden der Bestand und die Zertifikate von Werkzeug und Ma‐

terial geprüft. Ggf. werden Materialien gekauft oder bestellt und der Lagerbestand anschließend  aktualisiert. 

16 

3.3 P

R

Für die Risikoanalyse werden Prozessmodelle der OWP Betriebsführung auf Elementarprozessebene  benötigt. Kapitel 3.1gibt einen Überblick über Möglichkeiten der Dokumentation und Modellierung  von Geschäftsprozessen. Kapitel 3.2 führt in die Prozesse der OWP‐Betriebsführung ein. Nachfolgend  wird der für die Risikoanalyse beispielhafte Elementarprozess „Antrag auf Work Permit freigeben“ 

vorgestellt.  

Der Teilprozess der Einsatzplanung setzt sich aus verschiedenen Unterprozessen zusammen, die sich  als Elementarprozesse darstellen lassen (Abbildung 4).   Die nachfolgenden Prozessbeschreibungen  erläutern den Teilprozess „Einsatzplanung“ sowie den Elementarprozess „Antrag auf Work Permit  freigeben“. 

Prozessbeschreibungen: 

Teilprozess: „Einsatzplanung“ 

Nachdem in der Leitwarte der Antrag auf Work Permit eingegangen ist, wird dieser überprüft. Die  Daten und Qualifikationen des Personals werden auf Vollständigkeit und Aktualität geprüft. In Ab‐

sprache mit dem Transportunternehmen werden Einsatzzeiten und Transportmittel geplant. Sind alle  erforderlichen Bedingungen erfüllt, wird der Antrag auf Work Permit freigegeben; anderenfalls wird  er abgelehnt.  

Elementarprozess: „Antrag auf Work Permit freigeben“ 

Sind die Personaldaten, Qualifikationen und der Antrag auf Work Permit in Ordnung und das Trans‐

portmittel verfügbar, wird der Einsatzplan dokumentiert. Der Antrag auf Work Permit wird freigege‐

ben und in einem Dokumentenmanagementsystem abgelegt. Anschließend wird das genehmigte  Work Permit an den Work Permit Antragsteller übermittelt. Die PAX‐Liste sowie ggf. Personenliste  (bei Einsätzen mit Helikopter) oder das Bridge Dokument (bei Einsätzen mit Schiff) werden an das  Transportmittelunternehmen, die Bundespolizei sowie den Zoll übermittelt.  

17   

Abbildung 4: Teilprozess „Einsatzplanung“ und Elementarprozess „Work Permit freigeben“ (modelliert mit IYOPRO, Intellivate GmbH 2018

4 E REIGNISDATENBANK  

4.1 D

V

Die Daten zur Risikoanalyse sind in den folgenden Tabellen abgelegt: 

 Belastungen 

 Windparks 

 H1_Phasen 

 H2_Clusterprozesse 

 H3_Hauptprozesse 

 TP (Teilprozesse) 

 AK (Akteure) 

 HA (Hauptaktivitäten) 

 FMEA 

 ProzEreig 

 RiskHierarchie 

 RiskAnalyseOptionen 

 RiskErgebnisse 

Abbildung 5 zeigt die Beziehungen zwischen den Tabellen. 

19 

Abbildung 5: Datenbankstruktur 

4.2 T

E

Die Windparks werden in der gleichnamigen Tabelle Windparks verwaltet. Zu jedem Windpark wird  die für ihn typische Belastung (aus Tabelle Belastungen stammend), die Größe und Gesamtleistung  abgespeichert. 

Tabelle 1: Struktur der Tabelle Windparks 

Feldname  Beschreibung 

ID  Identifikationsnummer  Windpark  Bezeichnung des Windparks  Belastung  Für Windpark typische Belastung  WEA_Anzahl  Anzahl der OWEA im Windpark Gesamtleistung  Gesamtleistung des Windparks in MW  

Die Tabelle Belastungen enthält die denkbaren Belastungsszenarien, die durch eine Windgeschwin‐

digkeit und einen Windgradienten charakterisiert werden. In die Risikoanalyse geht das Belastungs‐

szenario nicht direkt ein. Es ist vielmehr eine Windparkeigenschaft. 

Tabelle 2: Struktur der Tabelle Belastungen 

Feldname  Beschreibung 

ID  Identifikationsnummer  BelastungBez  Bezeichnung des Szenarios 

Windspitze  Klassierung der Windgeschwindigkeit  Windwechsel  Klassierung des Windgradienten   

Im Zentrum einer Risikoanalyse stehen die sogenannten Hauptaktivitäten. Der Begriff der Hauptakti‐

vität stammt aus dem Forschungsprojekt SystOp und entspricht dem in Abbildung 4 dargestellten  Elementarprozess. Demnach fasst eine Hauptaktivität alle Aktivitäten eines Elementarprozesses samt  ihren Beziehungen (entspricht unterem Teil der Abbildung) zu einem Prozesselement zusammen  (entspricht oberem Teil der Abbildung). Diese Hauptaktivitäten sind in der Tabelle HA abgelegt. 

Tabelle 3: Struktur der Tabelle HA 

Feldname  Beschreibung 

ID  Identifikationsnummer 

Hauptaktivitaet  Beschreibung 

WP_PH_CP_HP_TP_AK  Von diesem Akteur wird die Hauptaktivität ausgeführt (eingeordnet in  Prozesshierarchie) 

Neben  der  Benennung  der  Hauptaktivität  wird  der  ausführende  Akteur  über  das  Feld  WP_PH_CP_HP_TP_AK zugeordnet. Die etwas eigenartige Benennung des letztgenannten Feldes  orientiert sich an der Prozesshierarchie, wie sie auch in Abbildung 2 dargestellt ist. Der Akteur (AK)  ordnet sich in einen Teilprozess (TP) ein, welcher einem bestimmten Hauptprozess (HP) zugeordnet  ist. Dieser wiederum ist einem Clusterprozess (CP) untergeordnet und der Clusterprozess einer Phase 

21 

(PH). Diese Prozesshierarchie wird einem Windpark (WP) zugeordnet. Sie kann sich von Windpark zu  Windpark unterscheiden. Diese Strukturierung der Prozesse gilt gemäß SystOp als Empfehlung und  stellt kein Muss dar. Allerdings empfiehlt es sich, diese Strukturierung zu verwenden, sofern sie sich  in der Praxis als geeignet erweist. Für die Risikoanalyse kann man über eine Filterung nach den Hie‐

rarchiestufen eine Fokussierung vornehmen. 

Die  Prozesshierarchie  findet  in  der  Datenbank  durch  die  verketteten  Tabellen  Windparks,  H1_Phasen, H2_Clusterprozesse, H3_Hauptprozesse, TP und AK Berücksichtigung. Diese Tabellen  enthalten neben der Identitätsnummer die Benennung des jeweiligen Windparks/ Prozesses/ Aktivi‐

tät und ein Verknüpfungsfeld, welches auf die übergeordnete Hierarchieebene verweist. 

Die möglichen Fehler, die im Rahmen der Risikoanalyse betrachtet werden, sind in der Tabelle FMEA  zu finden. 

Tabelle 4: Struktur der Tabelle FMEA 

Feldname  Beschreibung 

ID  Identifikationsnummer 

WP_PH_CP_HP_TP_AK_HA  Diese Hauptaktivität wird untersucht 

Fehlermoeglichkeit  Eine Fehlermöglichkeit bei Ausführung der Hauptaktivität  Fehlerursache  Ein Ursache für die Fehlermöglichkeit der Hauptaktivität 

Maßnahmenstand  Datum, ab dem die Vermeidungs‐ und Entdeckungsmaßnahmen gül‐

tig sind 

Vermeidung  Eine Maßnahme zur Vermeidung Fehlerursache und Fehlermöglich‐

keit 

Entdeckung  Eine Maßnahme zur Entdeckung der Fehlerursache oder der Fehler‐

möglichkeit vor dem Eintreten einer Fehlerfolge und damit Abschwä‐

chung der Fehlerfolge   

Zur Identifizierung eines Datensatzes sind die Felder WP_PH_CP_HP_TP_AK_HA, Fehlermoeglichkeit,  Fehlerursache und Maßnahmenstand vorgesehen. Eigentlicher Untersuchungsgegenstand der Risiko‐

analyse sind die Kombinationen aus den ersten drei Bestandteilen – also Hauptaktivität + Fehlermög‐

lichkeit + Fehlerursache. Die Hinzunahme des Maßnahmenstandes soll es ermöglichen, Analysen auf  bestimmte Maßnahmenstände einzuschränken, da die Vermeidungs‐ und Entdeckungsmaßnahmen  einen wesentlichen Einfluss auf Fehlerhäufigkeiten und Fehlerfolgen haben können. 

Bevor eine Analyse der Ereignisdaten zur Risikobestimmung gestartet werden kann, sind verschiede‐

ne Voreinstellungen zu tätigen. Die Analyseoptionen werden in der Tabelle RiskAnalyseOptionen  abgelegt. 

Tabelle 5: Struktur der Tabelle RiskAnalyseOptionen 

Feldname  Beschreibung 

ID  Identifikationsnummer 

RAnalyseZeitpunkt  Zeitpunkt der Analyse 

RAnalysebeginn  In Analyse gehen nur Ereignisse nach Analysebeginn ein  RAnalyseende  In Analyse gehen nur Ereignisse vor Analyseende ein 

Feldname  Beschreibung 

RAnalyseWP  Die Analyse beschränkt sich auf diesen Windpark 

RAnalysefilter  In Analyse gehen nur Ereignisse ein, die den ausgewählten Prozessen  zugeordnet werden können 

Risikoauswahl  Risikobewertung findet alternativ in der Dimension A  ‐ verzögerte  Wiederinbetriebnahme einer OWEA/ C  ‐ Zusatzkosten der IH durch  Zusatz‐ oder Wiederholungsmaßnahmen / M  ‐ Gefährdung der Ta‐

gesmission / G ‐ monetäre Gesamtbewertung (A+C) statt 

Analysetiefe  Hierarchie aus Tabelle RiskHierarchie Ebene der Bewertung ist alter‐

nativ FU ‐ Fehlerursache / FM ‐ Fehlermode / HA ‐ Hauptaktivität / AK 

‐ Akteur / TP ‐ Teilprozess / WP ‐ Windpark 

WEA‐Leistung (MW)  Wird benötigt für Umrechnung einer Verzögerung in Einnahmever‐

lust 

Auslastung  Wird benötigt für Umrechnung einer Verzögerung in Einnahmever‐

lust 

Stromvergütung (€/MWh)  Wird benötigt für Umrechnung einer Verzögerung in Einnahmever‐

lust   

Zu den Optionen gehören verschiedene Filtereinstelllungen. Zum einen wird durch die Angabe eines  Analysebeginns und eines Analyseendes ein zeitlicher Rahmen für die zu berücksichtigenden Ereig‐

nisdaten gesetzt. Zum anderen ist ein Windpark für die Analyse auszuwählen. Allgemein muss man  davon ausgehen, dass sich die Prozessstrukturen von Windpark zu Windpark unterscheiden. Diese  drei genannten Filtereinstellungen werden durch die Felder RAnalysebeginn, RAnalyseende und  RAnalyseWP abgedeckt. Weitere Filter können gesetzt werden, um etwa die Analyse auf spezielle  Teilprozesse einzuschränken oder nur bestimmte Akteure zu betrachten. Das Feld RAnalyseFilter  nimmt derartige zusätzliche Filter in Form einer Where‐Klausel (SQL) auf. 

Welche Schadensdimension bei der Risikobewertung Verwendung findet, wird im Feld Risikoauswahl  festgehalten. Wird beispielsweise der Wert A eingetragen (A wie Availability), so werden nur die Ver‐

zögerungswerte (Feld Verz in Tabelle ProzEreig) bei der Analyse herangezogen. Die Werte in den  Feldern WEA‐Leistung (MW), Auslastung und Stromvergütung (€/MWh) werden zur Umrechnung  einer Verzögerung in ein geldwertes Äquivalent verwendet. Das ist notwendig, wenn man die Scha‐

densdimensionen „Verzögerung“ und „Zusatzkosten“ in einer Gesamtbewertung zusammenfassen  möchte. 

Mit dem Feld Analysetiefe wird festgelegt, auf welcher Ebene die Häufigkeitszählung stattfinden soll. 

Über das Feld RAnalyseZeitpunkt wird die Identifizierung einer Analyse realisiert. 

Nachschlagetabelle für die Analysetiefe ist die Tabelle RiskHierarchie. 

23 

Tabelle 6: Struktur der Tabelle RiskHierarchie 

Feldname  Beschreibung 

ID  Identifikationsnummer 

HierName  Bezeichnung der Hierarchiestufe: FU  ‐ Fehlerursache / FM  ‐ Fehler‐

mode / HA  ‐ Hauptaktivität / AK  ‐ Akteur / TP  ‐ Teilprozess / WP  ‐  Windpark 

Die Tabelle RiskErgebnisse dokumentiert die Berechnungsergebnisse der Risikoanalysen. 

Tabelle 7: Struktur der Tabelle RiskErgebnisse 

Feldname  Beschreibung 

ID  Identifikationsnummer 

AnaOpt  Identifikation der Risikoanalyse 

AnaObj  Identifikation eines Analyseobjektes (abhängig von Analysetiefe eine  FU  ‐ Fehlerursache, ein FM  ‐ Fehlermode, eine HA  ‐ Hauptaktivität,  ein AK ‐ Akteur, ein TP ‐ Teilprozess oder ein WP ‐ Windpark; nur in  Einheit mit AnaOpt zu interpretieren) 

WEAd  Beobachtungsmenge in Anlagen‐Tage (für alle AnaObj gleich)  Anz  Anzahl der Datensätze zu Analyseobjekt 

MVz  Mittelwert Verzögerung in Schaden pro OWEA pro d 

DVz  Standardabweichung Verzögerung in Schaden pro OWEA pro d  MinVz  Minimum Verzögerung in Schaden pro OWEA pro d 

MaxVz  Maximum Verzögerung in Schaden pro OWEA pro d  MMk  Mittelwert Mehrkosten in Schaden pro OWEA pro d 

DMk  Standardabweichung Mehrkosten in Schaden pro OWEA pro d  MinMk  Minimum Mehrkosten in Schaden pro OWEA pro d 

MaxMk  Maximum Mehrkosten in Schaden pro OWEA pro d  MTm  Anteil Tagesmission nicht erfüllt 

MGe  Mittelwert Gesamtkosten in Schaden pro OWEA pro d 

DGe  Standardabweichung Gesamtkosten in Schaden pro OWEA pro d  MinGe  Minimum Gesamtkosten in Schaden pro OWEA pro d 

MaxGe  Maximum Gesamtkosten in Schaden pro OWEA pro d 

Mit dem Feld AnaOpt wird die Zugehörigkeit eines Ergebnisdatensatzes zu einer bestimmten Analyse  (Verknüpfung mit RiskAnalyseOptionen) gekennzeichnet. Pro Analyse gibt es so viele Datensätze, wie  Analyseobjekte bewertet wurden. Die Felder AnaOpt und AnaObj bilden daher die Identifikation ei‐

nes Datensatzes. In jedem Datensatz wird das Analyseobjekt durch statistische Maßzahlen (Mittel‐

wert, Standardabweichung, Minimum, Maximum) bewertet. Für eine Interpretation, worum es sich  bei dem Analyseobjekt handelt, muss man in der zugehörigen Analyseoption nachschlagen. Die Ana‐

lysetiefe gibt das Analyseobjekt wieder. Welche der statistischen Bewertungen (MX, DX, MinX, MaxX)  belegt sind, ist ebenfalls aus den Analyseoptionen abzulesen. Das Feld Risikoauswahl ist hierfür ent‐

scheidend. Zur Einschätzung, wie groß die Datengrundlage der statistischen Bewertungen ist, werden  noch die beobachteten Anlagentage in WEAd angegeben und die Anzahl Anz der Datensätze, die für  ein Analyseobjekt eingehen. 

4.3 B

D

Um das Funktionsmuster zur Risikoanalyse demonstrieren zu können, musste zunächst die Daten‐

bank gefüllt werden. Passgerechte Daten aus einer anderen Datenbank lagen nicht vor. Daher wur‐

den die Stammdaten teils mit Informationen aus dem Projekt SystOp gefüllt und teils mit Informatio‐

nen aus Expertengesprächen. Die Ereignisdaten wurden per Simulation erzeugt. 

Das Ziel im Rahmen von KrOW! besteht nicht in einer konkreten Risikoanalyse. Vielmehr soll aufge‐

zeigt werden, wie man das für eine Risikoanalyse entwickelte Funktionsmuster unterstützend nutzen  kann. Entsprechend wurde auch nicht darauf geachtet, dass die Daten mit der Praxis genau überein‐

stimmen und alle Prozesselemente und Ereignismöglichkeiten abdecken. Dennoch sind die Daten so  gewählt, dass sie durchaus in der Praxis so eintreten hätten können. 

4.3.1 S^TAMMDATEN 

Die  Tabellen zur  Abbildung der Prozessstrukturen Windparks,  H1_Phasen,  H2_Clusterprozesse,  H3_Hauptprozesse, TP und AK wurden entsprechend den Prozessbeschreibungen aus SystOp befüllt. 

Dabei wurde nur ein kleiner Ausschnitt der gesamten Prozesslandschaft berücksichtigt. Der Fokus  richtete sich auf die Teilprozesse Einsatzplanung und Durchführung (Transport + Arbeiten an der  Anlage) und den Akteur Betriebswarte. Die Hauptaktivitäten und die Fehlermöglichkeiten samt  Fehlerursachen, Vermeidungs‐ und Entdeckungsmaßnahmen wurden in Experteninterviews erfragt. 

4.3.2 EREIGNISDATEN 

Die Ereignisdaten wurden per Simulation generiert. Dazu wurden jeder Zeile der Tabelle FMEA Kenn‐

ziffern der Fehlerhäufigkeit und Fehlerfolgen zugeordnet. Die Kennziffern stammen zu einem kleinen  Anteil aus Experteninterviews. Die übrigen Kennziffern wurden per Annahme mit Werten belegt,  ohne den speziellen Fehler zu berücksichtigen. Die Simulation erzeugte dann zu jeder FMEA‐Zeile  Ereignisse entsprechend der vorgegebenen Häufigkeit und ordnete Fehlerfolgen zu. Obwohl die re‐

sultierenden Ereignisdaten keine Realitätsnähe versprechen, sind sie dennoch dazu geeignet, als  Datengrundlage für Beispielanalysen mit dem Funktionsmuster zu dienen. 

25 

5 F

R

5.1 B

F

Das Funktionsmuster deckt folgende Funktionen ab: 

 Verbindung mit der Ereignisdatenbank 

 Eingabebereich für Analyseeinstellungen 

 Risikoanalyse 

 Ergebnisdarstellung 

Diese können in einem einzigen Programmfenster umgesetzt werden (Abbildung 6). Eine Projektver‐

waltung und eine Oberfläche zur Eingabe von Ereignissen sind darin nicht realisiert. 

Abbildung 6: Nutzerschnittstelle für Risikoanalyse 

Durch die Zweiteilung des Fensters werden der Eingabebereich links und der Ausgabebereich rechts  auseinandergehalten. 

Die Einstellungen für die Risikoanalyse sind von oben nach unten abzuarbeiten. Als erstes wäre also  die Datenbank auszuwählen, welche die Stamm‐ und Ereignisdaten bereitstellt. Ein Klick auf den Ein‐

gabebereich (in der Abbildung blau umrandet) öffnet einen Dateiauswahldialog, mit dem man die  Verbindung zur Datenbank herstellt. 

Anschließend ist der Analysezeitraum durch ein Anfangs‐ und ein Enddatum festzulegen. Dadurch  werden später für die Analyse nur Ereignisse herausgefiltert, die in diesem Zeitraum aufgetreten  sind. Der mittlere Bereich auf der linken Seite dient zur Einschränkung der Analyse auf einen be‐

stimmten Teil in der Prozesshierarchie. Ist die Datenverbindung gelungen, so wird im Fenster das  Wort Root angezeigt angeführt durch einen nach rechts zeigenden Pfeil. Einfaches Anklicken dieses  Pfeils öffnet die darunterliegende Hierarchieebene. Mit dieser kann man weiter so verfahren, bis der  gesamte Baum aufgeklappt ist. Beim Aufklappen ändert sich der nach rechts zeigende Pfeil in einen  nach unten zeigenden Pfeil. Das Betätigen der nach unten zeigenden Pfeile bewirkt das Einklappen  des Baumes an dieser Position. Abbildung 7 zeigt die Prozesshierarchie heruntergebrochen bis zu den  Hauptaktivitäten der Betriebswarte innerhalb der Einsatzplanung. 

Abbildung 7: Aufgeklappte Prozesshierarchie 

Durch Doppelklick auf eine der Hierarchiestufen (Text hinter dem Pfeil) wird diese ausgewählt und in  der Auswahlbox angezeigt. 

Abbildung 8: Anzeige der Auswahl einer Hierarchiestufe 

Abbildung 8 zeigt das Resultat, wenn man „Einsatzplanung“ auf diese Weise auswählt. Die Risikoana‐

lyse wird damit eingeschränkt auf Ereignisse, die im Rahmen der Einsatzplanung im Windpark alpha  ventus auftreten. Damit sind die Filtereinstellungen abgeschlossen. 

Im nächsten Schritt ist die Analysetiefe festzulegen. Die Analysetiefe liegt stets in einer tieferen Pro‐

zesshierarchie als die zuvor ausgewählte Hierarchiestufe zur Filterung. Sie bestimmt, auf welcher 

27 

Ebene die Risikokennziffern berechnet werden. Würde man beispielsweise Hauptaktivität als Analy‐

setiefe angeben, so würden alle zuvor herausgefilterten Ereignisse derart in Gruppen zusammenge‐

fasst werden, dass Ereignisse einer Gruppe der gleichen Hauptaktivität zuzuordnen sind. 

Vor der Risikobewertung sind noch die Optionen dafür einzustellen. Im Wesentlichen betrifft das die  Risikodimension. Es ist genau eine von den 4 wählbaren Risikodimensionen A, C, M, G festzulegen. Im  Fall der Auswahl von G bedarf es noch zwei weiterer Eingaben: Auslastung + Stromvergütung. Mit  diesen Werten und den Windparkeigenschaften WEA_Anzahl und Gesamtleistung lassen sich Zeiten  der Nichtverfügbarkeit in entgangenen Erlös umrechnen.  

Damit sind die Einstellungen komplett und die Risikoanalyse kann mit dem Button „Analyse starten“ 

(rechts oben im Programmfenster) ausgelöst werden. 

Die Ergebnisanzeige wird automatisch generiert. Abbildung 9 zeigt ein Beispiel.  

Abbildung 9: Risikoanalyse mit Ergebnissen 

Es werden alle Hauptaktivitäten (Analysetiefe) der Instandsetzung (Auswahl aus Prozesshierarchie)  im Windpark alpha ventus bewertet. Nur Ereignisse zwischen 01.01.2017 und 01.01.2020 gingen in  die Analyse ein. Das Risiko wurde gemessen durch Zählung der nicht ausgeführten Tagesmissionen  bezogen auf den Betrachtungszeitraum. 

Die Ergebnisseite macht Angaben zum betrachteten Windpark und engt den Analysezeitraum dahin‐

gehend ein, dass das erste registrierte Ereignis und das letzte registrierte Ereignis angegeben wer‐

den. Die Tabelle und das Säulendiagramm dokumentieren die berechneten Risikobewertungen pro 

Hauptaktivität. Tabelle und Diagramm sind synchronisiert, d.h. die Säule „i“ und die Spalte mit dem  Rang i betreffen die gleiche Hauptaktivität.  

5.2 E

A

Zur Bewertung des Funktionsmusters und des zugrundeliegenden Konzeptes wurde ein Workshop  einberufen. 

Die wesentlichen Erkenntnisse daraus sind: 

 Nutzer des Auswertetools könnten Abteilungsleiter der Akteure in den Teilprozessen, Quali‐

tätsmanager und Prozessverantwortliche sein.  

 Einen Mehrwert gegenüber der Experteneinschätzung hat das Funktionsmuster bei großen  für Experten schlecht überschaubaren Prozessen. 

 Als Hauptproblem bei der Umsetzung des Konzeptes wird der allgemeine Aufwand zur Erfas‐

sung der Daten und die Gewährleistung der Datenqualität gesehen. Man bräuchte eine au‐

tomatische Fehlerregistrierung und ‐einstufung. 

Weiterentwicklungen des Funktionsmusters könnten die Implementierung einer Datenerfassung und  Verwaltungsfunktionen sein. Im Vorfeld muss aber die Frage beantwortet werden, wie die Fehlerre‐

gistrierung und ‐einstufung erfolgen soll. 

BERGER, R., 2013. Gezeitenwende Abbildung Rolland Berger Studie. In: Erneuerbare Energien, Ausga‐

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FREUND, J. und B. RÜCKER, 2012. Praxishandbuch BPMN 2.0. Wien München, Carl Hanser Verlag 

HOBOHM, J., L. KRAMPE, F. PETER, A. GERKEN, P. HEINRICH und M. RICHTER, 2013. Kostensenkungs‐

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GREINER, S., S. APPEL, P. JOSCHKO, T. RENZ und H. ALBERS, 2015. German Offshore Wind Operation  Guide: Leitfaden für die technische Betriebsführung. [Zugriff am: 24.04.2017]. Verfügbar unter: 

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