Das Ziel des Projekts ist die Erforschung von umfassenden Methoden und Werkzeugen unter Berücksichtigung diverser Datenquellen, die für eine preagierenden Instandhaltungsstrategie des Service der OWEA genutzt werden können. Um eine bestmögliche Prognose über den Zustand einer Komponente zu geben, werden unterschiedlichste Datenquellen wie Sensorwerte, statistische Daten, Wartungsdaten aus der Lebenslaufakte, externalisiertes Mitarbeiter-Know-how, Wetterdaten sowie Lagerbestände und Personalplanung analysiert und automatisiert zu einem relevanten Event miteinander verknüpft. Die Priorisierung der erkannten Fehler, die dynamische Planung des Wartungsumfangs und die Einplanung in den Arbeitsablauf mit dazugehöriger Logistik unter Nutzung dezentraler Steuerungssysteme sind darauf aufbauend die zu erforschenden Punkte des Vorhabens, die eine preagierende Instandhaltungsstrategie für OWEAs ermöglichen sollen.

Die Offshore-Instandhaltungsprozesse werden aufgenommen und Datenquellen für eine automatisierte Entscheidungsunterstützung identifiziert. Darauf aufbauend wird ein grundlegendes Konzept entwickelt und die benötigten Methoden analysiert bzw. erforscht, um auf dieser Basis automatisiert eine Priorisierung der erkannten Fehler vorzunehmen. Die Erkenntnisse fließen in die Entwicklung eines Softwaremoduls ein. Anhand eines zu entwickelnden Demonstrators werden, nach Möglichkeit anhand realer Daten, die entwickelten Methoden und Werkzeuge validiert.