Lutz, Marc-AlexanderBeckh, KatharinaKindermann, JörgSchneider, JulianeWalgern, JuliaPfaffel, SebastianFaulstich, StefanStaack, Alisa2021-12-142021-12-142021978-3-88579-708-1https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37683Die Instandhaltung von Windenergieanlagen erfolgt derzeit zumeist reaktiv und bietet damit Potenzial zur Kostensenkung und Steigerung der Anlagenverfügbarkeit. Die hierzu notwendige genaue Kenntnis der Anlagenzuverlässigkeit erfordert die detaillierte Analyse historischer Instandhaltungsberichte. Daten aus den Instandhaltungsberichten müssen hierzu strukturiert und einheitlich klassifiziert vorliegen. In der Praxis bestehen Einsatzbeschreibungen in Instandhaltungsberichte häufig aus Freitexten, existierende Standards bleiben ungenutzt und der vorhandene Datenbestand bleibt aufgrund des hohen Aufwands einer manuellen Aufbereitung unerschlossen. In dieser Arbeit wird ein Digitalisierungsworkflow skizziert, welcher bestehende I Instandhaltungsinformationen nutzbar machen soll. Hierzu werden existierende Verfahren zur Digitalisierung, Informationsextraktion und Klassifizierung vorgestellt und hinsichtlich des Einsatzes im beschriebenen Anwendungsfall bewertet. Diese Verfahren können zu einem Digitalisierungsworkflow kombiniert werden, um die für eine Instandhaltungsoptimierung notwendige Datengrundlage zu erreichen. Die hier betrachteten Verfahren stammen aus dem Bereich der Optical Character Recognition sowie des Natural Language Processing und der Textklassifikation.deWindenergieInstandhaltungDigitalisierungTextklassifikationOptical Character Recognition10.18420/informatik2021-0201617-5468