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Im B2B-Bereich werden die sich daraus ergebenden Potenziale bisweilen kaum genutzt oder sind noch gänzlich unbekannt. Experten sind sich einig, dass zügiges Handeln und die Umsetzung immer neuer Kundenanforderungen vonnöten sind, wenn ein Unternehmen nicht vom Wettbewerb überrannt oder gar von Mitbewerbern übernommen werden will. Angesichts dieser Entwicklungen hatten sich die Veranstalter der „CDO Aachen“ unter dem Titel „Chancen digitaler Plattformen ergreifen!“ zum Ziel gesetzt, CIOs, CDOs, innovationstreibenden Projektmanagern und impulsgebenden Führungskräften mit ausgeprägter Technologiebegeisterung Impulse und Handlungsempfehlungen zu liefern, wie sie in ihrem Unternehmen wichtige Voraussetzungen schaffen und Fähigkeiten aufbauen können, um am Mehrwert digitaler Plattformen zu partizipieren.
The development of renewable energies and smart mobility has profoundly impacted the future of the distribution grid. An increasing bidirectional energy flow stresses the assets of the distribution grid, especially medium voltage switchgear. This calls for improved maintenance strategies to prevent critical failures. Predictive maintenance, a maintenance strategy relying on current condition data of assets, serves as a guideline. Novel sensors covering thermal, mechanical, and partial discharge aspects of switchgear, enable continuous condition monitoring of some of the most critical assets of the distribution grid. Combined with machine learning algorithms, the demands put on the distribution grid by the energy and mobility revolutions can be handled. In this paper, we review the current state-of-the-art of all aspects of condition monitoring for medium voltage switchgear. Furthermore, we present an approach to develop a predictive maintenance system based on novel sensors and machine learning. We show how the existing medium voltage grid infrastructure can adapt these new needs on an economic scale.