Künstliche Intelligenz für die Wasserwirtschaft 4.0
Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Treiber zukunftsorientierter Lösungen in der Wasserwirtschaft. Mit Künstlicher Intelligenz werden neuartige Assistenzsysteme geschaffen, die den Betrieb sowie das Berichtswesen wesentlich unterstützen und verbessern. Algorithmen erkennen in umfangreichen Sensor-Datenkonstellationen der Betriebsanlagen kleinste Abweichungen und warnen so rechtzeitig vor sich anbahnenden Störungen. Messdaten werden teilautomatisiert plausibilisiert und Ersatzwerte bei Bedarf automatisch vorgeschlagen. Prognosen für Pegelstände oder Starkregenereignisse lassen sich durch die Hinzunahme weiterer Datenquellen und durch die Auswertung mit Verfahren des maschinellen Lernens präzisieren. Eine optimierte Steuerung von Belüftung und Blockheizkraftwerk im Klärwerk, basierend auf Daten zur Energieverfügbarkeit und Netzauslastung, senkt Energiekosten.
hetida 4 water setzt von Beginn an auf das einfache Bereitstellen und Integrieren von Künstlicher Intelligenz und bietet mit zentralen Komponenten wie dem hetida designer eine vollständige, professionelle und betriebsreife Lösung für die KI-Entwicklung auf Open Source Technologiebasis an.
Wir beraten gerne, entwickeln gemeinsam KI-Lösungen und schulen Mitarbeiter zur Entwicklung von KI-Lösungen auf der hetida 4 water Plattform.
Intelligente Assistenz Systeme
Assistenzsysteme mit Künstlicher Intelligenz unterstützen Fachanwender bei ihren täglichen Aufgaben. Dabei hat die KI-Lösung eine hinweisende und beratende Funktion – die Entscheidung für Eingriffe trifft der Fachexperte.
Die Ergebnisse der algorithmischen Datenauswertung werden als Alarme, Benachrichtigungen und Visualisierungen in modernen Interfaces dargestellt. Eine aufkommende Störung wird beispielsweise als Alarmbenachrichtigung angezeigt und für den Anlagentechniker in der Fachapplikation visualisiert. Zusätzlich gibt das System weitere Hinweise zur Bewertung möglicher Ursachen sowie Vorschläge für das weitere Vorgehen. Der Techniker entscheidet, welche Maßnahmen zur Lösung des Problems ergriffen werden. Sein Feedback zu den Hinweisen verbessert die KI-Lösung kontinuierlich.
Unsere h4w KI Lösungen unterstützen Mitarbeiter und reduzieren gleichzeitig die steigenden Arbeitsaufwände.
Anwendungsszenarien von Künstlicher Intelligenz in der Wasserwirtschaft
Die Wasserwirtschaft bietet vielfältige Möglichkeiten für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Basierend auf Betriebsdaten der wassertechnischen Anlagen können Prozesse optimiert, neue Anwendungen erkannt und umgesetzt werden. Die für das Berichtswesen nötige Sensorik liefert so gleichzeitig die Grundlage für algorithmische Optimierungen und Verbesserungen.
Optimierung der Instandhaltung
Anbahnende Störungen werden durch Algorithmen des maschinellen Lernens deutlich früher und automatisiert erkannt. Ein entsprechendes Assistenzsystem lenkt den Betriebstechniker auf konkrete Probleme und erleichtert die Tagesplanung. Gleichzeitig fließen Rückmeldungen der Techniker in die Verbesserung der Algorithmen ein. Dadurch können mehr und komplexere Anlagen bei gleicher Personalsituation betrieben werden. Der Wartungsaufwand wird reduziert, es kommt zu weniger Störungen (auch der Sensortechnik) und das Berichtswesen wird verbessert.
Prognosen in der Hydrologie
In der Hydrologie werden Pegel- und Niederschlagsdaten wasserverbandsübergreifend zusammengeführt und mit umfangreichen Wetterdaten zusammengebracht. Mittels KI-Modellen aus dem Bereich des maschinellen Lernens können Prognosen für Pegelstände und Starkregen optimiert werden, um den Hochwasserschutz zu verbessern: Kurzfristig erhöht sich die Vorwarnzeit und Auswirkungen können reduziert werden. Langfristig lässt sich der Abfluss bei Erweiterung oder Bau neuer Anlagen besser planen.
Energiekosten-Optimierung
Algorithmen können zur Optimierung der Energiekosten von Kläranlagen eingesetzt werden. Dazu werden die Sensordaten der Anlage, die Energieprognosen und die Energienetzauslastungsgrenzen analysiert. Auf dieser Basis wird ein kombiniertes Steuerungsmuster für die Belüftungssteuerung des Belebtbeckens sowie der Steuerung des Blockheizkraftwerks ermittelt. Durch das optimierte Steuerungsmuster können Verbrauchsspitzen zu Uhrzeiten mit hohen Energiekosten vermieden und Energiekosten reduziert werden.
Open Source und Data Science
Data Science und Künstliche Intelligenz werden heutzutage von großen Unternehmen und Universitäten in Open-Source-Projekten vorangetrieben und etabliert. Dabei entstehen Software-Bibliotheken und Implementierungen, die öffentlich bereitgestellt werden, sodass von deren Weiterentwicklung alle profitieren können. Die entstehende Community sorgt für eine hervorragende Qualität der KI-Technologien und Dokumentationen. Gleichzeitig steht die Community für Wissensaustausch und Kollaboration und setzt sich dadurch deutlich von proprietären Technologieansätzen ab.
hetida 4 water setzt vollständig auf moderne Open-Source-Technologien, um die bestmöglichen KI Ansätze zu realisieren. Wir sind der Überzeugung, dass insbesondere in der Wasserwirtschaft zum Wohle der Allgemeinheit und Umwelt ganzheitlich gehandelt werden muss. Lösungen, die Branchenstandards schaffen, und die engere Zusammenarbeit ermöglichen sind dabei wesentliche Bausteine. Mit dem hetida designer als intuitives, offenes und transparentes KI-Umsetzungswerkzeug stellen wir hierfür ein effektives Tool bereit. Die hetida 4 water Plattform zentralisiert die benötigten Daten dafür.
hetida designer
Der intuitive hetida designer ist unsere interaktive Analytik-Oberfläche. Er ermöglicht es, Daten visuell zusammenzuführen, aufzubereiten, Messwerte zu validieren, Strukturen und Abhängigkeiten zu ermitteln sowie Erkenntnisse mit betrieblicher Relevanz herauszuarbeiten. Der hetida designer liefert vordefinierte KI-Bausteine, die für spezielle Anwendungsfälle mit geringem Arbeitsaufwand neu komponiert werden können. Darüber hinaus erlaubt er die Erstellung eigener KI-Komponenten.
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Ihr Ansprechpartner
Dr. Steffen Wittkamp
Seit 2015 betreut, konzipiert und entwickelt Dr. Steffen Wittkamp Data Science Projekte von der Potentialanalyse bis hin zur vollumfänglichen Prognoseplattform inklusive Model Life Cycle Management. Schwerpunkte sind dabei Operationalisierbarkeit und die Robustheit von Data Science Lösungen im täglichen Betrieb.
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