Prozessoptimierung mit Künstlicher Intelligenz

Prozessoptimierung mit Künstlicher Intelligenz

Andreas Bosel
09.05.2019
Prozessoptimierung Künstliche Intelligenz Vorausschauende Wartung Prozessoptimierung

Künstliche Intelligenz eröffnet bei der Interpretation von sensorgenerierten Daten in Messsystemen völlig neue Möglichkeiten für die Wasserwirtschaft

Künstliche Intelligenz (KI oder AI, Artificial Intelligence) hat einen großen Einfluss auf unseren Alltag. Die Anwendung von AI erfolgt nahezu überall und an Stellen, an denen wir sie am wenigsten erwarten. Beispiele wo das bereits täglich praktiziert sind:

  • Sprach.- und Bilderkennung
  • Medizin und Diagnostik
  • KFZ und Verkehr

 

Vor allem die Fortschritte in den Bereichen Data-Mining und „Deep Learning“ sowie deren Kombination bewirken einen Quantensprung in der Wertschöpfung. Sie ermöglichen es, dedizierte und sehr große Datenmengen aus verschiedenen Mess.- und Datenquellen zu analysieren. Wiederkehrende Muster werden erkannt, um intelligente Vorhersagen zu treffen.

NIVUS entwickelt auf ihrer Cloud Plattform eine Umgebung um selbstlernende Algorithmen definieren und ausführen zu können (AI-Engine). Ziel ist es, mit dieser Technologie Betreibern ein Assistenzsystem zur Verfügung zu stellen. Dieses soll zum Beispiel frühzeitig anstehende Wartungsaufgaben vorhersehen oder Unregelmäßigkeiten im Betriebsablauf (Anomalien) in Anlagen und Messstationen erkennen und darauf hinweisen. Verantwortliche Mitarbeiter werden in die Lage versetzt, proaktiv zu reagieren. Ebenfalls werden sie beim Treffen von Entscheidungen entlastet. Der Betreiber profitiert von besseren Grundlagen für schnellere Entscheidungsfindungen sowie von flexibler gestalteten Prozessen.

KI basierte Systeme ermöglichen es weiterhin, durch tiefgreifende Datenanalytik verbesserte Ansätze im Engineering zu verfolgen, um Anlagen effizient zu betreiben und Prozesse umfassend zu optimieren.

Basis für KI-basierende Optimierungen

Damit die oben beschriebenen KI-Technologien funktionieren können, müssen alle Prozessdaten digital an zentraler Stelle vorliegen. Zusätzliche Visualisierungen würden das Systemmonitoring zusätzlich erleichtern. Sehr oft sieht die Realität in der Wasserwirtschaft leider noch anders aus. Viele Betreiber sind heutzutage, mit der Anforderung auf Ihren Anlagen überfordert.

  • Komplexe Anforderungen in der Wasserprozessindustrie
  • Unterschiedliche Automatisierungsgrade
  • Räumlich weit verteilte Prozesse
  • Schlechte oder keine Messtechnik

Mit Hilfe der intelligenten NivuLink IoT (Internet-of-Things) Geräteplattform und der NICOS Cloud Plattform Lösung von NIVUS, werden die Anlagenteile vernetzt. Somit erreichen wir eine Durchgängigkeit vom Sensor bis zur Cloud Plattform.

Die Grundvoraussetzung einer Datenanalyse für künstliche Intelligenz wäre damit geschaffen. Mit der umfassenden Datenanalyse werden wiederkehrende  Muster erkannt. Diese dienen als Basis für die Prognose der künftigen Prozess-Entwicklung. Ebenfalls werden Abweichungen erkannt und die entsprechenden Mitarbeiter z. B. über Alarmmeldungen informiert. Insgesamt wird Entscheidungsgrundlage für die Prozessgestaltung verbessert. Mit optimierter Wartung und vorhersehbaren Entwicklungen kann die effektive Betriebszeit von Anlagen deutlich erhöht werden. Damit steigt die Effizienz - die Wirtschaftlichkeit der Anlage oder des Prozesses entwickelt sich positiv.

 

Anwendungsfall intelligente Pumpensteuerung

 

Beim Betrieb von Pumpstationen im Abwasserbereich ergeben sich beim Einsatz von KI viele Vorteile für den Betreiber. Die umfassende Bewertung der Prozesse gibt viele Ansatzpunkte für Optimierungen vor allem für die Stationen mit hohem Energiebedarf. Folgende Vorteile ergeben sich:

  • Betriebskostensenkung durch Reduzierung des Energieverbrauchs
  • Wirtschaftlichkeit in der Optimierung des Wartungszeitpunkt
  • Höhere Betriebssicherheit durch Prozessoptimierung
  • Lebenszykluskostenbewertung
  • Beitrag zur Gebührenstabilität

Der nächste Artikel dieser Serie wird sich mehr im Detail mit dem Thema Pumpenoptimierung befassen.

Andreas Bosel

Leiter Datentechnik

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