IBM WATSON IOT-LÖSUNGEN IN DER PRAXIS - PREDICTIVE MAINTENANCE AM BEISPIEL DES BRÜCKENMONITORINGS - PROFI Engineering ...

 
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IBM WATSON IOT-LÖSUNGEN IN DER PRAXIS - PREDICTIVE MAINTENANCE AM BEISPIEL DES BRÜCKENMONITORINGS - PROFI Engineering ...
IBM WATSON IOT-LÖSUNGEN
IN DER PRAXIS

               PREDICTIVE MAINTENANCE
               AM BEISPIEL DES
               BRÜCKENMONITORINGS
IBM WATSON IOT-LÖSUNGEN IN DER PRAXIS - PREDICTIVE MAINTENANCE AM BEISPIEL DES BRÜCKENMONITORINGS - PROFI Engineering ...
QUALITÄT DER DATEN – QUALITÄT
DER VORHERSAGEN
Ausgangssituation                         BMVI fördert Big Data-Projekt            Ziel der Studie ist es, mit Daten unter-
Es existieren 25.000 Brücken im Be-       der PROFI                                schiedlicher Quellen eine Korrelation
reich von Autobahnen und Kraftfahr-       Die Spezialisten der PROFI forschen      aller Autobahnbrücken in Deutschland
zeugstraßen in Deutschland. Davon         an einer Methode, mit der der Zustand    herzustellen. Daraus lässt sich ein Zu-
sind 25 Prozent, also ca. 6.000, in       von Autobahnbrücken in Echtzeit          standsbericht der Brückenbauwerke
einem maroden Zustand; für 120 Brü-       prognostiziert werden kann. Auf          in Echtzeit erstellen. Ein mögliches
cken wurde unmittelbarer Handlungs-       diese Weise lässt sich schneller als     Ergebnis ist dann ein Ranking der not-
bedarf festgestellt. Vom Bund stehen 1    bisher erkennen, ob Brücken saniert      wendigen Bauarbeiten und Instand-
Mrd. Euro als Sanierungsgelder allein     werden müssen und wenn, bis wann         setzungen.
in Nordrhein-Westfalen zur Verfügung.     das geschehen muss. Auch sollen die
Die Gelder sollen effektiver eingesetzt   Informationen genutzt werden, um         Machbarkeitsstudie für das BMVI
werden, nicht nur für Reparaturarbei-     zukünftige Brücken-Neubauten besser      Bei der Untersuchung für das BMVI
ten, sondern auch zur Prävention.         planen zu können.                        ging es um die Frage, ob die Analyse
                                                                                   von Bestandsdaten Einflussfakto-
Lösungsansatz mit PROFI                   Das Bundesministerium für Verkehr        ren für das Versagen von Bauteilen
Alle relevanten Daten werden in einer     und digitale Infrastruktur unterstützt   aufdecken kann. Die Antwort lautet
einheitlichen IBM Watson Data & AI        die umfangreiche Machbarkeitsstudie      in diesem Bereich immer wieder: Im
Plattform zusammengeführt, können         der geplanten IT-Analytics-Software.     Prinzip ja – aber reichen Menge und
dort integriert, analysiert und als       Im Mittelpunkt steht die Frage, wie es   Qualität der vorhandenen Daten für
Gesamtlagebild dargestellt werden.        möglich ist, vorhandene Software-        eine verlässliche Prognose aus?
Durch Überwachungsmaßnahmen               Lösungen so zu nutzen oder weiter-
(u. a. Radartechnologie und Bausta-       zuentwickeln, dass mit vorhandenen       Die Qualität der Daten lässt sich mit
tik-Parameter) wird eine Priorisierung    Daten zu Bauwerken, deren Umge-          modernen Data-Mining-Werkzeugen
von Reparatur- und Wartungsarbeiten       bung und weiteren Einflussdaten          prüfen und verbessern, zum Beispiel
möglich, geografisch und zeitlich be-     Aussagen zum Bauwerkszustand ge-         durch Eliminierung von Ausreißern in
wertet.                                   troffen werden können.                   Messwerten oder Ergänzung fehlender

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Werte durch Interpolation. Die für eine   verschiedenen Quellen zusammenge-          Analyse bereitgestellt werden können,
Vorhersage erforderliche Datenmenge       führt, Schlüsselwerte vereinheitlicht,     desto genauer wird das Vorhersage-
müssen die verfügbaren Datenquellen       Werte kategorisiert und letztendlich       modell.
liefern. Helfen können in beiden Fällen   mit verschiedenen Regressionsmo-
auch Daten, die durch Textmining-Ver-     dellen, Entscheidungsbäumen und            Nach Abschluss der Studie ist der
fahren aus unstrukturierten Quellen       neuronalen Netzen verarbeitet. Ziel        nächste Schritt die Umsetzung in
gewonnen werden und dadurch die           war es, die vorher definierte Fragestel-   der Praxis, die mit entsprechender
Datenbasis vergrößern oder Qualitäts-     lung zu beantworten: Wie lange hält        Budgetplanung und Bereitstellung der
lücken schließen.                         das Bauteil, bevor ein Defekt auftritt?    Mittel als Pilotprojekt beim Landes-
                                                                                     betrieb Straßen & Verkehr Schleswig
In den vorliegenden Beispielen            Die Erkenntnisse aus der Studie zum        Holstein seinen Einstieg finden soll.
wurden Daten von ca. 800 Brücken          Brückenerhaltungs-Management
in Nord- und Süddeutschland aus           zeigen: Je mehr valide Daten für eine
                                                                                     Mehrwerte dieser Predictive
                                                                                     Maintenance Lösung
                                                                                     • Bewertung des Gefahrenpoten-
Aus der Machbarkeitsstudie für das BMVI:                                                zials einer Brücke durch Echt-
Von der Problemdefinition über die Modellierungsphase zur Anwendungsphase               zeit-Auswertung von verkehrs-
                                                                                        technischen Informationen in
• Neuronenauswahl              Problemdefinition             • Zeitreihenauswahl
                                                                                        Korrelation mit baustatischen
• Netzwerktopologie                                          • Einflussfaktoren
                                                                                        Informationen
• Aktivierungsfunktion           Datenakquise                • Abgrenzung der
                                                               Datensätze            • Jederzeit Überblick über das
• Lernalgorithmus
• Bewertungskriterien
                                                             • Datenbereinigung         aktuelle Risiko definierter Stre-
                             Datenvorverarbeitung            • Datentransformation      ckenabschnitte, um ggf. Sperrun-
                                                                                        gen/Umleitungen rechtzeitig zu
• Überwachtes Lernen          Modellierungsphase                                        veranlassen
• Bestärkendes Lernen                                             Nein
                                                                                     • Zielgerichteter Einsatz des be-
• Unüberwachtes Lernen             Lernphase                                            grenzten Budgets gemäß einer
                                                                 Ziel erreicht          objektiven Bewertung des aktuel-
• Mean Squared Error               Testphase                                            len Gefahrenpotenzials
• Root Mean Squared Error                                                            • Proaktive Erkennung von Gefah-
                                                                    Ja                  ren und Reduzierung möglicher
                               Anwendungsphase
                                                                                        Betriebsstörungen
                                                                                     • Enorme Einsparpotentiale bei ge-
                                                                                        planten Investitionen > Entlastung
                                                                                        der Haushalte

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                                   Jörg Bahc
                                   Solution Leader Analytics Lösungen
                                   +49 234 29845-4542
                                   j.bahc@profi-ag.de

                                                                                                                         3
IBM WATSON IOT-LÖSUNGEN IN DER PRAXIS - PREDICTIVE MAINTENANCE AM BEISPIEL DES BRÜCKENMONITORINGS - PROFI Engineering ...
DIE PROFI
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SYSTEMS AG                                                                            Gemeinsam mit unseren starken Partnern setzen
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  • Storage                                                                           shutterstock.com
                                                                            03/2021

                                                                                      © SnvvSnvvSnvv: Titelbild
  • VDI & Digital Workplace
                                                                                      © Sergey Nivens: S. 2

                           PROFI Engineering Systems AG
                           Otto-Röhm-Straße 18
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                           E-Mail: profi@profi-ag.de
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