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
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
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planten Investitionen > Entlastung
der Haushalte
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