Bewertung von Bauwerksmessungen mit Business Intelligence und Visueller Analyse
Die Bauwerksüberwachung an Stauanlagen der EnBW AG wurde auf eine digitale Plattform umgestellt. Mit den im System vorhandenen umfangreichen Daten wachsen die Herausforderungen, die Vollständigkeit sowie Konsistenz zu überwachen und es ergeben sich neue Möglichkeiten der übergreifenden Datenanalyse. Parallel dazu haben sich die Anwendungen zur Analyse umfangreicher Daten von reinen IT-Expertensystemen zu intuitiven Fachanwenderprodukten gewandelt. Nachfolgend werden die Überwachung der Datenübertragung und -qualität mittels Microsoft Power BI sowie die visuelle Analyse von Korrelationen mit VRVis Visplore vorgestellt.
1 Einleitung
In den vergangenen Jahren wurde die Bauwerksüberwachung an Stauanlagen der EnBW Energie Baden-Württemberg AG (EnBW AG) auf eine digitale Plattform umgestellt. Messdaten, ob automatisch oder manuell erfasst, werden über entsprechende Schnittstellen in die gemeinsame Datenablage OSISoft PI-System [1] eingebunden. Das System der Datenerfassung, Datenverarbeitung und Visualisierung für die Stauanlagenmessdaten der EnBW AG ist in Franke und Kötting [2] beschrieben.
Mit den im PI-System vorhandenen umfangreichen Daten wachsen die Herausforderungen, die Vollständigkeit und Konsistenz zu überwachen. Weiter ergeben sich mit den nun vorliegenden heterogenen und umfangreichen Daten neue sowie bessere Möglichkeiten der übergreifenden Datenanalyse und der Bewertung von Abhängigkeiten von Einwirkungen und Reaktionen sowie verschiedener Messstellen untereinander.
2 Aufgabenstellung
Bei der Arbeit mit den im PI-System vorhandenen Daten sind Effekte aufgetreten, die mit den vordefinierten und automatisch aktualisierenden Graphen in PI Vision nicht erkennbar sind.
Ein Effekt ist bei Messgeräten aufgefallen, die wenig Veränderungen zeigen: Wenn ein digital angebundenes Messgerät nicht funktioniert bzw. dieses zeitweise keine Daten überträgt, ist dies im Zeitverlauf nicht erkennbar, da vom letzten Wert eine Gerade bis zum aktuellen Datum gezogen wird. Weiterer ist in PI Vision bei der Vollständigkeitsprüfung der per Mobilfunk übertragenen manuellen Messungen nicht schnell erkennbar, ob die Messungen vollständig übertragen worden sind, da sich der Turnus der Messrundgänge je Standort oder auch innerhalb eines Standortes unterscheidet.
Neben der Überwachung der Konsistenz des Datensatzes stehen mit der zunehmenden Digitalisierung viel mehr Daten bereit, deren vertiefte Auswertung ein besseres Verständnis des Verhaltens der Anlage ermöglicht: Zum einen sind seit einigen Jahren verstärkt digitale Messgeräte im Einsatz, zum anderen werden mit der manuellen Messdatenerfassung mittels iPad Einzelwerte im PI-System abgespeichert, die vorher nur als Summenwerte in Excel archiviert wurden.
Gesucht werden Möglichkeiten, die es dem Stauanlagenpersonal ermöglichen, schnell einen Überblick über die Vollständigkeit und Funktionsfähigkeit der Messwerterfassung sowie tiefere Erkenntnisse über den Datenbestand, die Datenqualität sowie Korrelationen im Messdatensatz zu erlangen.
| Copyright: | © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH | |
| Quelle: | Wasserwirtschaft - Heft 09 (September 2020) | |
| Seiten: | 5 | |
| Preis inkl. MwSt.: | € 10,90 | |
| Autor: | Dr.-Ing. Jörg Franke  Peter Kasper Hendrik Kötting | |
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