
E.ON Big Data
Big Data: Basierend auf der Annahme, dass eine bessere Nutzung der vorhandenen Betriebsinformationen zu einer Optimierung der Informationsbasis, Stärkung der internen Kommunikation und damit auch einer effizienteren Prozessführung in Wasserversorgungsunternehmen führt, bestand das Kernziel dieses Vorhabens darin, die Potenziale einer besseren Datennutzung anhand praxisrelevanter Fragestellungen aus den Teilbereichen Wassergewinnung, Wasserverteilung und Kundenmanagement zu ergründen.
Projektpartner
NEW NiederrheinWasser GmbH
RWW Rheinisch-Westfälische Wasserwerksgesellschaft mbH
Stadt Zürich, Wasserversorgung
Laufzeit
03/2019 – 08/2021
Fördermittel
E.ON SE
Die Wasserwirtschaft steht aktuell vor einer Vielzahl von Herausforderungen, die innovative Lösungsansätze verlangen. Die gestiegenen Anforderungen und immer bessere Sensortechnik ermöglichen eine zunehmend bessere Überwachung von Prozessen, wobei eine wachsende Zahl an Daten und Informationen anfällt. Für die zielgerichtete Umsetzung von Optimierungsstrategien müssen diese Informationen ganzheitlich aufbereitet und ausgewertet werden.
Viele Wasserversorger sind hierbei allerdings mit der Schwierigkeit konfrontiert, dass Daten nicht zentral, sondern fachbereichsbezogen gespeichert sind oder dass der Überblick fehlt, diese integrativ auszuwerten. Wasserversorger hatten noch nicht genug Zeit, alle erforderlichen Kompetenzen zur Auswertung aufzubauen und es fällt ihnen schwer, den Nutzen von Projekten in diesem Bereich zu quantifizieren. Diese Schwierigkeiten betreffen insbesondere kleinere und mittelgroße Wasserversorger.
Um diese zu unterstützen, untersuchte das IWW in einem von E.ON SE geförderten Forschungsprojekt, wie sich Ansätze für Big Data Auswertungen auf die Wasserbranche übertragen lassen. Dabei wurde der Status Quo der Dateninfrastruktur von repräsentativen Versorgern erfasst und darauf aufbauend mögliche Anwendungsfelder für Datenanalysen erarbeitet und Optimierungsansätze präsentiert.
Wencki, K., Juschak, M., Kübeck, C. (2021): Potentials and challenges of big data analyses in the drinking water sector. Presentation at the IWA World Water Conference 2020 (postponed to 2021).
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