Bessere Daten für bessere Prozesse

Je hochwertiger die Daten sind, desto besser können Versorger ihre Prozesse steuern und optimieren. Viele Unternehmen investieren Tausende von Euro in Lösungen für Datenspeicherung, -anreicherung, -integration, -präsentation und -analyse. Doch wenn sich aus den verfügbaren Daten keine verwertbaren Erkenntnisse gewinnen lassen, verpuffen solche Investitionen.

4 Kriterien für verwertbare Daten

Um für die Prozesssteuerung und -optimierung nutzbar zu sein, müssen Daten relevant und spezifisch genug sein, um aus ihnen praktische Schritte oder Strategien ableiten zu können, die die Entscheidungsfindung unterstützen. Das heißt, sie müssen ein hohes Maß an Genauigkeit, Auflösung, Volumen und Latenz aufweisen.

1. Genauigkeit

   Dies ist für viele Wasserversorger die erste große Hürde, da sie oft nur über nicht validierte Daten verfügen. Das allerdings kann zu Schlussfolgerungen führen, die nicht nur ins Leere laufen, sondern unter Umständen auch teuer werden. Um sicherzustellen, dass die Daten ein hohes Maß an Genauigkeit aufweisen, müssen die Instrumente regelmäßig kalibriert und getestet werden. Wenn Wasserversorger Analysen in ihre Arbeitsabläufe integrieren, können sie mit diesen Systemen auch Daten aus mehreren Quellen schätzen und validieren.

2. Auflösung

   Die Daten müssen so detailliert sein, dass sie dem Zweck entsprechen. Um beispielsweise eine Leckage in einem Wohngebäude zu erkennen, sollten die Messwerte mindestens 24 Stunden lang alle 15 Minuten gemeldet werden. Um einen Druckabfall zu erkennen, ist eine Messwertauflösung von 128 Hz oder mehr erforderlich, während es in anderen Situationen ausreicht zu wissen, wann sich die Messwerte ändern.

3. Volumen

   Die Datenmenge sollte die Größe des Problems reflektieren, das die Betreiber zu lösen versuchen. Anders ausgedrückt: Die Datenmenge, die benötigt wird, um die Effizienz von 50 % auf 60 % zu steigern, ist weitaus geringer als die erforderliche Datenmenge, um die Effizienz von 95 % auf 99 % zu steigern. Das Volumen lässt sich je nach Zielsetzung anhand der Anzahl der Proben entnehmenden Instrumente im Netzwerk oder anhand der im Laufe der Zeit (Monate, Jahre etc.) gesammelten Daten quantifizieren.

4. Latenz

   Dies beschreibt die Zeitspanne von der Messung bis zur Kommunikation, die wiederum vom vorliegenden Problem abhängt. Bei der Erstellung einer monatlichen Wasserrechnung beispielsweise gibt es viel Spielraum. Bei einem möglichen Kontaminationsereignis zählt jedoch jede Sekunde.

Sobald die Daten vorliegen und über eine zentrale Schnittstelle zugänglich sind, müssen sie analysiert und ausgewertet werden. Dies kann zwar manuell erfolgen, es gibt jedoch eine Reihe von Lösungen, die den Anwendern helfen können, ihre Daten zu verstehen, um Erkenntnisse zu gewinnen und die beste Vorgehensweise zu bestimmen.

Datenkategorien

Daten können herangezogen werden, um die Maßnahme zu definieren, die ein Problem am schnellsten und effizientesten lösen kann, sei es ein Einsatz vor Ort, das Öffnen oder Schließen eines Ventils oder der Austausch einer Leitung.

Die von Wasserversorgern regelmäßig erfassten Daten lassen sich in vier allgemeine Kategorien einteilen:

Betriebs-, Wartungs- und technische Daten

Hierbei handelt es sich um Informationen über die Bewegung und Aufbereitung von Wasser sowie das Anlagenmanagement im Versorgungsunternehmen. Diese Daten lassen sich in folgende Gruppen unterteilen:

• Gerätedaten: Damit bezeichnet man von Sensoren oder anderen Instrumenten erzeugte Informationen. Neben dem gemessenen Parameter generieren diese Geräte Daten in Form von Zeitstempeln, Gerätestatus, Einstellungen und Diagnoseergebnissen.
• Betriebsdaten des Versorgers: Diese Daten werden im täglichen Betrieb gesammelt, z. B. von Laboren, Kunden und SCADA-Systemen, und in computergestützten Wartungsmanagementsystemen und anderen Modulen gespeichert.
• Daten zum Versorgungskontext: Versorger speichern auch Informationen über die von ihnen gemanagten Ressourcen, Kundenkonten, Grundstücksparzellen, Versorgungsgebiete etc. Obwohl diese Daten größtenteils statisch sind, können sie für eine Vielzahl von Anwendungen relevant sein.

Geschäftsdaten

Hierzu gehören Unternehmensdaten wie z. B. Lagerbestand, Kaufverträge und Asset-Management-Systeme.

Kundendaten

Kundenspezifische Daten wie z. B. Parzellen, Rechnungshistorie und Verwendungszweck.

Stammdaten

Stammdaten umfassen Informationen, die für mehrere Ressourcen und Funktionen relevant sind, einschließlich geografischer Informationen, Höhenangaben und Versorgungsgebiete.

Wo soll man ansetzen?

Verwertbare Daten gewinnt man nicht im luftleeren Raum. Deshalb sollte ein Verantwortlicher bestimmt werden, der zunächst die Ziele definiert, die der Versorger erreichen möchte. Dann ist sicherzustellen, dass die für die Implementierung erforderlichen Mitarbeiter auf diese Ziele eingenordet werden. Ist der Versorger sich nicht sicher, welche Daten er zur Erreichung seiner Ziele benötigt, sind möglicherweise einige Recherchen erforderlich. Hilfreich ist auch der Austausch mit anderen Versorgern, die bereits ähnliche Projekte in Angriff genommen haben.

Es könnte sich auch lohnen, eine bestimmte Lösung zu testen, um zu sehen, ob sie den gewünschten Anforderungen entspricht. Zumindest könnte solch ein Pilotprojekt noch vor der Implementierung einer umfassenden Lösung aufzeigen, welche Daten oder andere Faktoren möglicherweise noch fehlen.

Man sollte bei alldem aber nicht vergessen, dass Daten und Analysen keine Probleme lösen, sondern lediglich dabei helfen, zur Lösung geeignete Maßnahmen zu identifizieren. Entscheidend ist, dass die mit der Aufgabe betraute Person über die richtigen Informationen verfügt, um zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Maßnahmen zu ergreifen. Wie bereits gesagt: Daten lösen keine Probleme. Aber sie können den besten Weg zu deren Lösung aufzeigen.