Data Science

Remote Condition Monitoring für Solar- und Brunnensysteme

Remote Condition Monitoring und “das Internet of Things (IoT) sind in den Unternehmen angekommen.” Ungefähr die Hälfte der deutschen Unternehmen haben bereits Projekte umgesetzt und die andere Hälfte arbeitet an einer Strategie dafür. Die wichtigsten Kriterien für IoT-Projekte sind als Produktivitätssteigerung, Kostensenkung, steigende Umsätze und geringere Ausfallzeiten benannt. Wie intelligent global vernetzte Systeme auch die Wasser- und Energieversorgung in Entwicklungsländern nachhaltig verbessern können, zeigen wir in diesem Fallbeispiel. Hierbei gehen wir  auf die speziellen Anforderungen der IT-Infrastruktur sowie mögliche Umsetzungsvarianten ein.

Brunnen- und Solarsysteme in Afrika 

Bei Solaranlagen oder Brunnen in fern abgelegenen, ländlichen Regionen ist es oft die schlechte Erreichbarkeit der Projektstandorte, die eine Überwachung und Wartung der Anlagen erschwert. Eine mangelnde Informationslage und fehlendes Know-how führen häufig dazu, dass die Systeme oft aus einfachen Gründen wie einem durchtrennten Kabel unnötig lange stillstehen. Da der Zugang zu sauberem Trinkwasser und Strom eine besondere Bedeutung haben, sind dementsprechend genaue, zeitnahe und verlässliche Informationen von großem Wert.

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Bild 1. Solarbetriebener Brunnen in Äthiopien

Durch ein speziell an Solaranlagen und Wasserversorgungssysteme in Entwicklungsländern angepasstes Remote Condition Monitoring System können die Anlagen nachhaltiger betrieben werden. Die Anlagen werden mit robusten Sensoren ausgestattet. Ein zentraler Datenlogger schickt entweder per Wifi oder in abgelegenen Regionen auch per GSM-Übertragung an die dafür eingerichtete Cloud (Bild 2).

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Bild 2. Übersicht Remote Condition Monitoring

Remote Condition Monitoring – Vorteile

Für den Betreiber der Solaranlage oder des Brunnens wie auch für die Nutzer bringt das Remote Condition Monitoring erhebliche Vorteile.

  • 24/7 Anlageninformationen: Speziell bei schwer erreichbaren oder weit verteilten Systemen ist es wichtig, jederzeit einen Überblick über die Anlagen zu haben. Durch das Remote Condition Monitoring können diese jederzeit im Blick behalten werden.
  • Schnellere Reaktionszeiten und kürzere Stillstände: Durch automatisierte Fehleridentifikation, Lösungsanalysen und die Vermittlung geeigneter Fachkräfte kann bei auftretenden Problemen schnell gehandelt und damit die Dauer eines Stillstands erheblich verkürzt werden.
  • Weniger Stillstände: Durch frühzeitiges Erkennen von Problemen und vorsorglichen Handlungen können Stillstände vermieden werden.
  • Transparenz und Image: Durch die Visualisierung der Anlagen in Form von Reports und Dashboards kann die Kommunikation nach Innen und Außen verbessert und somit Transparenz geschaffen werden.
  • Anlagen-Performance: Die Anlagen-Performance kann verglichen werden. Bottlenecks können identifiziert und Übernutzung oder nicht genutzte Kapazitäten erkannt werden. So kann die Auslastung der Anlagen insgesamt deutlich verbessert werden.

Remote Condition Monitoring – Funktion

Anlagenausfall: Fehleranalyse und Alarmierung

Vor Beginn des Anlagen-Monitoring werden Grenzwerte und Zustände definiert, bei denen ein Alarm ausgelöst werden soll. Wie viele Alarmzustände eingestellt werden sollen, welche Werte einen Alarm auslösen und wer informiert werden soll, wird individuell festgelegt. Die Benachrichtigung erfolgt per Mail, SMS oder Anruf. Zusätzlich kann ein Techniker als erster Empfänger den Alarm erhalten und nur bei entsprechender Relevanz weitere Schritte in die Wege leiten.

Dashboard: Alles zentral im Blick

Das Dashboard ist vom PC oder Smartphone aus über den Browser aus abrufbar und bietet eine Übersicht über die Anlagen. Somit bietet das Dashboard die Möglichkeit, jederzeit zentral einen Blick auf die bestehenden Anlagen werfen zu können. Die Benutzeroberfläche beinhaltet übersichtliche Statusmeldungen und detaillierte technische Darstellungen, um auch komplexere Zusammenhänge und Abhängigkeiten analysieren zu können. So können sowohl Nicht-Techniker als auch Techniker das Dashboard nutzen. Die Dashboards können standardisiert sein oder bei Bedarf individuell durch spezielle Visualisierungen und Berechnungen angepasst werden. 

Reporting für regelmäßige Updates der Anlagenbetreiber

Mittels standardisierter oder individueller Reports erhält der Anlagenbetreiber regelmäßige Informationen zu den Systemen. Das Reporting umfasst sowohl Standard-Reports und bei Bedarf auch projektspezifische Optimierungs-Reports mit Handlungsempfehlungen. Wie beim Dashboard können auch hier die ausgewählten Werte, Statistiken und Darstellungen beliebig gestaltet werden. Die Reports werden dann in regelmäßigen Abständen und auf Abruf an einen oder mehrere Empfänger verschickt. Die Reports bieten damit eine Grundlage für die interne Kommunikation, Anlagenvergleiche oder die Bereitstellung von Informationen für sämtliche Projektbeteiligte.

Vermittlung von Fachkräften im Notfall

Im Problemfall ist es neben der Fehlererkennung und Alarmierung wichtig, schnell vor Ort eingreifen zu können, um das Problem zu beheben. Das Remote Condition Monitoring umfasst deshalb mit der Vermittlung von passenden Fachkräften neben den informationstechnischen Komponenten auch eine soziotechnische. Nachdem ein Problem erkannt und das Fehlermuster erstellt wurde, kann im nächsten Schritt bei der Vermittlung an lokale unabhängigen Firmen und Technikern geholfen werden. Die Techniker werden instruiert und können dadurch gut vorbereitet und mit dem passenden Equipment zur Anlage fahren, was vor allem bei abgelegenen und schwer erreichbaren Systemen Zeit und Kosten spart. 

IT-Systemstruktur: Wo die Daten leben

Bei der Auswahl der IT-Systemstruktur war es wichtig die sehr unterschiedlichen Bedingungen vor Ort mit einer zuverlässigen, gut skalierbaren und kosteneffizienten Lösung zu verbinden. Ziel war es verschiedene Datenquellen in einer möglichst einheitlichen IT-Struktur einzubinden ohne an Flexibilität zu verlieren. Die wichtigsten Konzeptentscheidungen werden im Folgenden erläutert

Fokussierung auf das Kerngeschäft mit der Cloud

Für das Condition Monitoring waren on-premise Lösungen für die Rechnerstrukturen fast von Beginn an ausgeschlossen. Cloud-lösungen sind skalierbarer, haben geringere Anschaffungs- und Betriebskosten in diesem Anwendungsfall, sind zuverlässiger, sind durch die Spezialisierung der Cloud-Anbieter sicherer und erlauben es sich auf das Kerngeschäft zu fokussieren.  

Serverlose Flexibilität und Kosteneffizienz

Bei der Auswahl der Cloud-architektur wurde generell ein serverloser Ansatz gegenüber Virtual Machines oder Containern gewählt, wo es technisch und wirtschaftlich sinnvoll war.  Wesentliche Vorteile einer serverlosen Struktur sind hier

  1. Automatischer Anpassung an den Bedarf: Dies ist besonders wichtig für ein wachsendes Unternehmen mit unregelmäßigen Datenströmen aus verschiedenen Ländern.
  2. Geringere Kosten: Es werden nur die Cloud-ressourcen zur Verfügung gestellt, die tatsächlich gebraucht werden
  3. Fokussierung auf das Kerngeschäft: Es gibt keine Hardware und Systemkomponenten die verwaltet und gewartet werden müssen.

Umgesetzte Cloudlösung in Google Cloud Platform (GCP)

Aus den vielen verfügbaren Cloud-optionen (Azure, AWS, GCP, Oracle Cloud) wurde sich für Google Cloud Platform (GCP) entschieden, welche für diesen Anwendungsfall einen guten Kompromiss aus Leistung, Kosten und vorhandener Expertise darstellt. In der Entwicklung der Lösung wird der Ansatz des Test-driven Developments eingesetzt, bei der die Tests vor den zu testenden Komponenten erstellt werden.

Die verschiedenen Sensoren der Solaranlagen, Brunnen und Batterien können mit FTP- oder MQTT-Gateways verbunden werden, welche über mobile Netzwerke oder WLAN mit der Cloud-Infrastruktur kommunizieren. 

FTP-Gateways: günstige Einbahnstraße mit Verzögerung

Die FTP-Gateways sind die günstigere Variante für kleinere Projekte. Die resultierende Cloud-Architektur verursacht auch geringere Betriebskosten, da die zugrunde liegenden serverlosen Funktionen nur auf bei Bedarf hochgefahren werden (siehe Bild 3 FTP-IT-Systemstruktur). Der Ablauf ist wie folgt:

  • Ablage der Sensordaten durch FTP-Gateways auf dem FTP-server
  • Abruf (Ingest) der FTP-Dateien durch Google Cloud Functions  (automatische skalierende, serverlose Funktionen) im festen Intervall 
  • Publikation (Ingest) der Daten (angereichert mit Projektinformation) auf dem Google Cloud Pub/Sub-Messaging-Dienst, was die Fähigkeit zur automatischen Skalierung herstellt 
  • Vorfilterung (Data Preparation) durch Google Cloud Functions. Anreicherung weiterer Zusatzinformationen und Parsing
  • Weiterleitung (Data Preparation) der Daten an das Cloud Data Warehouse BigQuery als Rohdaten für spätere Analysen sowie über Google Cloud Pub/Sub an weitere Google Cloud Functions für die eigentliche Qualitätsüberwachung
  • Qualitätsüberwachung (Inspection) der Datenquellen je nach Projekt. Dies kann z.B. die Funktion von Solarzellen und Pumpen, Temperaturgrenzen und ähnliches sein. Die Berechnung von Mittelwerten oder Standardabweichungen kann in dieser Architektur nur innerhalb eines Datenpaketes erfolgen. Alle Cloud Functions übermitteln zusätzlich Statistiken und Qualitätschecks von jedem Verarbeitungsschritt an BigQuery 
  • Live-Warnungen aller Cloud Functions an den Dienst ErrorReporting, welcher ein GCP-Dienst ist für Ausnahmemonitoring und Benachrichtigungen mit Push-Nachrichten auf Handys und E-mail-versand. 
  • Web-Dashboard als wichtigstes Kommunikations- und Überwachungsmittel und automatisierte Reports auf Basis der Daten in BigQuery

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Bild 3. FTP-IT-Systemstruktur

MQTT-Gateways: Streamingfähigkeit und Steuerbefehle

Die MQTT-Gateways für komplexere Projekte erlauben einen regelmäßigeren Datenfluss sowie die Möglichkeit authentifizierte Steuerbefehle anzunehmen, jedoch ein höheres Budget und Bauraum erfordern. In der  MQTT-IT-Systemstruktur (siehe Bild 4) werden die Daten über einen MQTT-Broker, Cloud IoT Core und Google Cloud Pub/Sub ohne wesentliche Zeitverzögerung und in kleineren Datenpaketen verarbeitet. Die im FTP-IT-Systemstruktur beschriebene Logik von Data Preparation und Inspection wird nun innerhalb von Cloud Dataflow abgebildet. Hierbei ist ein wesentlicher Vorteil die einheitliche Verarbeitung von Streaming- und Batchdaten, kürzere Verzögerung sowie die Analysefähigkeit über frei definierbare Zeit-Intervalle. Dies verursacht jedoch höhere Betriebskosten verglichen mit der FTP-IT-Systemstruktur, da eine Instanz unabhängig von der Auslastung permanent vorgehalten werden muss. Das Reporting über Dashboards und Push-Nachrichten funktioniert wie in FTP-IT-Systemstruktur. Prinzipiell ist es auch möglich den Schritt Process and Store von der MQTT-Lösung auch für die FTP-Lösung zu übernehmen, sofern die Datenstrukturen kompatibel sind und es kommerziell Sinn macht.

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Bild 4. MQTT-IT-Systemstruktur

Remote Condition Monitoring – Ausblick

Die oben vorgestellte Systemstrukturen stellen die Datengrundlage für das Remote Condition Monitoring System dar, welches. durch weitere Funktionalitäten und Analysefunktionen kontinuierlich ausgebaut wird. 

  • Wartungsintervalle: Unterschiedliche Systeme haben auch einen unterschiedlichen Bedarf an Wartung. Durch regelmäßige Wartungen kann die Lebenszeit verlängert und die Ausfallrate gesenkt werden. Das Remote Condition Monitoring soll auch die Wartung erleichtern und die Betreiber rechtzeitig an bevorstehende Aufgaben erinnern. Deshalb werden zu Beginn standardisierte Wartungsintervalle hinterlegt, welche dann mit den Daten des Remote Condition Monitoring abhängig vom Anlagenzustand und vergangenen Wartungen dynamisch verkürzt oder verlängert werden. 
  • Machine Learning: Durch maschinelles Lernen können die bestehenden Analysen erweitert werden und so beispielsweise Rückschlüsse auf den Zustand einer Pumpe, Versandung und Verstopfungen in Rohrleitungen oder auf die Wasserqualität gezogen werden. Hierfür ist jedoch eine entsprechende Datenbasis erforderlich, sodass dies erst nach einer längeren Projektlaufzeit verfügbar ist.
  • Ausfallvorhersage von Batterien: Speziell in Entwicklungsländern ist der Nachkauf passender Batterien oft sehr langwierig. Ausfälle führen deshalb oft zu besonders langen Stillständen. Durch entsprechende Analysen sollen deshalb Ausfälle bereits im Vorfeld ermittelt werden.

Fazit

Brunnen- und Solarsysteme in Afrika leisten einen wichtigen Beitrag Menschen Zugang zu sauberem Wasser und Strom zu verschaffen. Durch ein Remote Condition Monitoring System können die Anlagen nachhaltiger betrieben werden indem die Stillstandszeiten reduziert und die Produktivität der Anlagen verbessert und transparent gemacht werden. Eine cloud-basierte IT-Systemstruktur setzt dies zuverlässig, gut skalierbar und kosteneffizient um. Die gesammelten Daten legen die Grundlage für weitere Verbesserungen durch Ausfallvorhersagen und Anpassung der Wartungsintervalle. Hierbei können verschiedene Ausbaustufen je nach Komplexität, Budget und Anforderungen der Projekte umgesetzt werden, wobei es wichtig ist, die Gateways (FTP vs MQTT) und die Cloud-Lösung gut aufeinander abzustimmen. Die hier vorgestellten IT-Systemstrukturen sind nicht speziell für Afrika konzipiert, sondern können prinzipiell auf andere Projekte übertragen werden, die kostengetrieben und schwer zugänglich sind.

Die IT-Systemstruktur und dieser Beitrag ist in Zusammenarbeit mit Max Spannagel von EcoPhi, die sich auf Solaranlagen und Wassersysteme in Afrika spezialisiert haben, entstanden.

esentri unterstützt Unternehmen dabei die digitale Transformation zu vollziehen. Weitere Beispiele für Condition Monitoring sind die Überwachung des Straßenzustands und die Optimierung des Wirkungsgrades einer Pumpstation.