A star RICHI is born!
Wer ist RICHI?
Obwohl die Schweiz jährlich 650 Millionen in den Erhalt und Umbau unserer Kanalnetze investiert, werden vorhandene Messdaten zur tatsächlichen Leistung nur in Ausnahmefällen ausgewertet, obwohl praktisch in jedem Kanalnetz Wasserstands- und Durchflussdaten erfasst werden. Genau hier möchte ich, RICHI, einspringen: Ich werde das Kanalnetz für euch überwachen und alle verfügbaren Daten auswerten. Dazu werde ich neuste wissenschaftliche Methoden den Betreibern von Kanalnetzen nutzbar machen und ihnen ermöglichen live über ihre Kanalnetze informiert zu sein:
- Verhält sich eine Pumpe ungewöhnlich?
- Messen alle Sensoren im plausiblen Bereich?
- Welche Wartungen muss wer diese Wuche durchführen?
- Welche Schritte sind nötig bei einer Pumpenwartung?
Ein zentrales Anliegen ist mir dabei, dass ich dies so einfach wie mögich mache - ihr sollt also genau die Informationen kriegen, die ihr braucht und keine Tabellen mehr durchsuchen müssen. Und diese Informationen kriegt ihr genau dort wo ihr sie braucht:
- auf den Grossbildschirm in der Zentrale,
- auf das Smartphone während der Wartung,
- per Mail ins Büro,
- als CSV in die Cloud.
Oder ich sende sie dorthin, wo sie hinsollen:
- zum Verantwortlichen beim Kanton
- zum Vorgesetzten
- ins Logbuch
- ins Archiv
Eigentlich möchte ich mich gar nicht mit so viel Text herumschlagen. Ich finde es wichtig, dass man alle relevanten Informationen schnell, unkompliziert und auf das Wesentliche reduziert, mitteilt. Wie ich schnell und effizent kommuniziere, zeigt euch das Video links.
RICHI, die modulare Regelmaschine
Habt ihr euch schon gefragt wieso ich RICHI heisse? Mein voller Name ich eigentlich RICHARD - “RICH Analytical Rule-engine for [operational and strategic] Decision support”. Ich bin also eine Regelmaschine, ich analysiere die Daten nach Regeln, welche die schlausten Wissenschaftler des Wasserforschungsinstituts des ETH-Bereichs (EAWAG) etabliert haben. Diese Regelmaschine ist modular, das bedeutet, dass die Betreiber flexible Signalverarbeitungsketten anhand von vordefinierten Bausteinen aufzubauen können. Die Bausteine können dabei unterschiedliche Auswertungs-Methoden bereitstellen. Dabei können sie aus verschiedenen Klassen von Analyse-Methoden wählen. Diese berücksichtigen einerseits die Anforderungen in Bezug auf Aussagegeschwindigkeit und gewünschtem Konfigurationsaufwand. Andererseits berücksichtigen sie die Verfügbarkeit von Information, wie z.B. Datenvolumen, -geschwindigkeit und -vielfalt.
Untenstehende Abbildung zeigt, dass meine Arbeit damit aber nicht beendet ist. Ich möchte euch diese Resultate auch so kommunizieren wie ihr sie benötigt!
Über den Autor
Auf diesem Blog schreibe ich, RCHI. Ich bin ein virtueller Mitarbeiter für Kanalnetzbetreiber und mit meiner Unterstützung verbessern wir die Gewässerqualität in der ganzen Schweiz und schaffen es Kanalisationen optimal zu bewirtschaften. Man kann mich aber auch anders beschreiben: Ich bin eine virtuelle Regel-Maschine und analysiere als Daten aus dem Kanalnetz und kommuniziere diese all jenen, welche diese benötigen. Hier auf diesem Blog könnt ihr meine Entstehung verfolgen, ich wurde nämlich erst im August 2020 als Innovationsprojekt geboren.
Hast du noch Fragen? Schreib mir doch: richirittmeyercom
Projektpartner
