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01-02 | 2019

IT & Management Welche

IT & Management Welche strategische Bedeutung haben diese Partnerschaften für Bentley? Was wird dadurch an Performance, Effizienz, Flexibilität usw. möglich, was vorher nicht möglich war? Die Integration von Engineering-, Verfahrens- und Informations-Technologie ist die Basis für die digitale Transformation unserer Kunden. Gemeinsam können wir unseren Kunden ein erweitertes Angebot unterbreiten, sowohl in der Anwendungsbreite als auch qualitativ. Die Partner haben viele gemeinsame Kunden, denen nun ein besserer und umfassenderer Support zur Verfügung steht. Andererseits erhalten die Partner jeweils Zugang zu den Kunden der anderen Partner, was zusätzliche Wachstumsoptionen eröffnet. „Zusammen lassen sich Kunden besser betreuen“ Was haben die Kunden von der Partnerschaftsstrategie und der daraus resultierenden Digitalisierungsoffensive? Ich glaube, das ist die entscheidende Frage. Durch die Zusammenarbeit können wir unsere Kunden besser betreuen. Fast alle Kunden, mit denen wir reden, begrüßen das, weil sie sehen, dass sie die eigentlichen Profiteure der Kooperation sein werden. Vorher mussten sie die Hersteller separat suchen und ansprechen. Man musste viel Zeit und Geld darauf verwenden, die verschiedenen Produkte auf eine Linie zu bringen und zu integrieren. Das wird dem Kunden abgenommen. Er erhält seine Lösung nicht nur schneller, sondern diese ist auch von höherer Qualität. Workflows lassen sich so einfacher ganzheitlich digitalisieren. Können Sie das an einem praktischen Beispiel veranschaulichen? Die Stadtwerke Schwäbisch Hall sind ein gutes Beispiel. Mithilfe neuer Standardprodukte aus der OpenUtility-Reihe haben wir dort zusammen mit Siemens die Abteilungen Netzdokumentation und Netzplanung enger miteinander verknüpft. Dadurch wird es möglich, dezentrale Erzeuger wie Photovoltaikanlagen und Windturbinen – basierend auf der Netzdokumentation und darauf aufsetzender Berechnungen – schneller ins Netz zu integrieren. Wenn heute die Anfrage eines Kunden eintrifft, der beispielsweise eine Solaranlage in Betrieb nehmen möchte, lassen sich die Auswirkungen auf das Netz in kürzester Zeit berechnen. Das hat vorher viele Stunden gedauert. Die Kalkulation geht also wesentlich schneller von der Hand. Außerdem kann man sicher sein, dass die Einspeisung tatsächlich funktionieren wird – oder unter den gegebenen Netzbedingungen nicht. So kann der Kunde schneller informiert werden, er erlebt einen besseren Service. „Standard mit der Option zur Individualisierung“ Bis zu welchem Grad ist dieses gemeinsame Produkt schon vorkonfiguriert? Bei OpenUtility Analysis powered by Siemens PSS Sincal für spezifische Produkte, die wir gemeinsam mit Siemens anbieten, handelt es sich um eine Standardlösung. Ihre Innovation liegt darin, dass sie zwei vorher separate Lösungen auf einer Plattform zusammenführt. Insofern ist es ein homogenes Produkt. Natürlich muss man immer schauen, wie sich die individuelle Situation beim Anwender darstellt: Welche Daten sind wo verfügbar? Wie soll der Workflow im Detail aussehen? Welche kundenspezifischen Anpassungen sind nötig? Dominiert bei den Partnerschaften das Ziel, bestehende Prozesse zu optimieren? Oder geht es auch darum, neue Prozesse aufzusetzen? Beides ist möglich, wobei Prozessoptimierung immer das oberste Ziel der Produktentwicklung ist. Ob es mehr in die eine oder andere Richtung geht, ist abhängig davon, was der Kunde benötigt und welche neuen technischen Möglichkeiten sich bieten. Wenn beispielsweise Netzberechnungen beschleunigt und qualitativ verbessert werden sollen, geht es primär um die Optimierung bestehender Prozesse. „Online-Verfügbarkeit von 3-D-Anlagendokumentation“ Ein Beispiel dafür, dass völlig neue Prozesse entstehen, ist die Optimierung der Wartung von Umspannwerken. Dabei handelt es sich um einen neuen Service von Siemens, der durch die Integration von Bentley-Software möglich gemacht wurde. Die Dokumentation der Anlagen wird in einem 3-D-Modell online abgebildet. Ein Kunde kann damit ein Umspannwerk, das zum Beispiel in Rio de Janeiro steht, von Berlin aus überwachen. Die bislang personenbasierte Anlagenbetreuung wird auf Cloud-Basis digitalisiert. Was ist PlantSight, und warum revolutioniert diese Lösung die Managementprozesse von Infrastrukturen? Sie stellt Betreibern aktuelle digitale Zwillinge von Anlagen und Maschinen zur Verfügung. Ermöglicht wird dies, indem Daten aus dem laufenden Betrieb mit den Daten aus dem Engineering präzise synchronisiert und dreidimensional visualisiert werden. Anlagen verändern im Betrieb kontinuierlich ihren physischen Zustand. Diese Veränderungen können durch eine Synchronisierung der realen Anlage mit den entsprechenden Engineering-Daten zeitnah und genau erfasst werden. Zudem wird ein ganzheitlicher, durchgängiger digitaler Kontext über unterschiedliche Datenquellen hinweg für jede Betriebsanlage geschaffen. Dadurch lassen sich Betriebsbereitschaft und Zuverlässigkeit von Anlagen deutlich verbessern. PlantSight legt den Grundstein für eine neue Dimension von Asset-Information- und Performance-Management. „Trend zum agilen Projektmanagement“ Ist Digitalisierung etwas, das auch die Wünsche und Anforderungen der Kunden an die Systemhersteller verändert? Wir beobachten eine Abkehr von Big-Bang- Projekten. Immer häufiger erleben wir, dass Kunden eine andere Vorgehensweise wünschen: kleine Entwicklungsschritte machen, daraus lernen, dann den nächsten Schritt gehen. Agiles Projektmanagement setzt sich mehr und mehr durch. Das ist auch notwendig, denn die Welt der Energieversorgung hat sich in den letzten fünf Jahren stärker verändert als in den 100 Jahren davor. Im Grunde ändert sie sich jeden Tag. Big-Bang-Projekte, die über zwei Jahre laufen, passen nicht zu diesen Anforderungen. Die IT-Industrie stellt sich auf diese Dynamisierung ein. Es wird mehr Partnerschaften unter den Herstellern geben, weil wir stärker abhängig werden von schnellen positiven Resultaten der Kunden. Gemeinsam können wir diese schneller ermöglichen. Ihr Rat an Energieversorger für Digitalisierungsprojekte? Fangt klein an. Schiebt Digitalisierung nicht vor euch her. Digitalisierung ist ein Prozess. Auf diese Weise können Sie aus den Erfahrungen lernen, schnelle Ergebnisse erzielen und das Going Digital beschleunigen. Herr de Vries, vielen Dank für das Gespräch. i www.bentley.com 40 BWK Bd. 71 (2019) Nr. 1/2

IT & Management Künstliche Intelligenz mit neuronalen Netzen in der Energietechnik Der tiefere Blick in komplexe Kausalitäten ANALYSEMODELLE | Wo andere Analysewerkzeuge in der Energie - technik an Grenzen stoßen oder gänzlich fehlen, können mithilfe neuronaler Netze neue Lösungen entwickelt werden. Als Bindeglied zwischen technischen Grundlagen und realen Prozessen kann Künst - liche Intelligenz dazu beitragen, viele Ingenieur-Aufgaben zu vereinfachen. Ein Plädoyer, neuronale Netze stärker in den Dienst prak - tischer Anwendungen zu stellen. Neuronale Netze werden in der Energietechnik schon seit vielen Jahren für die Lösung komplexer Aufgabenstellungen angewendet, allerdings immer nur von einem relativ kleinen Expertenkreis. Heute erleben neuronale Netze im Zusammenhang mit dem Trendthema „Künstliche Intelligenz“ zwar einen Aufschwung, die öffentliche Berichterstattung konzentriert sich aber auf die potenziellen Anwendungsbereiche, mögliche Folgen für die Arbeitswelt und auf Basiswissen (Netztypen, Signalweiterleitung, Aktivierung der Neuronen usw.). Erfahrungsberichte und konkrete, nachvollziehbare Beispiele, wie Ingenieure von der Anwendung neuronaler Netze profitieren, gibt es kaum. Viele Ingenieurbüros, KMU und Anlagenbetreiber können deshalb nicht abschätzen, ob es sich lohnt, in diesem Bereich Zeit und Geld zu investieren. Bild 1 Neuronale Netze können andere Methoden der Prozessdatenanalyse sinnvoll ergänzen. Merkmale neuronaler Netze aus Ingenieur-Sicht Im Zusammenhang mit verfahrenstechnischen Prozessen können neuronale Netze in zwei Bereichen sinnvoll eingesetzt werden: > Erstellung von Ersatzmodellen und > Durchführung von Zustandsanalysen. Mit neuronalen Netzen Zustandsanalysen durchzuführen, heißt, das Zusammenwirken von Messstellen bei unterschiedlichen Betriebszuständen zu charakterisieren und jene Messstellen zu identifizieren, deren Verhalten sich gegenüber dem der anderen Messstellen über die Zeit ändert. Mit neuronalen Netzen verfahrenstechnische Ersatzmodelle zu erstellen, bedeutet, dass Systeme ohne Berücksichtigung der inneren Abhängigkeiten zwischen den Ein- und Ausgangswerten modelliert werden. Grund dafür kann sein, dass: > der mathematische Zusammenhang nicht bekannt ist (zu viele, parallele Gleichungen, unklare Gleichgewichtszustände, unbekannte instationäre Glieder usw.) oder > der mathematische Zusammenhang zwar bekannt ist, mit den verfügbaren Messwerten das theoretische Modell aber nicht validiert werden kann. Aus Bild 1 wird deutlich, dass neuronale Netze andere Methoden der Analyse von Prozessdaten wie die Bilanzierung von Energie- und Stoffströmen oder die Anwendung phänomenologischer Modelle für die Wärme- und Stoffübertragung nicht ersetzen, sondern diese vielmehr sinnvoll ergänzen (können). In den allermeisten Fällen wird es deshalb so sein, dass neuronale Netze nicht für sich allein für die Lösung einer bestimmten Aufgabe zum Einsatz kommen, sondern gemeinsam mit anderen Analysemethoden. Der Einsatz neuronaler Netze für verfahrenstechnische Ersatzmodelle und Zustandsanalysen weist verschiedene Besonderheiten auf: Ausgangswerte Die heute am weitesten verbreitete Anwendung neuronaler Netze ist die Erkennung von bekannten Mustern wie Bilder, Buchstaben und Geräusche, bei denen die Werte, die das Netz auf seinen Ausgabekanälen liefert, annähernd diskret anfallen. Sinnvolle Ausgangswerte sind dann entweder nahe 0 (wahlweise – 1) oder nahe 1. Für Ingenieur-Anwendungen kommen demgegenüber auch Netze mit stetigen Ausgangswerten zum Einsatz, wo alle Werte zwischen 0 und 1 ein Ergebnis darstellen. Komplexität Charakteristisch ist, dass die Anwendung neuronaler Netze für die Erstellung von verfahrenstechnischen Ersatzmodellen oder Zustandsanalysen deutlich weniger Ausgangsdaten benötigt (Anzahl der Kanäle multipliziert mit Anzahl der Daten pro Kanal), aber sehr viel komplizierter sein kann, was die Formulierung der eigentlichen Aufgabe angeht. Netztypologie Häufig wird die Tiefe eines Netzes beziehungsweise die Anzahl seiner Schichten thematisiert, wobei drei Schichten mindestens erforderlich sind (Eingabe- und BWK Bd. 71 (2019) Nr. 1/2 41

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