Mit IoT und intelligenten Algorithmen Kosten reduzieren und die Umwelt schützen

Contiamo wurde Teil des Projektes, nachdem der Projektpartner erfolgreich eine technische Lösung zur Optimierung des Reinigungsprozesses entwickelt hatte. Diese erlaubte die Messung der Wasserverschmutzung während verschiedener Phasen des Reinigungszyklus. Die Datengrundlage bestand also aus einer Zeitreihe zahlreicher Sensormessungen (z.B. Flussgeschwindigkeit, Druck, optische Dichte, Temperatur).  

In der ersten Phase des Projekts wurden explorative Analysen durchgeführt und Testmodelle erstellt. Anschließend wurde das Vorhersageziel gemeinsam mit dem Kunden konkret definiert. 

Mit Algorithmen konnten effizient sämtliche Merkmale (wie z.B. verschiedene Trübungsmetriken oder Durchflussmessungen) generiert und getestet werden. Nach dem initialen Modelltraining stellten wir fest, dass ein stark rationalisierter und leistungsfähiger Prozess erforderlich war, um die künstliche Intelligenz zu trainieren und zu warten. 

Anschließend an den erfolgreichen Nachweis der technischen Machbarkeit der Prozessoptimierung unterstützte das Contiamo-Team den Kunden weiterhin bei der Evaluierung der weiteren (organisatorischen und technologischen) Anforderungen für eine reale Implementierung. Dazu gehörten der Aufbau der technischen Infrastruktur (Echtzeitsensoren) und der Dateninfrastruktur sowie eine Analyse der Investitionsrentabilität.

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Der Projektpartner suchte nach Möglichkeiten, den Wasserverbrauch bei der Reinigung von Küchengeräten zu senken. Das sollte erreicht werden, indem ein Algorithmus vorhersagt, wie trüb (oder sauber) das Wasser vor den letzten Zyklen sein würde. Ausgehend von Zeitreihendaten kombinierte Contiamo einem Gradient-Boosted-Trees-Algorithmus, der auf durch Zeitreihen-Feature-Engineering erzeugten, strukturierten Daten läuft. Die kreierte künstliche Intelligenz konnte dank ihrer hervorragenden Leistung den erforderlichen Wasserverbrauch erheblich reduzieren (30 %).