Detect. Validate. Trust. Wie Wasserversorger Sensordaten in verlässliche Erkenntnisse umwandeln können

Aufbau Ihrer Datenbasis

David Ariens eröffnete die Diskussion mit einer Einordnung der Lage. In Versorgungsunternehmen stammen Daten heutzutage aus allen möglichen Quellen – von traditionellen SCADA- und SPS-Systemen bis hin zu IoT-Sensoren, digitalen Engineering-Tools und GIS. Ihre Integration ist nicht mehr optional.

„Vor fünf oder zehn Jahren hatten wir vielleicht noch einen einzigen Historian vor Ort“, sagte David. „Heute führen wir intelligente Zähler für Geschäftskunden und Privatkunden ein. Das sind nicht nur ein paar Tausend neue Messpunkte – es sind Zehn- oder Hunderttausende. Wie sollen wir mit all diesen Daten umgehen?“

Die Herausforderung, erklärte er, sei zweigeteilt: Integration und Validierung. Viele Versorgungsunternehmen sammeln bereits riesige Mengen an Zeitreihendaten, aber nur wenige verfügen über die Struktur, diese systemübergreifend zu verwalten. Ohne eine robuste Datenbasis werden Cloud-Lösungen schnell teuer, fragmentiert und schwer zu sichern.

„Die industrielle Datenplattform wird – und bleibt – die einzige verlässliche Informationsquelle“, fuhr David fort. „Wenn wir das richtig hinbekommen, haben wir etwas wirklich Leistungsstarkes in der Hand.“ Eine gut konzipierte Plattform verbindet Sensoren mit Unternehmensanwendern, stellt kontextbezogene Metadaten sicher und liefert den Nutzern konsistente, validierte Daten – sei es für Dashboards, Compliance-Berichte oder KI-gesteuerte Optimierungsmodelle.

Erkenntnisse von Vitens: Vertrauen durch Transparenz

René Kersten von Vitens, einem Trinkwasserversorger in den Niederlanden, vermittelte einen praxisnahen Einblick aus dem operativen Geschäft. Mit über vierzig Jahren Erfahrung hat er miterlebt, wie sich die Rolle von Daten von einem unterstützenden Mittel zu einer geschäftskritischen Kompetenz gewandelt hat.

„Wenn ein Digital Twin funktionieren soll, müssen die Daten vollständig, aktuell und korrekt sein“, erklärte René. „Sonst kann man ihnen nicht vertrauen.“

Auf der Grundlage seiner vier Jahrzehnte langen Erfahrung in der Wasserwirtschaft beschrieb René, wie sich Daten von einem Nebenprodukt des Betriebs zu dessen Rückgrat entwickelt haben. Früher überprüften die Ingenieure von Vitens Protokolle oder führten gelegentlich Berechnungen durch. Heute sind automatisierte Analysen und Vorhersagemodelle auf kontinuierliche Datenströme angewiesen. Fehlende oder falsche Werte wirken sich auf Prognosen, Alarme und Investitionsentscheidungen aus.

Er betonte, dass Datenqualität nicht nur ein technisches Problem sei – sie sei eine betriebliche Disziplin. Unvollständige oder verspätete Daten beeinflussen, wie schnell Teams auf Vorfälle reagieren, Pumppläne optimieren oder die Einhaltung von Vorschriften nachweisen können.

„Die Leute betrachten die Validierung als eine Softwarefunktion“, merkte René an, „aber für uns ist sie Teil des täglichen Betriebs. Wir müssen sicher sein, dass jeder Messwert korrekt ist, bevor wir darauf reagieren.“ Dies ist ein kultureller Wandel bei Vitens: Daten werden als betriebliches Kapital und nicht als Nebenprodukt der IT behandelt. Für Renés Team ist der Aufbau von Vertrauen in die Daten ein fortlaufender Prozess, Teil derselben Mentalität der Zuverlässigkeit, die den Wassersektor seit langem prägt.

Grundwassermessgeräte: Komplexität unter der Oberfläche

Ivo Van de Moortel von iFLUX gab einen Einblick in die verborgene Technik hinter der Grundwasserüberwachung. Die Installation und Wartung dieser Messgeräte ist alles andere als einfach. Jeder Sensor muss mit der lokalen Geologie, sich ändernden Strömungsmustern und Umweltbedingungen zurechtkommen, die die Messwerte im Laufe der Zeit verfälschen können.

„Grundwasserdaten sind von Natur aus unübersichtlich“, sagte Ivo. „ Man hat mit Rauschen, Drift, Lücken und Kalibrierungsproblemen zu kämpfen – und das alles, noch bevor man überhaupt mit der Analyse von Trends beginnt.“

Um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten, nutzt iFLUX eine halbautomatische Validierung und Korrektur, die von der Timeseer-Plattform unterstützt wird. Algorithmen kennzeichnen Anomalien und korrigieren historische Daten gegebenenfalls, während Experten die Änderungen vor der Freigabe überprüfen.

In einem während des Webinars gezeigten Beispiel stand jede blaue Zelle auf dem Validierungs-Dashboard für einen Zeitraum, in dem historische Daten automatisch korrigiert worden waren. Es ist ein kleiner visueller Hinweis auf eine große Effizienzsteigerung – was früher stundenlange manuelle Überprüfungen erforderte, lässt sich nun in wenigen Minuten erledigen. Der Ansatz verbindet menschliches Fachwissen mit maschineller Präzision. Durch die Kombination von automatisierter Korrektur und fachlicher Interpretation können Versorgungsunternehmen das Vertrauen in ihre Datensätze aufrechterhalten, selbst wenn Netzwerke auf Tausende von Zählern anwachsen.

Warum das wichtig ist

Datenqualität ist längst nicht mehr nur ein IT-Thema. Sie ist eine betriebliche Notwendigkeit. Zuverlässige Daten bilden die Grundlage für alles – vom Anlagenmanagement und der Energieoptimierung bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Nachhaltigkeitsberichterstattung.

Wie David es zusammenfasste:

„Daten existieren nicht in einem Vakuum. Sie speisen Ihre Dashboards, Ihre Berichte und Ihre KI-Modelle. Wenn sie falsch sind, ist auch alles, was davon abhängt, falsch.“

Für Versorgungsunternehmen, die unter dem Druck stehen, mit weniger Ressourcen mehr zu leisten, trifft diese Botschaft ins Schwarze. Erkennen, validieren und vertrauen – diese drei Wörter fassen einen Fahrplan für digitale Reife zusammen.

Zuverlässiges Wassermanagement beginnt mit zuverlässigen Daten. Und wie dieses Webinar gezeigt hat, ist die Zusammenarbeit zwischen Versorgungsunternehmen, Technologiepartnern und Datenspezialisten der Schlüssel dazu, diese Zuverlässigkeit zu verwirklichen.