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Einführung eines Smart-Grid-Visualisierungs- & Alarmierungs-Tools
Adressierte Fähigkeiten
  • Vertikale Integration
  • Datenstrategie & Data Governance
Voraussetzungen

Aufbau einer zentralen IoT-Plattform für Sensor- und Geräteintegration; Einführung einer KI-gestützten Anomalieerkennung; Einführung eines zentralisierten Dashboards zur integrierten Datennutzung; Einführung eines Enterprise Service Bus (ESB)

Kurzbeschreibung

Ein Netzbetriebsteam führt ein Visualisierungs- und Alarmierungswerkzeug für das Smart Grid ein. Datenverantwortliche bündeln Mess-, Betriebs- und Störungsdaten in einem skalierbaren Speicher und pflegen ein gemeinsames Datenmodell. Fachleute bauen georeferenzierte Karten, Zeitreihenansichten und Schichtberichte und verknüpfen sie mit Umschalt- und Einsatzplänen. Sie konfigurieren Regeln und Schwellen, richten Benachrichtigungswege ein und prüfen Alarme täglich in Leitstellenrunden. Analystinnen ergänzen Trend- und Prognosemodule und dokumentieren Annahmen. Einsatzkräfte nutzen die Ansichten mobil, markieren Ereignisse, fügen Fotos hinzu und schließen Fälle mit Ursache und Maßnahme ab. IT betreibt Stream-Verarbeitung, Zeitreihendatenbank, Geodatenserver und Dashboard-Framework und überwacht Verfügbarkeit und Latenz. Das Team misst Nutzen über Reaktionszeiten, Fehlalarme, Störungsdauer und Engpasshäufigkeit, passt Regeln an und schaltet unwirksame Ansichten ab. So erkennen Menschen Abweichungen früher, koordinieren Maßnahmen schneller und entscheiden nachvollziehbar im Tages- und Störungsbetrieb. Ein Governance-Kreis prüft Datenqualität und erklärt Alarme, um Alarmmüdigkeit zu vermeiden. Rückmeldungen aus Beinaheereignissen fließen in Regeln, Kartenlayer und Berichte zurück.

Aufwand
Personeller Aufwand
mittel
Zeitlicher Rahmen
mittel
Komplexität
mittel
Ressourcen

Personelle Ressourcen:

  • Data Engineers
  • GIS-Integrator
  • Backend-/Frontend-Entwickler
  • Netzplanung
  • SCADA-Operatoren
  • Instandhaltungsteam
  • Projektleitung
  • Smart-Grid-Consultants
  • Data-Analytics-Berater

Materielle Ressourcen:

  • Esri ArcGIS / Aveva PI / Siemens Spectrum Power
  • Apache Kafka
  • ESB
  • Data Lake
Möglicher Ablauf
  1. Datenquellen-Mapping & Struktur
  2. ESB-Integration & Real-Time-Streaming
  3. Dashboard-Entwicklung & GIS-Einbindung
  4. Alarmregelsatz & Eskalationsketten
  5. Pilotbetrieb in Region
  6. Roll-out & Continuous Improvement
  7. Nachfolgende Maßnahme: Automatisierte Monitoring-Regeln für kritische Business-KPIs
  8. Etablierung einer digitalen Plattform für proaktive Zustandsanalyse
Risiken
  • Dateninkonsistenzen & Latenz
  • Fehlalarmierungen / Alarmübersättigung
  • Skalierungsprobleme
Erfahrungen aus der Praxis