Unser Kundenmagazin Smart & Easy – Ausgabe 2 – 2021
Veröffentlicht: 16. Dez 2021
Schwimmbäder effizienter betreiben
Die Digitalisierung liefert kommunalen Bäderbetrieben wertvolle Daten. Sinnvoll verarbeitet, lassen sich damit viele Parameter überwachen und Prozesse automatisieren. Die LPDG (Lehmann Pioneers + Digital GmbH) hat sich auf die Themen Digitalisierung, Datenanalyse und Automatisierung spezialisiert und im Bäderbereich erfolgreiche Projekte realisiert.
Die Digitalisierung und Datenanalysen bieten das Potenzial, den Bäderbetrieb deutlich effizienter zu gestalten. Digitale Prozesse erleichtern zum Beispiel durch „vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)“ die aufwändige Instandhaltung, tragen zu Kosteneinsparungen bei, wenn beispielsweise ein technischer Defekt verhindert werden kann, und bieten noch weitere umfangreiche Optimierungsmöglichkeiten.
Beckenbelegung auf einen Blick
Ein wichtiger Faktor beim Bäderbetrieb ist die Beckenbelegung. Sie lässt sich mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) erfassen und auf der LPDG Analytics- Plattform darstellen. LPDG ermöglicht dabei Überblick- und Detailanalysen für flexible Zeiträume.
Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz werden Bilddaten von mehreren Kameras analysiert. Die erstellten Bilder werden nicht gespeichert, sodass eine datenschutzkonforme Verwendung sichergestellt ist.
Die Methode berücksichtigt die unterschiedlichen Arten von Schwimmbecken durch eine entsprechende Aggregation der Daten.
Auf die beschriebene Weise lassen sich durch Objekterkennung in den Bilddaten und durch Einsatz künstlicher neuronaler Netze exakte Zeitreihenanalysen der Beckenbelegung mit Zählung der Schwimmer (Durchschnitt, Maximum und Minimum) erstellen.
Daraus können durch ein prädiktives Modell auf der Grundlage maschinellen Lernens Vorhersagen zur Beckenbelegung getroffen werden. Mit den Daten ist auch eine Anzeige der Beckenbelegung auf der Webseite des Schwimmbades nahezu in Echtzeit möglich und gibt so den Bürgern notwendige Informationen zur Planung ihres Besuches.
Zudem unterstützt die Integration von externen Wetterdaten in das Analysemodell eine vorausschauende Prognose der zu erwartenden Hallenbad- bzw. Freibadbesucher.
Die aus dem gesamten Verfahren gewonnenen Analysen ermöglichen eine Optimierung der Beckenbelegung, beispielsweise durch die Erweiterung von Kursangeboten, oder eine Optimierung interner, betriebswirtschaftlicher Prozesse wie Personalplanung und der Planung der benötigten Chlormenge.
Die LPDG Analytics-Plattform bietet auch die Möglichkeit, Sensordaten aus Gebäudeleittechniksystemen zur Optimierung des Energieverbrauchs zu analysieren. Das neue Analyseverfahren der LPDG liefert neben wichtigen Erkenntnissen für den Bäderbetreiber auch einen Mehrwert für die Menschen in der Region.
Best Case: Schwimmzentrum Itzehoe
Gemeinsam mit der Stadtwerke Steinburg GmbH (Stadtwerke Glückstadt, Itzehoe, Wilster und Brunsbüttel) hat die LPDG im Rahmen der digitalen Nordallianz das Verfahren im Schwimmzentrum Itzehoe erfolgreich umgesetzt. Seit rund zwei Jahren analysiert die Plattform LPDG Analytics die Beckenauslastung.
„Im ersten Projektschritt haben wir die Kameras installiert und die digitale Objekterkennung mit Künstlicher Intelligenz implementiert. Das ermöglicht, dass die Analytics-Plattform im Minutentakt die Beckenbelegung speichern kann“, erklärt Matthias Hinkelmann, Managing Director LPDG.
„Basierend auf den gewonnenen Daten haben wir im nächsten Schritt ein Analysemodell und die dazu passenden Visualisierungen erarbeitet. Externe Daten, also Kalender- und Wetterdaten, ergänzen das Modell. So haben wir es schrittweise erweitert.“
Der Aufbau eines Prognosemodells zur Vorhersage der Auslastung und die Einbindung der Prognosedaten in das Datenmodell schlossen die Einführung des Analyseverfahrens im Schwimmzentrum Itzehoe ab. Das Projekt zeigt, dass Themen wie Data Analytics, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz keine Zukunftsmusik sind. Sie werden immer mehr zu einer Massenanwendung, die Stadtwerke, kommunale Versorger und vor allem den Bürger unterstützt.