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Data Mining: Analyse komplexer Datenbestände

Entscheidungsunterstützung durch Rohrnetzüberprüfungs- und Störungsdaten

Paderborn/Herne, Mai 2008

Zusammen mit SAS hat Mettenmeier eine Business-Intelligence-Lösung zur Unterstützung des Asset-Managements entwickelt. Im Rahmen des Fachkongresses Utility Solutions wurde mit Beispieldaten aus der Rohrnetzüberprüfung Gas der Stadtwerke Herne gezeigt, wie sich große und komplexe Datenbestände einfach und flexibel analysieren lassen.

Seit 2004 wird bei den Stadtwerken Herne die Rohrnetzüberprüfung mittels der Gasspürlösung SeCuRi SAT lückenlos im GIS dokumentiert. In der Zwischenzeit liegen Schadensdaten aus allen Prüfgebieten des Niederdrucknetzes vor; teilweise sind sogar „historische“ Schadensdaten verfügbar, da es Netzgebiete mit verkürztem Prüfturnus gibt. Um aus diesen Informationen aussagekräftige Analysen abzuleiten, ist es notwendig, die im GIS dokumentierten Schäden und die im GIS gespeicherten Bestandsdaten über die Gasleitungsabschnitte mit den im SAP gehaltenen Reparaturkosten zu verknüpfen. Diese Verknüpfung und die Weiterverarbeitung zu qualitativ hochwertigen Informationen erfolgt mit Hilfe der flexiblen SAS-Werkzeuge: Schadenswahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit vom Alter oder vom Material der Leitungen, Schadensraten pro Prüfgebiet oder die Reparaturkosten pro Straße bilden die Berechnungsgrundlage. Die Ergebnisse liefern z. B. in Form von Schadens-prognosen oder Zustandsreports wichtige Anhaltspunkte zur Optimierung der Investitions- und Instandhaltungsstrategie.

Neben den umfangreich analytischen Methoden ermöglicht diese Lösung zum ersten Mal eine ganzheitliche Sicht auf unternehmensrelevante Netzdaten. So lassen sich Ad-Hoc-Berichte für jede Nutzergruppe im Unternehmen schnell und flexibel zusammenstellen. Mit der dargestellten Lösung können kombinierte Berichte aus Netzdaten (Smallworld GIS), Störungsdaten (SeCuRi SAT) und Kostendaten (SAP PM) generiert werden.

Zusätzlich unterstützt eine GIS-Komponente die leistungsstarken analytischen Werkzeuge von SAS. Auf diese Weise lässt sich auch geografisch darstellen, wie wichtig die Existenz einer aussagefähigen Datenbasis ist.