Verbessertes Asset Management dank Machine Learning

SEMAplus ist eine Lösung, die statistische Methoden sowie Verfahren des maschinellen Lernens verwendet, um Prognosen zum Bestand und Zustand von Kanalnetzen zu erstellen. Über die Simulation unterschiedlicher Sanierungsstrategien zur Zustandsentwicklung der Kanäle kann ein maßgeschneidertes und optimiertes Sanierungskonzept gemäß individueller Anforderungen erstellt werden. SEMAplus wurde durch das KWB in enger Zusammenarbeit mit den Berliner Wasserbetrieben, direkt für die Praxis entwickelt, ist in Berlin seit 2019 in der betrieblichen Anwendung und momentan auch Bestandteil eines Forschungsprojekts in Lausanne. Der folgende Bericht gibt Einblick in die Implementierung des Management-Tools in Lausanne, Schweiz, sowie in das Projekt SEMA Berlin 3.