Waterleverancier Vitens heeft veel uitdagingen, terwijl de beschikbaarheid van schoon water van levensbelang is voor de samenleving. Zo zijn er twee heel droge zomers geweest en moeten ze omgaan met een almaar ernstiger wordende bodemvervuiling. Duurzaamheid wordt in Nederland een steeds groter thema en ook de klanten veranderen snel.
De watervoorziening van 5,7 miljoen mensen moet worden veiliggesteld en verbeterd en dat gebeurt voor een groot deel met behulp van ICT. Daarvoor zorgt de aanzienlijke IT-afdeling binnen Vitens. Die bouwt bijvoorbeeld chatbots om de communicatie met klanten te vereenvoudigen, maar er worden ook vele soorten data verworven en geanalyseerd, zodat er steeds meer kan worden gestuurd op data.
Ze zijn dus met allerlei IT-projecten bezig, die elk van groot belang zijn voor de watervoorziening van Nederland. We lichten er één uit als voorbeeld en spreken met Senior Data & Software Engineer bij Vitens Jordy Nieland.
Jaarlijks veel graafschade
Het reduceren van graafschade staat hoog op de agenda van waterleidingbedrijven en netbeheerders. Je kent het probleem waarschijnlijk wel van stroomstoringen of regionale internetuitval uit het verleden. Die blijken nogal eens te zijn veroorzaakt door een graafmachine die een leiding heeft geraakt. In 2017 ontstond er bij 5,7 % van alle graafwerkzaamheden schade aan kabels en leidingen, becijfert de Rijksoverheid, wat neerkomt op zo'n 33.000 incidenten per jaar. Ook waterleidingen raken beschadigd bij dit werk en voor Vitens zou het dus erg interessant zijn als ze konden voorspellen waar graafschade kan optreden. Dan kunnen ze de overlast beperken.
Gelukkig is er veel data over de werkzaamheden. De schade door graafwerkzaamheden is als issue namelijk zo groot dat er een wet voor is gemaakt. Daarin worden bedrijven verplicht om informatie te verstrekken wanneer ze met een machine de grond in gaan. Ze moeten dan een zogenoemde KLIC-melding maken bij het Kadaster. Doen ze dat niet, dan dekt de verzekering van de gravende partij de schade niet - wat een aardige financiële stimulans is om deze meldingen goed te doen.
Medewerkers van Vitens krijgen dagelijks een overzicht van KLIC-meldingen van graafwerkzaamheden in de provincies onder hun beheer. Dat overzicht wordt gebruikt om te zien of een lekkage mogelijk te maken heeft met werkzaamheden. Zo kan er snel worden gereageerd op een eventuele storing door meteen de mogelijke oorzaak en locatie te bepalen. Maar het zou nog beter zijn als er van tevoren een melding zou zijn van potentiële risicovolle graafwerkzaamheden, zodat je deze informatie nog sneller verkrijgt of mogelijk pro-actief kunt optreden, zo vertelt Jordy Nieland.
Voorspellen van incidenten
Vandaar het plan om een dashboardmodule te bouwen voor de medewerkers die dit soort signalering doen, een project waar Jordy aan werkt. Hij legt uit hoe deze schade wordt voorspeld. "We gebruiken daar nu drie factoren voor: wie is er aan het graven, voor welke aannemer gebeurt dat en wat zijn de werkzaamheden?" Met deze gegevens is een machine learning-model ontworpen om beter in kaart te kunnen brengen waar schade mogelijk zal ontstaan.
Dat ML-model wordt on-prem ontwikkeld in een MapR-platform. Dat platform omvat 5 nodes met 75 CPU-cores, 1,2 terabyte werkgeheugen en 110 TB opslag, legt de data-engineer uit. Met de huidige drie factoren (wie, wat en welke aannemer) levert dat al een aardig beeld op. "Je gebruikt tachtig procent van je dataset om het model te bouwen en vervolgens test je het model op de overige twintig procent." In theorie levert het gebouwde model dat is getest op de overige 20 procent een reductie op van 66 procent, licht Nieland toe.
Behalve de meldingen van geplande werkzaamheden, worden ook historische gegevens gebruikt. Die komen uit een SAP-bronsysteem, de meldingen uit een MySQL-tabel. Die gegevens worden verwerkt in het ML-platform dat de organisatie hanteert om de voorspellingen te genereren.
Meer factoren toevoegen
In de toekomst kan Vitens meer informatie toevoegen om het model te verfijnen. "Je kunt gaan kijken naar de paden in de omgeving van de werkzaamheden, of het type grond waarin wordt gegraven, of de weersomstandigheden. Dat zijn allemaal factoren die van invloed zouden kunnen zijn op eventuele graafschade en het is de taak van de data-scientist om uit te zoeken welke factoren de voorspelling verbeteren." Dat kan dan bijvoorbeeld zijn door sensoren van het KNMI te gebruiken om weersomstandigheden bij te werken in het model - mochten weersomstandigheden inderdaad een factor blijken die bepalend is.
Er wordt constant nieuwe informatie toegevoegd zodat het model de bijgewerkte gegevens kan gebruiken voor nieuwe voorspellingen. De meldingen over werkzaamheden komen dus binnen in een MySQL-tabel en daar wordt een stukje maatwerksoftware gebruikt om deze gegevens bij te werken, vertelt Nieland. Een dagelijkse routine zorgt ervoor dat de gegevens worden verwerkt in het cluster en de graafschadeverwachtingen die daar dan uitrollen, worden naar het dashboard van de eindgebruiker gepusht.
Nachtwacht zoekt lekken
De tool moet natuurlijk wel worden geïntegreerd in wat de eindgebruiker gebruikt. Daarom is het dashboard zo generiek mogelijk, zodat er eenvoudig nieuwe modules kunnen worden toegevoegd met andere functionaliteiten, allemaal ten behoeve van het efficiënter beheren van het waternet.
Zo vertelt Nieland over een andere module die is ontwikkeld, genaamd Nachtwacht. Voor Nachtwacht gebruikt Vitens telemetrie van sensoren op leidingen, om te zien wat het verbruik is en om zo eventuele lekkages op te sporen. Met die gegevens worden gemiddelden bepaald en uitschieters in kaart gebracht. Bij normaal dagelijks verbruik wordt een kleinere lekkage wellicht niet zo snel opgemerkt. "Nachtwacht zoekt naar lekken die niet opvallen omdat ze te klein zijn. 's Nachts is het waterverbruik over het algemeen kleiner dan overdag, dus dan vallen de verschillen sneller op."
Er wordt gekeken naar meer toepassingen in de toekomst, bijvoorbeeld eentje die kijkt naar het gemiddelde waterverbruik in specifieke groepen, bijvoorbeeld gezinssamenstellingen in hetzelfde type woning, vertelt Nieland.
Met al deze modules kan het waterbedrijf pro-actiever optreden om storingen te voorkomen en verspilling door lekkages te verkleinen. Hierdoor kunnen ze beter zorgen voor de watervoorziening van zoveel mensen en wat is er belangrijker dan mooi schoon water uit de kraan?
Veel meer projecten
Dit zijn maar twee projecten waar ze binnen Vitens mee bezig zijn. Maar het waterbedrijf zet ICT op allerlei manieren in, dus er zijn voor ambitieuze IT'ers heel veel mogelijkheden om aan mooie projecten te werken. Kijk op vitens.com/werken-bij voor meer informatie.
-
-
Er zijn nog geen reacties.Reageer
Preview