Predictive Maintenance der Straßen-Infrastruktur in Südtirol

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

  • Die Straßeninfrastruktur stellt einen der wichtigsten und wertvollsten Vermögenswerte eines Landes dar. Sie ist ein zentrales Element für das wirtschaftliche Wachstum einer Volkswirtschaft und muss vielen Ansprüchen genügen: Einerseits fordern die Bürger eine zuverlässige Infrastruktur, um ihre PKW-Betriebskosten zu reduzieren, anderseits versucht die öffentliche Verwaltung ihr Straßenbudget so effizient wie möglich aufzuteilen.
  • Darüber hinaus hat die die Qualität der Straßeninfrastruktur auch Auswirkungen auf den Tourismus, die Transport- und Lieferindustrie, die Stadtentwicklung und die Zufriedenheit der Bürger.
  • Gegenwärtig erfolgt diese Budgetplanung nach veralteten Methoden und folgt der Logik der „vorbeugenden Instandhaltung“, bei der ein Straßenunterhaltungseingriff manuell von Experten auf diesem Gebiet geplant wird, basierend auf Informationen wie: Datum des letzten Eingriffs, verfügbares Budget, manuell ermittelte Qualität der Straße, Eigenschaften der Straße (Geometrie, Höhe, Neigung).
  • Vor dem Hintergrund der herausfordernden und bedeutsamen Planung von Straßeninstandhaltungsmaßnahmen durch öffentliche Entscheidungsträger zielt der Use Case darauf ab, auf der Grundlage von verfügbaren Daten ein Modell für die „vorausschauende Instandhaltung“ zu implementieren. Eine intelligente Wartung („smart planning“ oder „smart maintenance“) der Straßeninfrastruktur ist deshalb wichtig, um die Qualität der Straßen und die Aufteilung des verfügbaren Budgets zu optimieren. Anhand der in Südtirol gesammelten Daten durch Machine-Learning-Algorithmen kann das notwendige Budget für die ordentliche und außerordentliche Instandhaltung der Straßeninfrastruktur in der autonomen Provinz Bozen vorhergesagt und sinnvoll aufgeteilt werden. Das System erhebt Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen, die Hinweise auf das Qualitätsniveau der Straßen und das Niveau des Flächenverbrauchs geben.
  • Bereits existierende Marktlösungen für vorausschauende Wartung sind sehr spezifisch für die individuellen Bedürfnisse der Anwender und die Art der verfügbaren Daten entwickelt worden. Für die vorausschauende Instandhaltung der Straßeninfrastruktur gibt es jedoch weder offene Standards noch Open-Source-Projekte oder Software.
Infografik: Predictive Maintenance der Straßen-Infrastruktur in Südtirol

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt GAIA-X“?

  • GAIA-X agiert als Data Lake und skalierbare Infrastruktur für die Speicherung und Verarbeitung heterogener Datenquellen, die von öffentlichen Verwaltungen genutzt werden, um fundiertere Entscheidungen für die Straßenunterhaltung zu treffen.
  • GAIA-X aggregiert heterogene Datenquellen aus verschiedenen Arten von Sensoren und Datenquellen, die nützlich sind, um die Qualität der Straßenoberfläche und den möglichen Instandhaltungsbedarf zu bestimmen.
  • Darüber hinaus bietet GAIA-X die Möglichkeit, diese hohe Datenmenge zu verarbeiten, um eine Auswertung mit einer Reaktionszeit zu erhalten, die den Anforderungen der öffentlichen Verwaltung an die Budgetplanung entspricht.
  • Der Einsatz einer vorausschauenden Instandhaltungslösung für die Straßenbudgetplanung führt zu einer besseren Nutzung öffentlicher Gelder, welche für gezielte Instandhaltungsarbeiten mit maximaler Effizienz eingesetzt werden können. Darüber hinaus resultieren weitere Mehrwerte wie z.B. eine bessere Qualität des Straßenbelags, die Steigerung der infrastrukturellen Wettbewerbsfähigkeit eines Gebietes für Investitionen, Reisen und Tourismusströme, geringere Auswirkungen der Straßenbauarbeiten auf die Bürger in Form von Ausfallzeiten und Staus, Einsparungen bei den Agenturkosten durch die öffentliche Verwaltung und niedrigere Straßenbenutzerkosten für Bürger und Infrastrukturnutzer.
  • Die cloudbasierte Lösung kann potenziell auch von anderen öffentlichen Verwaltungen in Europa genutzt werden, da das beschriebene Problem allen öffentlichen Verwaltungen gemeinsam ist.

Paten

  • Ressort Infrastruktur und Mobilität der Autonomen Provinz Bozen unterstützt durch die Südtiroler Informatik AG – Ansprechpartner Stefan Gasslitter
  • SAP Walldorf – Ansprechpartner Fabian Biegel