Das Wasserwirtschaftsamt der Stadt Lausanne wendet seit mehreren Jahren eine Asset-Management-Methode für sein Trinkwassernetz an und möchte dieses Konzept nun auf sein Abwassernetz ausweiten.
Der Grundsatz der Vermögensverwaltung besteht darin, eine Instandhaltungsstrategie für die Infrastrukturen festzulegen, die es ermöglicht, sie langfristig zu erhalten und dabei ein Gleichgewicht zwischen der Leistungsfähigkeit der Dienstleistung, den Investitionskosten und den Auswirkungen auf die Umwelt zu gewährleisten.
Diese Managementstrategien werden in erster Linie auf der Grundlage von Netzqualitätsindikatoren festgelegt. Im Bereich des Trinkwassers verwendet die Stadt Lausanne Leckagen als Indikator. Im Bereich der Abwasserentsorgung werden Kriterien verwendet, die sich auf den baulichen und hydraulischen Zustand der Kollektoren beziehen, und das Wasserwirtschaftsamt möchte deren Zustand anhand regelmäßiger Kamerakontrollen feststellen.
Eine Kamerainspektion wird direkt im Geländedurchgeführt. Ein Mitarbeiter setzt einen Roboter mit einer Kamera in den zu untersuchenden Sammler ein. Ein Kabel verbindet das Gerät mit dem Arbeitsplatz des Bedieners. Der Bediener steuert den Roboter von seinem Arbeitsplatz aus (Richtung und Geschwindigkeit) und sieht das gefilmte Bild live.
Auf der Grundlage einer standardisierten Fehlerliste erfolgt die Bestandsaufnahme dieser Fehler live durch den Bediener, der in Echtzeit die Bilder der Kamera im Sammler analysiert.
Die folgende Abbildung zeigt zwei Beispiele für Schäden, die bei einer Inspektion festgestellt wurden. Während das rechte Bild keine Interpretationsfragen aufwirft, kann das linke Bild als Lagerstätte, aber auch als Hindernis gedeutet werden.
Die Notwendigkeit, die Bilder zu interpretieren, bringt Subjektivität in die Analyse der Videos ein. Dies führt zu einer Verzerrung des Zustandsbewertungssystems für Sammler, die sich dann im gesamten Vermögensverwaltungsprozess fortsetzt.
Vor diesem Hintergrund möchte die Stadt Lausanne die Möglichkeit untersuchen, mit Hilfe künstlicher Intelligenz einen automatischen Algorithmus zur Fehlererkennung zu entwickeln, um eine objektive Analyse der durchgeführten Kamerakontrollen zu erstellen.