Diese Woche durften wir erfolgreich den ersten Tech-Event dieses Jahres durchführen. Joel Casutt, Florentin Marty und Patrick Wernli führten unsere rund 200 Gäste in die Vision des gezogenen Diagnosefahrzeug ein, wie das Zentrale System funktioniert, Daten sammelt, verarbeitet, aufbereitet und visualisiert, wie auch welche Sensoren verwendet werden und welche ersten Erkenntnisse bereits aus den Daten gezogen werden konnten.

Die SCS ist Entwicklungspartner beim Quartierstrom Projekt in Walenstadt. Dort geht gerade der erste dezentrale P2P Energiemarkt der Schweiz in Betrieb. Im asut Bulletin 5/18 ist unser Artikel erschienen mit Fokus Datenschutz auf der Blockchain.

SCS unterstützt im Quartierstrom Konsortium die Entwicklung der dezentralen Blockchain Lösung, dem „Blockchain-Enabled-Smart-Meter“, beim Implementieren eines dynamischen Netztarifs und beim Gewährleisten des Datenschutzes. All dies sind Kernthemen des Departements für Decentralized Systems.

 

Per 1.Juli 2018 hat die SCS ein neues Departement im Bereich Blockchain und Internet-Of-Things aus der Taufe gehoben. Alain Brenzikofer leitet die neu entstandene Gruppe als neuer Department Head. Wir gratulieren Alain Brenzikofer herzlich zur neuen Rolle und wünschen ihm viel Erfolg.

Distributed Ledger Technologien, Blockchain, Kryptowährungen, IoT: Die Begriffe sind in aller Munde und werden in verschiedenen Branchen zukunftsweisend sein. Alain Brenzikofer befasst sich seit Jahren mit diesen Technologien und ist ein profunder Kenner der Szene. Gerade im Energiebereich, aber auch im Rohstoffhandel, bei Herkunftsnachweisen oder in der Industrie ergeben sich heute interessante Anwendungen, welche sich bei SCS bereits in Entwicklung befinden: So ist SCS u.a. Partner im Projekt „Quartierstrom“ am Walensee, wo ein Blockchain-basierter Peer-to-Peer Energiemarkt entsteht.

 

 

Die Hamburger GLP Systems GmbH ist ein innovativer Spezialist im Bereich Informations- und Automationssysteme für klinische Laboratorien. GLP Systems hat mit einem neuen Ansatz die Probenförderung revolutioniert: Einer Carrera Bahn gleich werden Probegefässe einzeln mit intelligenten CARs auf einfachen Fahrspuren durch die Labor- und Kühlräume transportiert. Weltweit sind bereits eine Vielzahl solcher Systeme im Einsatz, so auch im Zentrum für Labormedizin am Inselspital Bern.

Bild 1: Der Pool leerer CARs ermöglicht eine effiziente automatische Befüllung auf der rechten Fahrspur. Im Tube Assessment Center (TAC), rechts hinten im Bild, werden die Probegefässe bei ihrer Durchfahrt mit dem rein optischen SCS Computer Vision System zuverlässig klassifiziert und treten im Anschluss ihren individuellen Weg durch das Labor an.
Quelle: Zentrum für Labormedizin – Inselspital Bern

Fehlerhafte Analyseaufträge werden dank der SCS Computer Vision Lösung vermieden: Die Probegefässe werden anhand ihrer Form und Farbe rein optisch klassifiziert. In der Praxis ist die weltweite Vielfalt der Gefässtypen eine Herausforderung, da sich ihre Merkmale oft nur geringfügig unterscheiden. Dank einer statistischen Auswertung können Gefässe trotz Variationen in den Produktionschargen zuverlässig erkannt werden. Verwechslungen werden vermieden, indem das System CARs mit unsicherer Klassifizierung automatisch ausschleust. In diesen zum Glück seltenen Fällen prüft der Mensch als zuverlässigste Instanz die Proben manuell nach und sorgt damit für die unerlässliche Sicherheit.

SCS Service Tool
Bild 2: Das SCS Service Tool ermöglicht als stand-alone Applikation eine detaillierte Zustandsanalyse. Dank Rapid Prototyping mit MATLAB war die agile Entwicklung kosteneffizient und schnell einsatzfähig.

Ein Servicetechniker kann dank des SCS Service Tools rasch Ursachen von Unsicherheiten aufdecken: Es analysiert und visualisiert Diagnosebilder zusammen mit weiteren Daten der TAC. Bei Bedarf können einfach neue Bildserien erstellt und damit der Daten-Pool für das Machine Learning kontinuierlich erweitert werden. Neue Gefässtypen lassen sich auf diese Weise einfach einlernen. Zudem können Variationen bekannter Gefässtypen immer besser verstanden und die Erkennungsrate so laufend optimiert werden.

Bild 3: Dank Schwarmintelligenz fahren die CARs autonom durch die verschiedenen Module (TAC, Zentrifugen, Kappen-Entferner, Analysegeräte,…). Das ermöglicht eine individuelle und damit kostengünstige Analyse der Blutproben ganz im Sinne der Industrie 4.0 Idee.
Quelle: Zentrum für Labormedizin – Inselspital Bern

Am ersten Tech-Event dieses Jahres hat Dr. Uwe Franke von Daimler zusammen mit Felix Eberli in das Potential von Deep Learning für autonomes Fahren eingeführt. Daimler zeigte dabei in beeindruckender Weise die Entwicklung und technische Machbarkeit, getrieben durch Convolutional Neural Networks und mehr Rechenleistung der erhältlichen Halbleiterbausteine. Gerade in Nacht- und verspiegelten Situationen sind solche Netzwerke bereits heute dem Menschen überlegen und bilden künftig die Grundlage für die Umsetzung von autonomem Fahren.

In industriellen Anwendungen haben Vertraulichkeits- und Datenschutzaspekte einen zunehmenden Stellenwert. Der Nachweis der Herkunft, des Aufnahme- oder Produktionszeitpunkts oder eine vertrauenswürdige Rückverfolgbarkeit von Objekten und Daten werden immer wichtiger.

Der Nachweis, dass gewisse Daten vor einem bestimmten Zeitpunkt bereits existiert hat (z.B. bei Patentansprüchen) war bis anhin ein bekannter Anwendungsfall für Blockchain-Technologie. SCS hat dieses Konzept erweitert und eine Infrastruktur aufgebaut, welche zusätzlich auch die NICHT-Existenz von Daten vor einem bestimmten Zeitpunkt erlaubt, wodurch nun z.B. Sensordaten auf vertrauenswürdige Weise einem bestimmten Aufnahme-Zeitfenster zugewiesen werden können. Dieses Konzept findet im Bereich der Überwachung, im internationalen Handel oder auch im staatsnahen Bereich interessante Anwendungen.

Lesen Sie dazu auch unser Whitepaper:

trusted-sensor-whitepaper

 

Nach einem sehr erfolgreichen Forschungs- und Demonstrationsprojekt wird die GridBox Technologie im Rahmen eines Projekt-Spinoffs kommerzialisiert. Die smart grid solutions AG (Webseite) mit Martin von Euw als Geschäftsführer wird die Technologie zur Marktreife bringen. Supercomputing Systems AG ist Technologiepartner der neuen Firma.

Lesen Sie dazu die Pressemitteilung:

Zürich, 27. September 2016

Gründung der smart grid solutions AG:
SpinOff des grössten Smart Grid Demonstrationsprojekts der Schweiz

Die Projektpartner von GridBox, dem grössten Smart Grid Demonstrationsprojekt der
Schweiz, haben die smart grid solutions AG gegründet. Ziel des Unternehmens ist es die
innovative Netzmanagementlösung zu industrialisieren und weiterzuentwickeln. Mit der
neuen Plattform smartbox wird die zukunftsweisende GridBox Technologie und die
gesammelten Erkenntnisse aus dem erfolgreichen einjährigen Testbetrieb in einer Lösung
vereint.

Damit stellt die smart grid solutions AG den Verteilnetzbetreibern eine intelligente und skalierbare
Lösung zur Verfügung, welche sowohl heutige als auch zukünftige Herausforderungen meistert.
Anton Gunzinger, Unternehmer und VR der smart grid solutions AG, erläutert den Nutzen eines
Echtzeit Managementsystems folgendermassen: „Mit der Zunahme von dezentralen Erzeugern,
Batteriespeicherlösungen und E-Mobilität kommen neue Herausforderungen auf die Netzbetreiber
zu oder sind bereits Realität. Die smartbox hilft diese Aufgaben zu meistern und dient hierbei nicht
nur einem einzelnen Ziel, sondern unterstützt als Plattform eine ganze Reihe von Aufgaben,
Dienstleitungen und Business-Modelle der Netzbetreiber.“

Die smartbox Technologie ist die umfassende Plattform für das moderne Verteilnetz-Management.
Als koordinierte und verteilte Lösung gewährleistet sie den sicheren und gleichzeitig
wirtschaftlichen Netzbetrieb. Dabei deckt die smartbox eine Vielzahl von Bedürfnissen ab.
Anwendungen wie Fehlererkennung und -lokalisierung, erweitertes Netzmonitoring, Unterstützung
des Asset Management, Prosumer-Applikationen sowie Marktfunktionen mit Echtzeit-
Charakteristik werden in ein und derselben Plattform vereint.

Mit diesem generischen Ansatz stellt die smart grid solutions AG eine flexible und skalierbare
Mess-, Kommunikations- und
Regelplattform zur Verfügung, welche eine schnelle Umsetzung
neuer Business-Modelle ermöglicht und somit bereits heute Antwort auf die zukünftigen
Herausforderungen gibt.
Für weitere Informationen:
Martin von Euw
Geschäftsführer smart grid solutions AG
Phone +41 43 543 64 32
Mobil +41 79 230 88 58
martin.voneuw@smartgridsolutions.ch

Pressemitteilung (PDF) vom 27.9.2016

In Zusammenarbeit mit den Partnern BKW, ewz und BEAG entwickelt SCS AG die Smart Grid Plattform GridBox, welche die elektrischen Verteilnetze für die Zukunft fit machen wird:

Die elektrische Energieversorgung ist in einem starken Wandel begriffen. Einerseits gibt es Bestrebungen, die bisher auf zentralen grossen Kraftwerken basierende Energieversorgung zu dezentralisieren, wobei viele kleine Erzeuger wie Photovoltaikanlagen, Kleinwasserkraft, Windkraftwerke und Wärmekraftkopplungsanlagen eingebunden werden. Andererseits sind die regulatorischen Anforderungen im Wandel und für die Energiemärkte werden neue Spielregeln definiert. Diese Veränderungen haben einen Einfluss auf die elektrischen Netze, welche künftig dynamischer, kostengünstiger und intelligenter werden müssen.

Die GridBox Plattform ist ein generischer Ansatz für ein intelligentes Stromnetz: Verteilte Mess- und Steuergeräte (Phasor Measurement Units) erfassen im Sekundentakt hochpräzise den Netzzustand und kommunizieren diesen an einen regionalen GridBox Master. Auf dem Master werden Algorithmen gerechnet, welche geeignete automatisierte Eingriffe in den Netzbetrieb erlauben. Es werden PV-Anlagen, Batterien, elektrische Boiler, Elektromobil-Ladestationen und weitere Akteure im Netz intelligent und in Echtzeit gesteuert.

Die GridBox Plattform bietet zudem Funktionalitäten wie Netzmonitoring, Power Quality Bestimmung, virtuelle Kraftwerke, Unterstützung bei der Netzauslegung, Koordination von PV und Batterie in den Haushalten, bis hin zu Smart Markets mit Echtzeit-Preisinformationen. Als generische Smart Grid Plattform werden somit Funktionalitäten und Business Cases zur reinen Software-Angelegenheit (Apps).

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Das Projekt umfasst zwei Testregionen: Im Kiental im Berner Oberland wird ein ländliches N7/N5 Netz ausgerüstet, in der Stadt Zürich ein typisch urbanes Quartier. Insgesamt werden 150 Geräte installiert und hochaufgelöste Messdaten über ein volles Jahr hinweg aufgezeichnet. Die Demonstrationen der Funktionalitäten erfolgen im Alltagsbetrieb.

Das System wird live visualisiert, die Zustände aller Elemente sowie die Arbeit des State Estimators sowie des Optimierers können in Echzeit verfolgt werden:

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Das Projekt wird vom Bundesamt für Energie mitunterstützt und läuft bis Mitte 2016.

Aktuelle Präsentation zum Projekt GridBox: PDF

Zuständige Ansprechperson: Stephan Moser

Die Sicherheit und Verfügbarkeit von SBB Eisenbahn-Infrastrukturanlagen wird durch die Geschäftseinheit Infrastruktur Überwachung (UEW) sichergestellt. SBB UEW hat einen Bedarf für ein „gezogenes Diagnosefahrzeug“ (gDFZ) um diesen Auftrag zu erfüllen und zugleich eine Erweiterung zum bestehenden selbstfahrenden Diagnosefahrzeug zu schaffen. Das gDFZ kann zusätzlich auch die Fahrdynamik und die Fahrleitung vermessen. Im Messeinsatz wird das gDFZ in einer Komposition mit Brems- und Steuerwagen von einer Lok gezogen.

Das Zentrale System (ZS) bildet das Herzstück des neuen Fahrzeuges. Es übernimmt nicht nur die Benutzerinteraktion, sondern auch die Überprüfung, die persistente Speicherung und die Anzeige aller Messdaten.

Die SBB haben SCS den Zuschlag für die Entwicklung des Zentralen Systems (Hardware und Software) erteilt. Das in der öffentlichen Ausschreibung erfolgreiche Konzept verbindet erstmalig modulare Messtechnik über offene Schnittstellen mit der Technologie eines modernen Rechenzentrums und integriert diese in ein Schienenfahrzeug. Das Leuchtturmprojekt erfüllt alle wesentlichen Merkmale einer „Industrie 4.0“ Anwendung.

Die Microservice Architektur erlaubt eine modulare, flexibel erweiterbare und hoch skalierbare Lösung. So entsteht eine übersichtliche und ausbaufähige Softwarelandschaft, welche sich über die gesamte Lebensdauer des gDFZ sehr gut weiterentwickeln lässt und zudem wirtschaftlich betrieben werden kann.

Zudem übernimmt SCS die Rolle des Integrators für das Gesamtsystem. Die Systemintegration ist der entscheidende Erfolgsfaktor für das gesamte Projekt. Die gewählte Lösung unterstützt deshalb die Integration von allen gängigen Diagnose- und Supportsystemen durch eine klare Systematik in der Vorgehensweise und durch eine offene, transparente und skalierbare Systemarchitektur. SCS verfügt über umfangreiche Erfahrungen sowohl im Bereich offener Systeme und der Integration von Drittsystemen, sowie in der Entwicklung von „Mission critical applications“ inklusive Wartung und Betreuung über den gesamten Lebenszyklus (Life Cycle Management – LCM), so zum Beispiel für das Kommunikationssystem der REGA.

Wir freuen uns sehr über diesen Zuschlag und auf die Zusammenarbeit mit den SBB sowie den Lieferanten der weiteren Arbeitspakete, den Peripheriesystemen und dem Fahrzeugumbau.

gDFZ-Komposition

Hintergrundinformationen zur Anwendung:

Die Geschäftseinheit Infrastruktur Überwachung der SBB hat den Auftrag, Sicherheit und Verfügbarkeit der Eisenbahn-Infrastrukturanlagen, unter Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben, sicher zu stellen. Die Leistungen der Überwachung werden aus einem Mix menschlicher Expertise (Streckeninspektor) und maschinell ermittelter Diagnose- und Prognosedaten (Mess- und Diagnosetechnik) erfüllt. Mittelfristig steigt der Anteil an maschinellen Leistungen aufgrund der Ausweitung der industriellen Überwachung auf dem Netz und der Inbetriebnahme neuer Hochgeschwindigkeitsstrecken (Gotthard und Ceneri Basistunnel GBT/CBT).

Messfahrten sind Stand der Bahntechnik und für ein professionelles Anlagenmanagement insbesondere in den Anlagengattungen Fahrbahn und Fahrstrom unerlässlich. Die Messungen im Bereich Fahrtechnik sind zudem aufgrund gesetzlicher und normativer Vorgaben (u.a. R 22070) zwingend notwendig. Zuverlässige, konsistente und belastbare Messdaten liefern zudem einen wichtigen Input für die kurzfristige Diagnose (Überwachung), den präventiven Unterhalt und die Prognose des Substanzerhalts. Sie bilden die Basis für die mittel- und langfristige Unterhaltssteuerung der Anlagengattungen.