Projekt 38469/01

Entwicklung eines Betriebsassistenten für mobile Arbeit, Ausbildung und Training zur Vermeidung von umweltbelastenden Betriebsstörungen auf Kläranlagen

Projektdurchführung

A-HA
Oberlöh 33
53545 Linz

Zielsetzung und Anlass des Vorhabens

Eine effiziente Abwasserbehandlung ist ein wichtiger Teil des in Deutschland realisierten nachhaltigen Wassermanagements. Im Bereich der Abwasserbehandlung kommt es immer wieder zu intern oder extern verursachten Betriebsstörungen, die negativem Einfluss auf die Umwelt haben können.
Die Digitalisierung der Prozesse, die Nutzung mobiler Endgeräte (Tablets, Smartphones, Datenbrillen) nimmt auch in der Abwassertechnik zu. Die Neuordnung des Berufes „Fachkraft für Abwassertechnik“ ist in 2024 erfolgt. Ein wesentlicher Anlass ist die Digitalisierung dieser Arbeitswelt.
Gefördert wird dies auch durch den stark ansteigenden Fachkräftemangel, der den Anlagenbetreiber*innen zunehmend Sorgen bereitet. Die Babyboomer Generation geht in Rente, damit auch viel Erfahrungswissen. Die Wasserwirtschaftsbranche ist nach dem Bergbau die Branche mit den ältesten Beschäftigten. (Insgesamt verlieren die Unternehmen der Energie- und Wasserversorgungsbranche zwischen 2019 und 2025 rund 57.000 Fachkräfte. Es werden in Zukunft mehr Quereinsteiger*innen in die Branche kommen, wodurch mehr Anpassungsschulungen erforderlich werden. Auch ausländische Kolleg*innen werden zunehmend auf den Anlagen beschäftigt werden.
Die Arbeits- und Lernwelt von Morgen wird eine andere sein. Die Pandemie hat dazu einen wichtigen Impuls gegeben. Mobile Arbeit, mobiles Lernen und lebenslanges Lernen wird die neue Realität. Die „Deutsche Weiterbildungsstrategie“ (2018) und der „Entwurf der neuen Wasserstrategie“ (2021) zeigen diese Veränderung anschaulich auf. Lern- und Arbeitsmedien verändern sich rasant. Bücher beginnen zu „Fliegen“. Was nicht in ein Smartphone passt wird von der Generation Z kaum noch wahrgenommen. Datenbrillen werden getestet und digitale Lernräume (LMS-Learning Management Systeme) entstehen. Die Entwicklung des Betriebsassistenten soll ein digitales Unterstützungsmodul werden. In ihm werden umweltrelevante Störungen transparent mit einer Lösungsmatrix dargestellt. Eine Hilfe, um mögliche Betriebsstörungen früher, gezielter und somit effektiver zu lokalisieren und letztendlich abzuarbeiten und zu beheben.


Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDerzeit liegen keine Informationen vor, dass ein digitaler Betriebsassistent im Abwasserbereich im geplanten Umfang eingesetzt wird. Der Betriebsassistent in Verbindung mit Smartphone oder Tablet soll die Fehlerbehebung in den Anlagen erleichtern bzw. verbessern. Die unterschiedlichen Möglichkeiten einer Betriebsstörung werden aus mehreren verschiedenen Quellen im Betriebsassistenten vorgehalten und je nach Auswahlverfahren von Nutzer*innen abgerufen. Die vorherige Eingabe der Stammdaten des Anlagentyps ermöglicht es, nur die spezifischen Ursachen mit den Auswirkungen und Lösungen aufzuführen. Der Assistent ermöglicht eine neue Art der Informationsbeschaffung und Wissensaneignung während der Arbeit.
Das Projekt wird in 15 Arbeitspaketen erarbeitet. TRAINTECH, webdesign-Birk, PPL, Heidebrecht stehen als Kooperationspartner und Berater unterstützend zur Verfügung. Das Projekt läuft über 21 Monate.


Ergebnisse und Diskussion

Ziel des Projektes war es, eine digitale Anwendung basierend auf umweltbelastenden Betriebsstörungen zu entwickeln.
Mit der Abbildung und Programmierung vielfältiger Lösungsansätze im Assistenten ist es gelungen, die aufgeführten Ziele abzubilden:

• Fehlerquellen für die betrachteten Betriebsstörungen wurden nahezu vollständig abgebildet.
• Abarbeitung von Betriebsstörungen sollen effizienter und schneller durchführbar sein
• Durch die schnellere Einleitung der richtigen Maßnahmen die Anzahl an Betriebsstörungen mit Auswirkungen auf die Umwelt deutlich zu reduzieren bzw. gar nicht aufkommen zu lassen
• Geringfügige Betriebsstörungen durch schnelle Lösungsansätze von vornherein zu verhindern.

Der Assistent wird somit einen deutlichen Beitrag zur Verbesserung der Nachhaltigkeit in Zukunft im Wassermanagement leisten. Er wird dazu dienen, dem Anlagenpersonal schnellstmöglich eine fundierte und zugleich „systemgeführte“ Entscheidungs- und Problemlösungsfindung zu bieten. Darüber hinaus trägt diese Art der Wissensvermittlung zu einem Wissenstransfer bei, der insbesondere in der heutigen angespannten Lage des Fachkräftemangels unverzichtbar ist.
Durch die Verknüpfung von verfahrenstechnischem Expertenwissen mit einer standardisierten Abfolge von Abfragen wird eine bestmögliche Reaktion auf die spezifischen Betriebsstörungen gewährleistet. Durch den Einsatz des Betriebsassistenten wird dies gewährleistet. Die Realisierung des Betriebsassistenten für Betriebsstörungen erfolgt über die aktuelle Literatur (DWA-Regelwerke, Merkblätter usw.) sowie über die Integration von jahrelang erworbenem praktischem Fachwissen. Die Qualität des Betriebsassistenten wird regelmäßig mit der eingängigen Fachliteratur abgeglichen.


Fazit

Der Betriebsassistent wird den/die Anlagenbetreiber*in bei der Behebung von Betriebsstörungen unterstützen können. Dem Fachpersonal werden zeitnah zielgerichtete Hinweise gegeben um eine vorliegende Betriebsstörung einzugrenzen und abzuarbeiten, ohne aufwendiges nachlesen in einer der vielfältigen Betriebsanweisungen. Im ersten Entwicklungsprozess wurde sich auf rechtlich relevante und umweltbelastende Nährstoffparameter im Ablauf einer kommunalen Kläranlage konzentriert. Bei Überschreitung der gesetzlichen Vorgaben droht dem/der Anlagenverantwortlichen ein möglicher Straftatbestand bis hin zu empfindlichen monetären Strafen in Bezug auf die Abwasserabgabe. Demnach ist eine Erweiterung um weitere Betriebssituationen denkbar und sicherlich eine künftig sinnvolle Ergänzung. Somit ist eine Vielfältigkeit an Einsatzgebieten gegeben. Auch eine Weiterentwicklung zu einem Chatbot ist möglich. Dann erfolgt die Abfrage der Lösungsmatrix in Form einer schriftlichen Abfrage mit den dazugehörigen Antworten, so wie es bereits bei einigen generativer vortrainierter Transformern schon möglich ist (z. B. ChatGPT, T5, Bert.)