Entwicklung verschiedener ML Use Cases mit AWS
Utilities
Kurz zur Geschichte
Innogy betreibt Verteilnetze, vertreibt Energie und erzeugt elektrischen Strom zum größten Teil aus erneuerbaren Energien. Das Unternehmen ist überwiegend als Netzbetreiber und im Energievertrieb tätig. Außerdem plant, baut und betreibt das Unternehmen Stromerzeugungsanlagen, vor allem Windkraftanlagen (On- und Offshore), Wasserkraftwerke und Photovoltaikanlagen.
Ziele und Herausforderungen
- Entwicklung komplexer ML-Modelle
- Automatisiertes Deployment der Modelle via Amazon ECS
- Einbringen von physikalischem Expertenwissen
- Coaching der internen Data Scientists
- AWS Best Practices
Wichtige Punkte
- Nutzung und Einbindung einer Vielzahl von unterschiedlichen Datenquellen (Geodaten, Sensordaten, optische und Infrarotbilder, Wetterdate, etc.)
- Reevaluation der Datenerhebungsverfahren, um identifizierte Probleme in den Datensätzen für die Zukunft zu beheben
- Durchführung von Data Engineering Aufgaben in der AWS
- Enge Zusammenarbeit mit den Endanwendern, um von Anfang an Nützlichkeit und spätere Akzeptanz und Nutzung der entwickelten Lösungen sicherzustellen
- Teilaufgaben erforderten eine deutliche Weiterentwicklung der „üblichen“ Algorithmen (z.B. Feature Detektion auf strukturarmen Oberflächen)
Leistungen von synvert saracus
Die synvert saracus hat als kompetenter Partner die folgenden Leistungen erbracht:
- Entwicklung verschiedener Use Cases (Wasserkraftwerke Windkraftanlagen und E‑Mobility)
- CRISP-Workflows
- „The Data Science Process“ – Methodologie (Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modellbildung, Feature Engineering, Evaluation, Deployment)
