KI-Heatmaps

Heatmaps sind ein Werkzeug zur Datenvisualisierung, mit dem Sie die Intensität oder Dichte bestimmter Parameter anzeigen können. Im Zusammenhang mit der „Global Secure IoT Platform“ werden Heatmaps verwendet, um die Verteilung von Daten im Zeitverlauf zu analysieren.

Probabilistische Analyse von Ressourcenverbrauchsmustern und Datenvisualisierung

Die probabilistische Analyse von Ressourcenverbrauchsmustern und die Visualisierung von Daten ist ein wichtiger Bestandteil der „Secure IoT Telemetry Data Collection Platform“. Sie bietet die Möglichkeit, Daten zum Ressourcenverbrauch zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren, und spielt eine Schlüsselrolle bei der Optimierung der Ressourcenverwaltung.

Das Modul verwendet probabilistische Analysemethoden, um verborgene Muster in den Daten zum Ressourcenverbrauch zu erkennen, einschließlich der Suche nach saisonalen Mustern, der Analyse von Abhängigkeiten von externen Faktoren und der Vorhersage des zukünftigen Ressourcenverbrauchs.

Hauptmerkmale

Das Modul bietet die Möglichkeit, Daten zum Ressourcenverbrauch mithilfe von Farbtabellen zu visualisieren. Die Datenvisualisierung mithilfe von Farbtabellen ermöglicht die visuelle Darstellung von Informationen zum Ressourcenverbrauch. In den Tabellen enthält jede Zelle Durchflussrate/Druck/Temperatur oder einen anderen ausgewählten Parameter und nimmt eine bestimmte Farbe an, je nach dem Grad der Abweichung des Wertes vom durchschnittlichen, erwarteten oder zeitbezogenen Wert. Sie können zum Beispiel eine Palette von grün bis rot verwenden, wobei Zellen mit geringer Abweichung grün und Zellen mit hoher Abweichung rot dargestellt werden.

Farbige Tabellen und die Gruppierung nach Ressourcenverbrauchskategorien ermöglichen Disponenten und Messtechnikern die schnelle Visualisierung und Analyse von Daten zum Ressourcenverbrauch. Sie können hohe oder niedrige Werte, Anomalien oder Muster im Verbrauch leicht erkennen, indem sie einfach einen Blick auf die Tabelle werfen. Darüber hinaus ermöglicht die farbliche Visualisierung einen schnellen Vergleich der Werte in verschiedenen Zellen und die Erkennung von Mustern oder Trends.

Das Modul ist auch mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz ausgestattet, die es Ihnen ermöglichen, Verhaltensmerkmale von Datensätzen oder Abweichungen zu bilden. Künstliche Intelligenz ist in der Lage, komplexe Muster und Abhängigkeiten zu erkennen, was dazu beiträgt, den künftigen Ressourcenverbrauch vorherzusagen und Anomalien im Ressourcenverbrauchssystem „on the fly“ zu erkennen. So können Sie schnell auf Probleme reagieren und die Ressourcenversorgung effektiv planen.

Verwaltungsebenen

• Klassiker

• System der Entscheidungshilfe.

Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI)

• Ausarbeitung und Herausgabe von Maßnahmen (Anweisungen) an das für den Betrieb der Messeinrichtung für Energieressourcen verantwortliche Personal, sowohl von den messtechnischen und technischen Abteilungen als auch von Dienstleistungsunternehmen und Geräteherstellern.

Anwendung von Wärmekarten

Analyse des Ressourcenverbrauchs

• Beispiel: Visualisierung des Ressourcenverbrauchs nach Verbraucher oder Messgerät.
• Vorteile: Schnelles Erkennen von Bereichen mit ungewöhnlich hohem oder niedrigem Verbrauch, Druck, Temperatur.

Überwachung des Gerätezustands

• Beispiel: Anzeige des Gerätestatus (z. B. Druck, Temperatur) durch den Verbraucher.
• Vorteile: Fähigkeit, schnell auf Notfallsituationen zu reagieren.

Ressourcenplanung

• Beispiel: Netzlastanalyse für die Planung von Aufrüstungen.
• Nutzen: Optimierung der Ressourcenzuweisung.

Beispiel für die Verwendung von Heatmaps

1
2
3
4
5
6
7
8

{
    "name":"Verbraucher von Energieressourcen",
    "data":[
    	{"x":"01.01.2025","y":199.9},
    	{"x":"02.01.2025","y":184.3},
    	{"x":"03.01.2025","y":185.3}
    ]
}

• x: Zeitstempel.
• y: Intensität des Parameters (z. B. Ressourcenverbrauch).