| Deadline | 04-11-2024 voor 23:59 |
|---|---|
| Opdrachtgever | Gemeente Oost Gelre |
| Prijs | Deelname programma Startup in Residence; € 10.000,- vergoeding voor de pilotfase; Kans op een vervolgopdracht; Toegang tot het netwerk van mogelijk toekomstige opdrachtgevers. |
See English Text below
Briefing
Gemeenten in de Achterhoek ondervinden in het buitengebied problemen met onvoorspelbare storingen van de kleine pompunits (zogeheten minigemalen) in de drukriolering. Eén van de voornaamste oorzaken van de storingen is de toenemende (soms hevige) regenval en het nog steeds afwateren van het hemelwater vanaf de daken en percelen op de riolering. Dit leidt tot storingen die door monteurs handmatig opgelost moeten worden. Vooral in de weekenden en avonden zorgt dit voor extra problemen en inzet/belasting van het personeel. Onderhoudsbedrijven hebben ook te maken met krapte op de arbeidsmarkt waardoor personeel ongewenst hoge werkdruk ervaart. Voor de gemeente leidt het tot extra hoge jaarlijkse onderhoudskosten.
Gezocht: Een tool die helpt bij het slim voorspellen van onderhoud aan de drukriolering in het buitengebied.
Er is dus een dringende behoefte aan een oplossing die de drukriool installaties in het buitengebied van de Achterhoek betrouwbaarder maakt en storingen voorziet voordat ze zich voordoen.
Gemeenten verzamelen al heel veel data (verschillende systemen en formats), maar zetten deze data nog te weinig in om dit om te zetten tot slimme informatie. De wens is er om de beschikbare data in een voorspellend model te verwerken zodat efficiënter planmatig onderhoud gedaan kan worden aan de drukriool installaties. Potentiële indicatoren van mogelijke storingen zijn o.a.; regen, onderhoud, doekjes, niveau regelaars werken niet goed, stroomstoringen of juist geen verbruik van stroom.
Het betreft in deze challenge specifiek de drukriolering installaties met 1 pomp(je), ook wel minigemalen genoemd,en nadrukkelijk niet de grotere meerpompsgemalen.
Voorbeeld van een minigemaal/pomp
Deze challenge wordt uitgezet door Gemeente Oost Gelre, maar ook Gemeente Bronckhorst en Gemeente Oude IJsselstreek zijn betrokken bij de pilot. Het betreft in totaal zo’n 4200 drukriool installaties. Echter het probleem doet zich bij veel meer gemeenten in Nederland voor en daarmee ligt hier een enorme potentie voor de startup qua schaalbaarheid.
In het verleden is al gekeken naar het slimmer maken van de units o.a met slimme sensoren op het Lora netwerk. Echter blijkt dit niet efficiënt genoeg door het hoge aantal units en de hoge kosten per unit. Opdrachtgever wil waken voor oplossingen die in eerste instantie slim lijken, maar op termijn ook voor andere storingen kunnen zorgen waardoor het probleem en onderhoudskosten verlegd worden. De systemen zijn robuust en conventioneel uitgevoerd wat de betrouwbaarheid en levensduur ten goede komt, dit dient in stand te blijven.
Opdrachtgever is op zoek naar een model dat op basis van bestaande data snel voorspellend suggesties doet voor planmatig onderhoud. Op termijn moet ook nieuwe data toegevoegd kunnen worden aan het systeem (bijvoorbeeld nieuwe technieken om de interpretatie van de monteur op locatie te versterken). Het ultieme doel is om trends te herkennen die steeds nauwkeuriger worden zodat je weet dat er een storing gaat optreden en nog tijdig onderhoud ingepland kan worden, nog voordat er een calamiteit ontstaat.
Waar zijn we naar op zoek?
We zijn op zoek naar startups die slimme oplossingen kunnen bieden op het gebied van predictive maintenance. Kennis van het werkveld is niet nodig. Deze kennis wordt door de betrokken gemeenten geleverd. Juist start-ups met een frisse blik worden gewaardeerd om samen met onze gemeentes tot een unieke en slimme oplossing te komen. Het aangedragen idee/concept dient wel schaalbaar te zijn. Meer gemeenten in de regio Achterhoek en in Nederland (met uitgebreid buitengebied) ervaren dit probleem ook.
Mogelijk zoeken we een tool/dashboard waar de datagedreven informatie inzichten geeft om mee aan de slag te kunnen in kader van het vóór zijn van calamiteiten. Belangrijk is dat het aantoonbaar is wanneer de storing gaat plaatsvinden. De tool moet op basis van de beschikbare data van gemeenten zelf kunnen voorspellen, dus zonder data in te hoeven kopen van andere partijen. Verder is het belangrijk dat het programma/systeem minimaal 3 tot 5 jaar actief blijft. Belangrijk is dat de startup zich als gelijkwaardige partner opstelt, om samen een pilot te kunnen ontwikkelen.
Waar zijn we NIET naar op zoek?
We zijn niet op zoek naar systemen die je in de units plaatst om storingen te zien aankomen. Verder zijn we ook niet op zoek naar diensten van adviesbureaus.
Updates
Startup Question: We would like to gain insight into which sensors are currently already present in the pump. What signals does the pump give and/or record? Is this real-time data, or is it temporarily stored and potentially overwritten? Perhaps a brief explanation can also be given regarding what data (sources) are already available from the client that could be used in the predictive model.
Answer (21th october 2024): There are no sensors in the pump. It concerns pressure sewage units that do not provide real-time data. A periodic inspection is conducted in which the technician records a set of fixed data. The data is recorded according to BRLK14020 – Quality-driven maintenance for pump installations and pumping stations.
In addition to the maintenance data recorded according to the above standard, there is also data available on the number of failures and the nature of the failures. The energy meters that supply one or more pump installations can be read remotely
English Version
Municipalities in the Achterhoek (Eastern part of the Netherlands) are experiencing problems with unpredictable failures of the small pump units (so-called mini pumping stations) in the pressure sewers in the outlying area. One of the main causes of the breakdowns is the increasing (sometimes heavy) rainfall and the continued drainage of rainwater from roofs and plots of land into the sewer system. This leads to failures that have to be solved manually by mechanics. Especially on weekends and evenings, this creates additional problems and commitment/burdening of personnel. Maintenance companies also have to contend with a tight labor market, causing staff to experience undesirably high workloads. For the municipality, it leads to additional high annual maintenance costs.
Wanted: A tool that helps in smartly predicting maintenance of the pressure sewerage system in rural areas.
So there is an urgent need for a solution that makes the pressure sewer systems in the outlying area of the Achterhoek more reliable and anticipates failures before they occur.
Municipalities already collect a lot of data (different systems and formats), but still do not use this data enough to convert it into smart information. There is a desire to incorporate the available data into a predictive model so that planned maintenance of pressure sewer systems can be done more efficiently. Potential indicators of possible failures include; rain, maintenance, wipes, level controllers not working properly, power failures or no power consumption.
This challenge specifically concerns pressure sewer installations with 1 pump, also called mini pumping stations, and emphatically not the larger multi-pump pumping stations.
Example of a pomp
This challenge is organized by the Municipality of Oost Gelre, but the Municipality of Bronckhorst and the Municipality of Oude IJsselstreek are also involved in the pilot. It involves a total of some 4200 pressure sewer installations. However, the problem occurs in many more municipalities in the Netherlands, so there is enormous potential for the startup in terms of scalability.
In the past we have already looked at making the units smarter, for example with smart sensors on the Lora network. However, this did not prove efficient enough due to the high number of units and the high costs per unit. The client wants to watch out for solutions that seem smart at first, but in the long run can also cause other failures, thus shifting the problem and maintenance costs. The systems are robust and conventionally designed which adds to reliability and longevity, this should be maintained.
Client is looking for a model that makes quick predictive suggestions for planned maintenance based on existing data. In time, it must also be possible to add new data to the system (for example, new techniques to strengthen the mechanic’s interpretation on site). The ultimate goal is to recognize trends that become increasingly accurate so that you know that a failure is going to occur and can still schedule maintenance in a timely manner, even before a calamity occurs.
What are we looking for?
We are looking for startups that can offer smart solutions in the field of predictive maintenance. Knowledge of the field is not necessary. This knowledge will be provided by the municipalities involved. Especially startups with a fresh perspective are appreciated to come up with a unique and smart solution together with our municipalities. The proposed idea/concept must be scalable. More municipalities in the Achterhoek region and in the Netherlands (with extensive rural areas) also experience this problem.
We may be looking for a tool/dashboard where the data-driven information provides insights to work with in the context of being ahead of calamities. It is important that it is demonstrable when the failure will occur. The tool must be able to predict on the basis of available data from municipalities themselves, so without having to purchase data from other parties. Furthermore, it is important that the program/system remain active for at least 3 to 5 years. It is important that the startup acts as an equal partner, in order to develop a pilot together.
What are we NOT looking for?
We are not looking for systems that you put in units to see failures coming. Furthermore, we are also not looking for consulting firm services.
