Column

Het belang van systeemkennis en intuïtie bij automatisering

Vroeger betekende optimalisatie het afregelen van een systeem, zodanig dat het zo goed mogelijk functioneert. Voor ‘zo goed mogelijk’ kun je dan ‘zo efficiënt mogelijk’ invullen, of ‘zo stabiel mogelijk’, of noem maar op. Het was handwerk, waarbij kennis van het systeem, intuïtie (geaccumuleerde ervaring) en een beetje geluk tot een goed resultaat leidden. Wanneer we tegenwoordig spreken over optimalisatie, bedoelen we meestal iets wat vrijwel hetzelfde maar toch ook heel anders is: numerieke optimalisatie. Hierbij gebeurt het afregelen door de computer, op basis van objectieve criteria, maar zonder gebruik te maken van intuïtie. De computer rekent domweg ‘alle’ (nou ja, heel veel) mogelijkheden door. Door zijn grote rekenkracht pakt de computer  veel complexere problemen aan dan voorheen, die voor mensen in het geheel niet meer te bevatten zijn. De expert van het drinkwaterbedrijf zit erbij en kijkt ernaar … Of toch niet?

Onze optimalisatietool Gondwana

Het ‘afregelen’ moet heel breed worden opgevat, en omvat in feite alle ontwerp-, operationele – en beheerkeuzes voor een systeem. De afgelopen jaren hebben wij ervaring opgedaan met het optimaliseren van het ontwerp van drinkwaternetwerken met de door onszelf ontwikkelde optimalisatietool Gondwana. Het ging in essentie steeds om de vraag welke diameter er voor iedere leiding in een netwerk gekozen moet worden. De belangrijkste randvoorwaarde is daarbij dat alle klanten op ieder moment voldoende water uit de kraan krijgen (voldoende druk). Leidingen met grote diameters maken dit gemakkelijk, maar kleinere diameters zijn financieel aantrekkelijker. Kosten tegenover klantcomfort, dus. Maar er zijn veel meer doelen en randvoorwaarden (deze zijn meestal uitwisselbaar) te bedenken, zoals minimale snelheid (zelfreinigend netwerk), maximale verblijftijd (waterkwaliteit), en noem maar op.

Optimalisatie is geen sinecure

Het aantal mogelijke netwerkontwerpen overstijgt al heel snel het voorstellingsvermogen van de mens: stel dat je voor 10 buizen uit 10 verschillende diameters mag kiezen, dan kun je zo’n netwerk dus al op 10.000.000.000 verschillende manieren opbouwen. Het wordt al snel nog veel ingewikkelder als je meer aspecten van de dagelijkse praktijk van waterbedrijven in de optimalisatie probeert mee te nemen. Denk aan het feit dat de klanten in alle andere secties er eigenlijk geen last van mogen hebben (leveringszekerheid)  als er een netwerksectie uitvalt (door werkzaamheden of een spoedreparatie).

Het opzetten en uitvoeren van een dergelijke optimalisatie is geen sinecure. Het is van groot belang dat het systeem en alle relevante gedragingen in het optimalisatiemodel worden opgenomen. Dit betekent dus een compleet en actueel netwerkmodel met watervraagpatronen die representatief zijn voor de situatie(s) waarvoor je wilt optimaliseren. Dit blijkt op zichzelf al geen triviale kwestie voor veel waterbedrijven. Maar daar begint het nog maar. Wil je complexere aspecten in de optimalisatie meenemen, dan moet je de bijbehorende gedragingen op representatieve en kwantitatieve wijze in het model meenemen. Voor het voorbeeld van de leveringszekerheid betekent dit in de eerste plaats de afsluiters die waterbedrijven voor sectionering gebruiken. Dit is over het algemeen redelijk tot goed bekend bij een waterbedrijf. Maar het gaat er ook om welke afsluiters en productielocaties worden gemanipuleerd als sectie X uitvalt om de klanten in sectie Y toch van voldoende water te voorzien. En deze kennis is toch vooral in de hoofden van de mensen aanwezig.

Kennis van het systeem is noodzakelijk

Om de uitkomsten van een optimalisatie goed op waarde te schatten, moet je ook exact weten met welke input je werkt. En dan komen we weer terug bij de expert van het waterbedrijf. Hij of zij is de enige die dit weet! Wij als KWR-onderzoekers varen noodgedwongen voor een groot deel blind op de data die zij aanleveren. Ook met een krachtige optimalisatietool is een goede kennis van een systeem daarom noodzakelijk, zowel om het model op een juiste wijze te kunnen voeden als om de resultaten te kunnen interpreteren. Intuïtie is hierbij een nuttig gereedschap om onverwachte situaties en oplossingen te kunnen herkennen en duiden.

Samenwerken voor bruikbare resultaten

De belangrijkste les van onze optimalisatieprojecten tot dusver is het grote belang van het samen optrekken bij het numeriek optimaliseren van een drinkwatersysteem. De expert van het waterbedrijf moet precies aan de KWR-onderzoeker kunnen uitleggen wat het systeem doet, zodat het goed wordt gerepresenteerd in het optimalisatiemodel. En de KWR-onderzoeker moet goed aan de expert van het waterbedrijf uitleggen wat het optimalisatiemodel nu precies doet, zodat laatstgenoemde de resultaten kan begrijpen en interpreteren. Pas dan komen er bruikbare resultaten uit. Onverwachte oplossingen kunnen de experts vervolgens prikkelen en stimuleren. De rol van experts is dus onverminderd groot. En een groot bijkomend voordeel is dat impliciete kennis in de hoofden van de experts in dit proces expliciet wordt vastgelegd. Daarmee wordt kennis veel gemakkelijker overdraagbaar, o.a. aan de volgende generatie experts.

De eerste resultaten wijzen op mogelijke reducties in netwerkvolume van tientallen procenten. Dit vertaalt zich in netwerken die in potentie miljoenen euro’s goedkoper zijn dan bestaande netwerken. Het inlossen van deze belofte vergt blijvende aandacht voor de effectieve samenwerking tussen systeemexpert en optimaliserende onderzoeker.

delen