Zu viel Schnee: Intelligenter Schneelast-Sensor kann Leben retten

Ein textiler Schneelast-Sensor ist weltweit erstmals in Vorarlberg im Einsatz. Entwickelt wurde die Lösung von Kapsch BusinessCom gemeinsam mit der Grabher-Group und der Smart-Textiles Plattform Austria. [...]

Der intelligente, textile Schneelast-Sensor von Kapsch BusinessCom, Grabher-Group und der Smart-Textiles Plattform Austria soll zukünftig auch Einsatzkräfte, Kommunen und Privatpersonen unterstützen, die Gefahrenlage richtig einzuschätzen, um rechtzeitig zu handeln.
Der intelligente, textile Schneelast-Sensor von Kapsch BusinessCom, Grabher-Group und der Smart-Textiles Plattform Austria soll zukünftig auch Einsatzkräfte, Kommunen und Privatpersonen unterstützen, die Gefahrenlage richtig einzuschätzen, um rechtzeitig zu handeln. (c) Grabner

Die aktuelle Wetterlage in Österreich bringt Dachkonstruktionen durch die bestehenden Schneelasten an ihre Grenzen. Dabei stellt sich die Frage: Wie viel Schnee hält mein Dach noch aus, bevor es einstürzt? Hier liefert der intelligente, textile Schneelast-Sensor von Grabher die Antwort. Zum intelligenten Sensor wird das innovative Gewebe durch die dahinter liegende Technologielösung von Kapsch. Der Sensor ist nur wenige Millimeter dick und wird direkt auf die Dachfläche montiert. Dort misst er das Gewicht des Schnees und alarmiert über eine Plattform, wenn die Schneelastgrenze erreicht ist. In Eichenberg (Vorarlberg) werden die textilen, digitalen Schneelast-Sensoren erstmals auf 793 Metern Seehöhe, bei ca. 40 Zentimetern Schnee unter realen Bedingungen getestet. Davor wurde der Lebensretter aus Stoff im Labor auf Herz und Nieren geprüft. Der Startschuss für die Entwicklung fiel vor drei Jahren. 2018 stellten die Unternehmen den Sensor erstmals der Öffentlichkeit vor. Das brachte auch prompt die erste Prämierung: Beim Smart-City-Dornbirn-Wettbewerb wurde der textile Schneelast-Sensor als eines der Gewinnerprojekte als hervorragendes Digitalisierungsprojekt ausgezeichnet.

Wie wird ein Stoff smart?

Der Digitalisierungsprozess, um einen Stoff auch intelligent zu machen, ist komplex. „Im Zuge unserer täglichen Arbeit und unserer Erfahrung aus über 130 Digitalisierungsworkshops haben wir bei Kapsch festgestellt, dass sich die meisten Digitalisierungsprozesse auf fünf Komponenten herunterbrechen lassen: Sensorik, Vernetzung, Plattform, Künstliche Intelligenz und Analyse sowie Applikation“, erklärt Jochen Borenich, Vorstand Kapsch BusinessCom. Diese Komponenten kommen auch bei der Entwicklung der textilen Schneelast-Sensor–Lösung zum Einsatz. Am Anfang steht die Sensorik, die die Daten erfasst. Im Fall der Schneelasterkennung handelt es sich um intelligentes Gewebe, das das Gewicht des Schnees misst. Laufend werden die Schneelastdaten gesammelt und auf eine IoT-Plattform in Kapsch-Rechenzentren hochsicher übertragen und verschlüsselt gespeichert. Im nächsten Schritt werden diese Daten dann ausgewertet und analysiert. Ab diesem Moment wird der Stoff intelligent. Denn Daten werden zu Informationen, die Ereignisse und Entscheidungen steuern und beeinflussen können. Über die Plattform gelangen die notwendigen Informationen im letzten Schritt in Echtzeit zum Endnutzer. Dort kann er die Schneelastdaten über eine App ablesen. Dann erst wird Big Data zu Smart Data und somit für den Endnutzer verständlich. Sind die Werte erhöht, schlägt der textile, intelligente Schneelast-Sensor direkt Alarm. So erhöhen digitale, smarte Lösungen die Sicherheit und erleichtern den Alltag. 

Alltagshelfer in Schneenot

„Das Knowhow von Kapsch im Bereich Übertragung, Datensicherung und Analyse und unsere Expertise im gesamten textilen Bereich, ergänzen sich hier perfekt, um Stoffe smart zu machen und für den intelligenten Einsatz zu entwickeln“, kommentiert Günter Grabher, Vorstand der Grabher Group, die Zusammenarbeit  Da das Interesse an dieser Lösung aus gegebenem Anlass enorm hoch ist, wird diese derzeit in unterschiedlichen Szenarien und unter Realbedingungen ausgiebig getestet. Experten von Kapsch, Grabher und der Smart-Textiles Plattform planen bereits zusätzliche Funktionen: Das System soll beispielsweise auch Daten für die Einschätzung von Lawinensituationen liefern.

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