Digitale Schlüsseltechnologien als Antwort auf neue Herausforderungen
Vor diesem Hintergrund entstehen digitale Lösungsansätze, die den Umstieg von reaktiven zu vorausschauenden, intelligent unterstützten Betriebsprozessen ermöglichen. Zwei dieser Ansätze sind die Projekte ARIKI und RIWWER, die im Rahmen des Technologieprogramms Edge Datenwirtschaft des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert wurden. Beide verbinden moderne Sensortechnik mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing, verfolgen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte: ARIKI konzentriert sich auf die automatisierte Fernüberwachung wasserwirtschaftlicher Anlagen, während RIWWER eine vorausschauende Steuerung von Wassermengen im Kanalnetz avisiert, die insbesondere auf Starkregenereignisse reagieren kann.
KI‑gestützte Ferninspektion als Entlastung für Betriebsteams
ARIKI setzt bei einem der sichtbarsten Probleme vieler Wasserbetriebe an: den aufwendigen und häufig befundlosen Kontrollfahrten zu abgelegenen Anlagen. Mitarbeitende verbringen heute oft viele Stunden damit, zu Regenbecken oder Pumpwerken zu fahren, nur um festzustellen, dass keine Störung vorliegt. Steigende Prüffrequenzen durch gesetzliche Vorgaben verstärken diese Belastung zusätzlich, während gleichzeitig immer weniger Personal zur Verfügung steht. ARIKI begegnet diesem Problem mit einem KI-basierten Fernüberwachungssystem, das Bilddaten direkt vor Ort auswertet. Intelligente Kameras erfassen Veränderungen wie ungewöhnliche Wasserstände, Ablagerungen oder bauliche Auffälligkeiten. Durch Edge Computing wird die Analyse unmittelbar an der Anlage durchgeführt, sodass nur relevante Ereignisse in ein Portal gelangen, das speziell auf die gesetzlichen Inspektionsprozesse zugeschnitten ist. Und das datensparsam, sicher und unabhängig von stabilen Netzverbindungen.
Priorisierte Störungsdetektion und angepasste Workflows
Das Portal bietet priorisierte Hinweise und konkrete Handlungsempfehlungen, was den Betriebsteams die Einsatzplanung erleichtert und die Reaktionszeit bei Störungen verkürzt. In Pilotprojekten wurde die Lösung an mehreren kommunalen Standorten unter realen Bedingungen erprobt. Dabei erwiesen sich sowohl die Hardware als robust gegenüber Witterungseinflüssen und Vandalismus als auch die KI-Erkennungsprozesse als zuverlässig. Die Bedienung wurde so gestaltet, dass sie den Betrieb spürbar entlastet, und erste Erfahrungen zeigen deutlich, dass sich Kontrollfahrten zu entlegenen Anlagen erheblich reduzieren lassen. Gleichzeitig erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, potenzielle Störungen frühzeitig zu entdecken – etwa wenn ein Wasserstand ungewöhnlich lange erhöht bleibt. Die bisherigen Schätzungen deuten darauf hin, dass Kommunen durch die frühzeitige Erkennung von Problemen, reduzierten Treibstoffverbrauch und geringeren Personaleinsatz mehrere Tausend Euro jährlich einsparen können. Das modulare Konzept des ARIKI-Portals ermöglicht zudem eine Anpassung an verschiedene Arten von Anlagen sowie eine Übertragung auf andere Branchen und Anwendungsfälle der intelligenten Ferninspektion, wie zum Beispiel die Abwasserbehandlung der chemischen Industrie, Windenergie (on- und offshore) und Stromnetze.
Intelligente Kanalnetzsteuerung für extreme Niederschlagsereignisse
Während ARIKI den Fokus auf den täglichen Betrieb und die Entlastung der Teams legt, setzt RIWWER stärker an den systemischen Herausforderungen des Klimawandels an. Kommunen müssen immer häufiger mit Starkregenereignissen umgehen, die oft lokal begrenzt auftreten und das Kanalnetz kurzfristig überlasten können. Da jährlich rund drei Milliarden Kubikmeter Regenwasser zusätzlich zu den etwa fünf Millionen Kubikmetern Schmutzwasser ins Netz gelangen, ist ein rein reaktiver Betrieb auch mit Blick auf die EU-Kommunalabwasserrichtlinie nicht mehr ausreichend.
RIWWER hat hierfür eine digitale Steuerung entworfen, die Sensorik, Edge Computing, KI-Modelle und Wetterdaten kombiniert. An ausgewählten Stellen in Kanälen und Regenbecken werden Sensoren installiert, die Wasserstände und andere relevante Betriebsdaten in Echtzeit erfassen. Die Informationen dienen zugleich als Trainingsdaten für KI‑Modelle, die, kombiniert mit Wetterdaten, präzise vorhersagen, wie sich der Starkregen auf das Kanalnetz auswirkt. Da Starkregen meist lokal begrenzt auftritt, sollten auch die Entscheidungen lokal getroffen werden. Durch Edge Computing lassen sich etwa das rechtzeitige Abstellen einer Pumpe oder das Entlasten eines Reservoirs auch dann steuern, wenn die Internetverbindung während eines Unwetters ausfällt. Ergänzend dazu werden in der Cloud langfristige Datenreihen ausgewertet, um Muster und Trends zu erkennen, die für die strategische Planung von Bedeutung sind.
Automatisierte Steuerungsprozesse
Eine zentrale Erkenntnis aus der Projektarbeit: Es ist wichtig, die vorhandenen Kanalnetzpläne zu digitalisieren. Viele Kommunen verfügen über detaillierte, aber nicht digital lesbare Vorlagen, die zunächst in logische und vereinfachte digitale Modelle überführt werden müssen, um eine intelligente Steuerung zu ermöglichen. RIWWER hat hierfür wertvolle Grundlagen geschaffen und gleichzeitig eine Infrastruktur entwickelt, von der Kommunen und Technologieanbieter profitieren können. Im Duisburger Labor des Fraunhofer IMS steht ein hydrodynamischer Teststand bereit, an dem Hersteller ihre Sensoren unter realitätsnahen Bedingungen prüfen können. Ein öffentlich zugänglicher Software-Demonstrator zeigt die im Projekt entwickelten Machine-Learning-Modelle und deren Prognosefähigkeiten. Zudem wird im Sommer 2026 die Expertenempfehlung „VDI-EE 4900 Digitalisierung und Steuerung von Abwassersystemen“ veröffentlicht, die Anforderungen und Voraussetzungen für die Digitalisierung und Steuerung von Abwassersystemen zusammenfasst.
Grundlagen für eine resilientere Wasserinfrastruktur
Gemeinsam zeigen ARIKI und RIWWER, wie digitale Technologien die Wasserwirtschaft gezielt entlasten können. Beide Projekte greifen zentrale Herausforderungen auf – von knappen Personalressourcen über neue gesetzliche Vorgaben bis hin zu zunehmenden Extremwetterereignissen – und demonstrieren, wie KI und Edge Computing sowohl den operativen Betrieb als auch die strategische Steuerung verbessern. So entstehen praxistaugliche Ansätze für eine effizientere, sicherere und widerstandsfähigere kommunale Wasserinfrastruktur.
