Was?
10 teams, 48 uur de tijd en 15.000 euro aan prijzengeld – dat was de spannende hackathon bij Currenta in oktober 2022 in Zons bij Dormagen. Voor Nils, Henri, Steffen & Yoka van laizee.ai was dit de perfecte gelegenheid om zowel hun technische expertise op indrukwekkende wijze te tonen als hun probleemoplossende vaardigheden te bewijzen. Samen namen we het op tegen andere teams om in verschillende challenges creatieve digitale en datagestuurde oplossingen te bedenken voor de exploitant van Chempark – en in het ideale geval ook nog eens een prijs in de wacht te slepen.
Wie?
Currenta GmbH is de toonaangevende exploitant van chemieparken in Leverkusen, Dormagen en Krefeld-Uerdingen. Currenta biedt diensten en infrastructuur aan voor diverse bedrijven in de chemische sector en waarborgt de productie van deze belangrijke bedrijfstak. Het bedrijf speelt een centrale rol bij het creëren van een veilige, efficiënte en duurzame omgeving voor productieprocessen en innovaties.
Uitdaging
Op de dag van aankomst kozen we een van de drie voorgestelde uitdagingen: het doel was om schade aan pompen te voorkomen door afwijkingen in sensorgegevens vroegtijdig te detecteren. Deze pompen worden in het CHEMPARK gebruikt om water uit de Rijn op te pompen. Ons doel was het ontwikkelen van een universele meetwaardeanalysator die zelfstandig en in realtime minimale afwijkingen (zogenaamde anomalieën) in processen of machines signaleert. Het creëren van een betrouwbaar systeem voor de automatische evaluatie van meetwaarden en de toepasbaarheid op diverse tijdreeksen en procesbesturingssystemen waren hierbij centrale aspecten om effectieve oplossingen te kunnen bieden.
Toepassing van datawetenschap
Met uitstekende catering, bestaande uit veganistische gerechten en liters filterkoffie, mate en Red Bull, en korte denkpauzes tijdens spannende tafelvoetbalwedstrijden, gingen we aan de slag – 48 uur lang vol inzet.
Het was voor ons belangrijk dat de vaststelling van afwijkingen begrijpelijk zou zijn voor de eindgebruikers van onze applicatie. Daarom hebben we ervoor gekozen om algoritmen te testen en te gebruiken die niet alleen een binaire classificatie opleveren, maar ook een interpreteerbare waarde tussen 0,0 en 1,0.
Nadat we de volgende stappen hadden uitgestippeld, hield een deel van het team zich bezig met de analyse van de gegevens die we in tijdreeksen tot onze beschikking hadden, waarbij we ons concentreerden op het opsporen van patronen en afwijkingen. De visualisatie van de gegevens hielp ons om het verloop van de tijdreeks en mogelijke afwijkingen die in een pompcentrale kunnen optreden beter te begrijpen. Een beter begrip van het domein was voor ons een belangrijk punt, want vóór de hackathon waren pompcentrales voor niemand van ons een onderwerp van gesprek.
Het andere deel van ons team hield zich bezig met het ontwerpen en ontwikkelen van een functioneel UI-prototype met behulp van het Streamlit-framework.
In de volgende stap hebben we de tijdreeksgegevens zorgvuldig verwerkt om ruis te verwijderen en uitschieters te verminderen. Dit droeg bij aan het verbeteren van de kwaliteit van de gegevens voor de latere modellering. De verschillende meetwaarden uit de tijdreeksen werden samengevoegd om een samenhangende dataset te creëren die de totale gegevens voor de detectie van afwijkingen vertegenwoordigt.
Om het optimale model te bepalen, hebben we een uitgebreide evaluatie van de verschillende modellen uitgevoerd. Hierbij hebben we de modellen op verschillende datasets getest en hun prestaties beoordeeld op nauwkeurigheid en efficiëntie.
Daarnaast hebben we een ‘sliding window’ ontwikkeld om het tijdsbestek van de afwijking af te bakenen. Hierdoor konden we ook vaststellen of er in opeenvolgende periodes afwijkingen optreden, wat extra inzicht gaf in het gedrag van de gegevens.
Vervolgens waren creativiteit en grafische expertise nodig: om de resultaten duidelijk weer te geven, hebben we de vastgestelde afwijkingen en de sliding windows in grafieken weergegeven. Dit hielp ons om afwijkingen in de gegevens duidelijk te herkennen en te interpreteren.
Zo zijn we er binnen 48 uur in geslaagd om met een iteratieve aanpak en een combinatie van grondige analyse, modellering en visualisatie een effectieve anomaliedetectie te ontwikkelen die voldoet aan de complexe eisen van tijdreeksanalyse. En niet in de laatste plaats is er in die tijd ook nog een boeiende, begrijpelijke en informatieve pitch van vijf minuten ontstaan voor de presentatie van onze resultaten aan de jury.
Toen de winnaars van de verschillende uitdagingen bekend werden gemaakt, konden Nils, Henri, Steffen en Yoka nauwelijks nog stilzitten, want er stond tenslotte een geldprijs van 5000 euro op het spel! Toen de jury vervolgens het team van laizee.ai tot winnaar uitriep, hield niets ons meer op onze stoelen. Die 48 uur tijdens het Coding-Weekend hadden zich dus meer dan terugbetaald en naast heel veel plezier, teambuilding en creatief denken konden we nu ook nog eens de prijs mee naar huis nemen.
Daarom luidt het motto:
Na de Coding Challenge is er weer een nieuwe Coding Challenge! Tot volgend jaar, Currenta!
