Projektübersicht
Für ROSI SAS, ein französisches Unternehmen aus Grenoble, entwickelten wir eine geospatiale Analyseplattform zur datenbasierten Standortentscheidung für Solarmodul-Recyclinganlagen in Deutschland. Das System verarbeitet Daten von über sechs Millionen Photovoltaik-Anlagen, um Standortoptionen für eine geplante 26-Millionen-Euro-Investition nachvollziehbar zu bewerten.
Herausforderung
ROSI SAS entwickelt Recyclingtechnologien für die Photovoltaik-Branche, mit denen Rohstoffe wie hochreines Silizium, Silber, Kupfer und Glas aus ausgedienten Solarmodulen zurückgewonnen werden können. Für die Expansion nach Deutschland war eine fundierte Entscheidungsgrundlage erforderlich: Welche Standorte bieten eine tragfähige Balance zwischen Rohstoffaufkommen, Transportwegen und Infrastruktur?
Technische Lösung
Datenakquisition und -aufbereitung
- Web-Crawler: Durchsatzoptimierte Erfassung von ca. 6 Millionen Solaranlagen mit Leistung, Inbetriebnahmedatum, Modultypen und Standortadressen
- Apache Spark & Pandas: Effiziente Datentransformationen und Parquet-Format für 78% Speicherreduktion
- Nominatim & PostGIS: Self-Hosted Geocodierung mit über 600 Adressen pro Sekunde und 97,8% Erfolgsquote
GPU-beschleunigte Visualisierung
- RAPIDS cuDF: GPU-beschleunigte Datenverarbeitung für Echtzeit-Interaktivität
- Deck.gl & Mapbox: Interaktive Kartendarstellungen und dynamische Heatmaps
- Custom WebGL Shader: Hochperformante Visualisierung von Millionen Datenpunkten
Prädiktive Modellierung
- Lebenszyklusanalyse: Vorhersage, wann und wo Solarmodule das Ende ihrer Lebensdauer erreichen
- Clusteranalyse: Identifikation von Regionen mit hoher PV-Dichte und optimalem Recyclingpotenzial
- Transportoptimierung: Minimierung der Logistikkosten unter Berücksichtigung von Straßennetz und Verkehr
Ergebnisse
- Datenbasierte Standortentscheidung für eine 26-Millionen-Euro-Investition
- Optimierte Logistik durch Vorhersage zukünftiger Materialströme
- Reproduzierbare Analysepipeline für weitere Standortanalysen in anderen EU-Ländern
- Strategischer Wettbewerbsvorteil durch präzise Marktkenntnis
Technologie-Stack
| Komponente | Technologie |
|---|---|
| Datenverarbeitung | Apache Spark, Pandas, Parquet |
| Geocodierung | Nominatim, PostGIS |
| GPU-Analyse | RAPIDS (cuDF) |
| Visualisierung | Deck.gl, Mapbox, WebGL |
| Backend | Python, FastAPI |