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边缘计算:水厂预测模型的自动微调

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 Edge Computing: Automatic fine-tuning of predictive models in water plants - IoT ONE Case Study
技术
  • 平台即服务 (PaaS) - 边缘计算平台
适用行业
  • 石油和天然气
  • 公用事业
适用功能
  • 维护
用例
  • 边缘计算与边缘智能
服务
  • 软件设计与工程服务
客户
关于客户

ACCIONA 是一家全球性集团,致力于开发和管理基础设施可持续解决方案,包括水、特许权、建筑、服务和可再生能源。该公司在水处理领域处于领先地位,参与设计、建设和运营各种水处理厂。其中包括饮用水处理厂、水净化厂、废水处理厂、反渗透海水淡化厂和水回用三级处理厂。 ACCIONA 特别强调为城市提供服务。

挑战

ACCIONA 花费了大量时间和资源在实验室中手动检测水样以确定化学物质浓度。由于获得这些结果需要时间,因此它们往往已经过时且不可靠。这导致了
与化学品供应和监管处罚相关的额外成本。

通过在每个海水淡化厂实施实时优化的机器学习控制算法, ACCIONA 能够最大限度地减少活性化学品的使用,消除相关的监管处罚,并提供高效的边缘基础设施来实施预测性维护、能源效率、感知、优化或强化学习。

解决方案

ACCIONA 旨在实现以下目标:

  1. 精确控制监测变量:该算法能够预测水中化学元素的值,而这些化学元素只能通过实验室分析才能检测到。通过持续监测相关参数,ACCIONA 旨在实现对这些变量的更精确控制。
  2. 通过优化试剂剂量控制回路降低成本ACCIONA 旨在最大限度地降低重化学品的使用成本,从而节省罚款。
  3. 将解决方案扩展到全球所有工厂。

为了实现这些目标,ACCIONA 需要一个能够:

  1. 有效地从不同的传感器、机器和设备获取数据。
  2. 安全地存储和管理他们的所有数据。
  3. 轻松部署他们的人工智能模型。
  4. 根据环境变量自动调整算法。
  5. 对应用程序和设备的整个生命周期进行远程集中监控和维护。

Barbara 的工业边缘人工智能平台在实时部署、监控和编排算法方面发挥了重要作用,同时符合最高的网络安全标准(IEC62443-4-2 安全级别 1 标准)。

收集的数据
运营影响
  • [Cost Reduction - Operation]
    1. Achieved 250.000 USD savings per plant only in the first year. 
    2. Expected to save more than $70 million in the first 3 years across its 89 desalination plants.

     


     

  • [Process Optimization - Real Time Alerts]
    1. Remotely predict and monitor in real-time the water component values in all their facilities centrally.
    2. Overcome fragmentation of equipment and heterogeneity of plant environments.
  • [Financial Growth - Market Opportunities]
    1. Incorporate new applications and models for predictive maintenance,  energy efficiency, sensing, and reinforcement learning to optimize other plant operations.
    2. Accelerate go-to-market of new models by 800%, thanks to Barbara's remote and automatic management of distributed application deployment.

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