IoT と人工知能を組み合わせて水道事業を最適化するにはどうすればよいでしょうか?

世界中の水道事業者は、効率的な運営、水を節約し、環境への影響を軽減し、高レベルの供給と可用性を維持するという継続的なプレッシャーに直面しています。 IoT センサーと人工知能 (AI) の導入は、水道業界の回復力と効率性を高めるのに役立ちます。多くの水道事業体は、ポンプ、バルブ、メーターの IoT センサー、地理情報システム (GIS)、監視制御およびデータ収集 (SCADA)、高度な計量インフラストラクチャー (AMI) などのテクノロジーの導入を開始しています。これらのテクノロジーはそれぞれ業務の改善に役立ち、それらを組み合わせることで大量のリアルタイム データが生成され、オペレーターはこのデータに AI 予測モデリングを適用できます。 IoT と AI の利点トップ 5 を見てみましょう。

モノのインターネットと人工知能の利点

1. 需要予測

需要予測 これは、流通ネットワークからの履歴データとリアルタイム データから継続的に学習する人工知能によって改善できます。これらのモデルは、使用量と供給の傾向を明らかにし、天候や人口動態などの他のデータ ソースを活用して、より正確な予測を提供できます。これらの予測を使用して、需要のバランスをとり、水源、貯蔵、処理、淡水化プラントの生産などの計画を改善できます。

2. 予測腐食

配水管の所有者と運営者は、漏れや供給の問題を回避するために腐食を早期に検出する必要があります。人工知能をパイプライン データに適用して、他の方法では検出されない状態の変化を検出できます。腐食を早期に予測することで、オペレーターは設定を調整し、介入を計画できます。腐食の原因に関する重要な教訓も明らかになり、業界のプロセス改善につながる可能性があります。

3. 詰まりの予測

詰まりを正確に予測することで、給水の中断や可用性の問題を回避できます。水道ネットワーク全体のデータを使用することで、AI モデルは状況の変化に応じて詰まりの兆候を早期に特定できます。この情報を利用して、オペレーターは介入を計画し、事後対応ではなく事前対応を行うことができます。 AI は、オペレーターがシステムを変更する要因と根本原因を明らかにすることもできます。

4. 漏水の予測

水道管やその他のインフラが老朽化すると、漏水やその他の問題が発生しやすくなり、水の損失が発生します。そして非効率。 IoT センサーを使用して水の流れと圧力を監視することで、公益事業者は潜在的な問題を重大な問題になる前に検出し、老朽化し​​たインフラを修理または交換する措置を講じることができます。 AI を使用して、これらのセンサーからのデータを分析し、インフラストラクチャがいつどこで故障するかを電力会社が予測できるように傾向を特定することもできます。

5. 予知保全と最適化

重要なポンプやバルブの予知保全モデルを生成して、計画外のダウンタイムを防ぎ、中断を最小限に抑えることができます。 AI は、重要な機器、プロセス、システムのパフォーマンスを予測したり、設定を最適化してエネルギー消費を削減したりするためにも使用できます。

人間の介入を減らす

IoT を使用すると、水道会社がシステムをより効果的に監視し、手動による検査を減らすことができます。 IoT は、AI によって分析できる貴重なデータも生成します。漏水につながる傾向を理解して予測することは、事業者がインフラストラクチャを管理するのに役立ち、最終的にはメンテナンスコストを削減し、水を節約し、環境への影響を減らすことができます。

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