Dünyanın dört bir yanındaki su hizmeti operatörleri, verimli bir şekilde çalışmak, suyu korumak, çevresel etkilerini azaltmak ve yüksek düzeyde arz ve kullanılabilirliği sürdürmek için sürekli baskı altındalar.
IoT sensörlerinin ve yapay zekanın benimsenmesi, su endüstrisinin daha dayanıklı ve verimli olmasına yardımcı olabilir. Birçok su şirketi, pompalarda IoT bağlantılı sensörler gibi teknolojileri uygulamaya başladı. Bu teknolojilerin her biri, operasyonların iyileştirilmesine yardımcı olur ve bir araya geldiklerinde, operatörlerin yapay zeka tahmine dayalı modelleme uygulayabilecekleri büyük miktarda gerçek zamanlı veri üretirler.
IoT ve Yapay Zekanın Faydaları
#1: Talep Tahmini
Dağıtım ağındaki geçmiş ve canlı verilerden sürekli olarak öğrenen yapay zeka ile talep tahmini iyileştirilebilir. Modeller, kullanım ve tedarik eğilimlerini ortaya çıkarır ve daha doğru bir tahmin sağlamak için hava durumu veya nüfus hareketleri gibi ek veri kaynaklarından yararlanabilir.
#2: Öngörülü Korozyon
Su dağıtım sahipleri ve operatörleri, sızıntıları ve tedarik sorunlarını önlemek için korozyonun mümkün olduğunca erken tespit edilmesini sağlamalıdır. AI, aksi takdirde tespit edilmeyecek olan koşullarda meydana gelen değişiklikleri tespit etmek için ardışık düzen verilerine uygulanabilir.
#3: Öngörülü Tıkanma
Tıkanmanın doğru tahmini, su hizmeti kesintilerini ve kullanılabilirlik sorunlarını önleyebilir. Tüm su şebekesinden alınan verileri kullanan yapay zeka modelleri, tıkanmanın erken göstergeleri olan koşullardaki değişiklikleri belirleyebilir.
#4: Öngörülü Sızıntı
Su boruları ve diğer altyapı yaşlandıkça, su kaybına ve verimsizliğe yol açabilecek sızıntılar ve diğer sorunlar ortaya çıkma olasılığı daha yüksektir. Kamu hizmetleri, su akışını ve basıncını izlemek için IoT sensörlerini kullanarak potansiyel sorunları büyük sorunlar haline gelmeden önce tespit edebilir ve eskiyen altyapıyı onarmak veya değiştirmek için adımlar atabilir.
#5: Kestirimci Bakım ve Optimizasyon
Kritik pompalar ve valfler için plansız duruş sürelerini önlemek ve kesintileri en aza indirmek için kestirimci bakım modelleri üretilebilir. Yapay zeka, kritik ekipman, süreç ve sistemlerin performansını tahmin etmek ve enerji tüketimini azaltmak için ayarları optimize etmek için de kullanılabilir.
