Inframark
Inframark modernisiert das Abwassermanagement mit AVEVA CONNECT
Inframark, ein weltweiter Anbieter von Dienstleistungen für Wasser- und Abwassermanagement, stellt fortschrittliche digitale Werkzeuge in den Mittelpunkt seiner Mission, die Ressource zu schützen. Die Organisation hatte mit verstreuten Datenquellen zu kämpfen, die die Analyse der betrieblichen Effizienz erschwerten, benötigte einen für alle Teams zugänglichen Software-Stack und wollte Machine Learning nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Inframark führte AVEVA Edge, AVEVA Edge Management, AVEVA CONNECT und AVEVA Advanced Analytics ein, um Cloud Computing, am Edge erfasste Daten, fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen zu kombinieren. Die Plattform sorgt über einen einheitlichen Namensraum für eine stringente Datenorganisation, was Filterung und Kontextualisierung vereinfacht. Die fortschrittlichen Analysemodelle werden in weniger als einem Tag bereitgestellt, und das optimale Verhalten der Anlagen wird vorhergesagt und in Dashboards dargestellt, die sowohl Kunden als auch internen Teams zugänglich sind. Das Ergebnis sind effizientere Abläufe, ein geringerer Verbrauch und eine tiefgreifende Transformation der Abwasserbewirtschaftung zum Nutzen der versorgten Gemeinden.
FAQ
Wie kombiniert AVEVA Edge Computing und Cloud für das Abwassermanagement?
Inframark setzt AVEVA Edge und AVEVA Edge Management ein, um Betriebsdaten direkt am Edge seiner Abwasseranlagen zu erfassen und anschließend an AVEVA CONNECT in der Cloud zu übertragen. Diese hybride Architektur ermöglicht es, unterschiedliche Datenquellen in einem einheitlichen Namespace zusammenzuführen, was Filterung und Kontextualisierung vereinfacht. Die Teams erhalten so eine kohärente Echtzeitsicht – von der entfernten Anlage bis zum Cloud-Dashboard, das interne Bediener und Kunden gemeinsam nutzen.
Welchen Nutzen bringt AVEVA Advanced Analytics für die Abwasserbehandlung?
AVEVA Advanced Analytics ermöglicht es Inframark, Machine Learning in seinen Aufbereitungsprozessen zu industrialisieren. Die fortschrittlichen Analysemodelle werden in weniger als einem Tag bereitgestellt und sagen das optimale Verhalten der Assets (Pumpen, Belüfter, Filteranlagen) voraus. Dieser vorausschauende Ansatz ergänzt die Labordaten, spart Zeit und Ressourcen und speist direkt die operativen Dashboards. Er trägt dazu bei, Energieverbrauch und Verschwendung zu senken und zugleich die Aufbereitungsqualität zu verbessern.
Warum ist ein Unified Namespace für die Nutzung von Industriedaten unverzichtbar?
Vor AVEVA musste Inframark mit uneinheitlichen, schwer zu korrelierenden Datenquellen arbeiten. Der von AVEVA CONNECT und AVEVA Edge bereitgestellte einheitliche Namensraum strukturiert alle Messpunkte nach einer gemeinsamen Hierarchie (Standort, Anlage, Variable). Diese konsequente Organisation erleichtert das Filtern, die Kontextualisierung und die Anwendung übergreifender Analysen. Eine unverzichtbare Voraussetzung, um Machine Learning in großem Maßstab zu nutzen und verlässliche Informationen zwischen technischen Teams, Fachbereichen und Kunden zu teilen.
Wie trägt AVEVA zur Nachhaltigkeit des Wasserbetriebs bei?
Durch die Kombination von Echtzeitdaten, Machine Learning und gemeinsam genutzten Dashboards optimiert Inframark seine Prozesse kontinuierlich mit AVEVA Advanced Analytics und CONNECT. Die prädiktiven Modelle ermitteln die effizientesten Betriebspunkte und senken Energieverbrauch und Einleitungen. Dieser datengesteuerte Ansatz ist Teil der Mission zum Schutz der Wasserressourcen und sorgt für effizientere Abläufe und einen besseren Service für die versorgten Gemeinden – in einem Sektor, in dem der regulatorische und ökologische Druck stetig wächst.
Welche betrieblichen Vorteile bringt eine Edge-to-Cloud-Architektur von AVEVA?
Für Inframark liefert die Architektur aus AVEVA Edge, CONNECT und Advanced Analytics vier konkrete Vorteile: Organisation und sofortige Verfügbarkeit der Daten über einen einheitlichen Namensraum, Bereitstellung von Analysemodellen in weniger als einem Tag, Vorhersage des optimalen Anlagenverhaltens in Dashboards für Kunden und Teams sowie Zeit- und Ressourceneinsparungen durch den Ersatz von Laboranalysen durch Echtzeitmodelle. Das Ergebnis sind effizientere Abläufe und eine tiefgreifende Transformation der Abwasserbewirtschaftung.