Inframark
Inframark modernizza la gestione delle acque reflue con AVEVA CONNECT
Inframark, fornitore globale di servizi di gestione delle acque e delle acque reflue, pone gli strumenti digitali avanzati al centro della propria missione di tutela della risorsa. L'organizzazione doveva fare i conti con fonti di dati eterogenee che rendevano difficile l'analisi dell'efficienza operativa, aveva bisogno di uno stack software accessibile a tutti i team e desiderava sfruttare il machine learning per far emergere nuove informazioni. Inframark ha implementato AVEVA Edge, AVEVA Edge Management, AVEVA CONNECT e AVEVA Advanced Analytics per combinare cloud computing, dati raccolti all'edge, analisi avanzate e apprendimento automatico. La piattaforma garantisce un'organizzazione rigorosa dei dati tramite un namespace unificato, che semplifica il filtraggio e la contestualizzazione. I modelli di analisi avanzata vengono implementati in meno di un giorno e i comportamenti ottimali degli asset vengono previsti e poi esposti in dashboard accessibili sia ai clienti sia ai team interni. Il risultato si traduce in operazioni pi๙ efficienti, una riduzione dei consumi e una profonda trasformazione della gestione delle acque reflue a beneficio delle comunitเ servite.
FAQ
Come combina AVEVA il edge computing e il cloud per la gestione delle acque reflue?
Inframark implementa AVEVA Edge e AVEVA Edge Management per raccogliere dati operativi direttamente ai margini dei suoi impianti di trattamento delle acque reflue, per poi restituirli a AVEVA CONNECT nel cloud. Questa architettura ibrida aggrega fonti di dati disparate in uno spazio di nomi unificato, semplificando il filtraggio e la contestualizzazione. Questo offre ai team accesso a una visuale in tempo reale coerente dalla stazione remota al dashboard cloud condivisa tra operatori interni e clienti.
Cosa porta AVEVA Advanced Analytics al trattamento delle acque reflue?
AVEVA Advanced Analytics consente a Inframark di industrializzare il machine learning nei suoi processi di trattamento. I modelli di analisi avanzati vengono implementati in meno di un giorno e prevedono comportamenti ottimali degli asset (pompe, aeratori, apparecchiature di filtrazione). Questo approccio predittivo integra i dati di laboratorio, risparmia tempo e risorse e inserisce direttamente i cruscotti operativi. Aiuta a ridurre il consumo energetico e lo spreco migliorando al contempo la qualitเ dell'elaborazione.
Perch้ un namespace unificato ่ essenziale per sfruttare i dati industriali?
Prima di AVEVA, Inframark doveva gestire fonti di dati disparate e difficili da correlare. Il namespace unificato fornito da AVEVA CONNECT e AVEVA Edge struttura tutti i punti di misura secondo una gerarchia comune (sito, attrezzatura, variabile). Questa organizzazione rigorosa facilita il filtraggio, la contestualizzazione e l'applicazione di analisi trasversali. Questo ่ un prerequisito essenziale per l'uso del machine learning su larga scala e per condividere informazioni affidabili tra team tecnici, linee di business e clienti.
In che modo AVEVA contribuisce alla sostenibilitเ delle operazioni idriche?
Combinando dati in tempo reale, machine learning e dashboard condivisi, Inframark ottimizza continuamente i suoi processi con AVEVA Advanced Analytics e CONNECT. I modelli predittivi identificano i punti operativi pi๙ efficienti, riducendo il consumo energetico e le scarse. Questo approccio basato sui dati ่ in linea con la missione di proteggere le risorse idriche, offrire operazioni pi๙ efficienti e un servizio di migliore qualitเ alle comunitเ servite, in un settore in cui la pressione regolatoria e ambientale continua a crescere.
Quali vantaggi operativi porta un'architettura edge-to-cloud di AVEVA?
Per Inframark, l'architettura AVEVA Edge + CONNECT + Advanced Analytics offre quattro benefici tangibili: organizzazione e accessibilitเ immediata dei dati tramite uno spazio di nomi unificato, implementazione di modelli analitici in meno di un giorno, previsione del comportamento ottimale degli asset esposta nei dashboard di clienti e team, e risparmio di tempo e risorse sostituendo le analisi di laboratorio con modelli in tempo reale. Il risultato ่ una maggiore efficienza operativa e una profonda trasformazione della gestione delle acque reflue.