水对我们的生存至关重要,然而已经成为地球上最稀缺的自然资源。
nexus的人口增长、工业发展和世界气候变化提出了前所未有的挑战,确保充足的水进入维持城市需求,以及支持的紧急发展可再生能源技术和农业增长的需求。
木头的任务是创建一个water-secure未来我们的世界通过技术驱动,可持续的解决方案;利用我们的全球网络的专业知识创新的解决方案应用于离散区域水安全的挑战。
在全球范围内,木有长,水行业创新的连接。在澳大利亚,我们有超过20年的经验支持当地的供水和污水领域。我们致力于维护和改善当地基础设施以满足现代水网络的需求日益城市化和农业发展。
水在澳大利亚是一个更珍贵的资源自平均年降雨量是470毫米,并进一步预测经历气候变化的影响。随着城市建设的发展,当务之急是更聪明、更可持续水资源管理解决方案开发。与日益增长的需求的冲突和减排目标,治疗和分销效率迅速成为最重要的一个要求全国水务。
伍德与多个澳大利亚水运营商伙伴关系和全球产业经验,意味着我们可以针对所有可伸缩的智能维护解决方案的当前数据维护功能和成熟度水平。一个端到端的专业知识,我们的解决方案应用一致的重点发展行业领先实践基于全球制造业,生产和分配技术。
通过我们深刻理解的基本维护数据采集和管理障碍,木头的智能维护解决方案包含聚合市政供应我们的知识资产,以确保领先技术适用于我们的自来水伙伴的定制需求,提供降低成本,提高资产的可靠性。
临界数据结构的智能维护的解决方案
当代水障碍有效的数据结构组织往往与历史融合相关的资产所有权和管理多个控制系统的困难,项目流程和优化程序。
智能解决方案成功实施的一个关键方面是资产的有效性和水务运营数据结构。
木有成熟的数据和操作流程进行了全面的研究在我们的水行业合作伙伴和开发了一种系统的方法来确保研究结果和优化理论可以完全operationalised通过我们维护交付的伙伴关系。创建一个范围的智能解决方案,我们为客户的水使有效的决策维护策略。
我们的智能维护方法的核心前提是默认的不是媒介提高立即实施的新技术,而是利用现有技术来满足先进的分析。然后确定新技术通过优化基础设施的现状和差距分析,确保合适的资本投资的目标。
共同寻找木材内的智能维修研究的潜能有开工不足计算机维护管理软件(机)功能。我们的应用程序和理解最有效的深度学习水利基础设施架构已经导致超过20%的好处直接减少维护成本,和间接效益包括直接降低备件持有的股票,并增加资产的可靠性。
为供水行业实现机器学习和情报
机器学习和人工智能的发展开启了数字转换在水行业。人工神经网络应用的广阔的已经超过了许多传统的数据驱动决策的局限性和对水的优化操作。深入学习能力达到新的高度,供水行业理想的位置是受益人通过应用程序包括:
- 动态资产管理项目,包括优化调度维护干预
- 可伸缩的资产性能和状态监测
- 网络当前状态估计
- 物理和数值检测明显水损失
- 节约能源和减少碳足迹
- 应急计划和供应协议的定义,帮助关闭和资本项目交付
- 确定备件的消费模式和需求预测
人工智能也扮演一个关键的角色在通过多源数据集成智能业务分析,利用云技术和商业智能的数据可视化实时的见解和分析。当实现并行优化举措增强水操作模型和资产维护,这些普遍的商业智能的见解让生活的识别机会重新分配资源,使优化维护利益。
机器学习和人工智能也为self-propagated数据结构发展创造机会,使先进的趋势预测使用外部变量(如日历事件,社会经济发展和气候变量。这将创建一致的价值驱动因素在整个数据成熟度曲线,与实际利益可能从基本结构和管理发展到先进的分析和整合。
木增广机器学习的发展取得了减少人工分析机和传感器数据高达90%,超越大数据分析的局限性。这些削减运营投资允许快速的投资回报期,为优化提供信心跨大比例的资产基础。
实现木材的智能维护解决方案为我们的行业合作伙伴使非凡的结果。
通过识别和优化库存优化的关键库存单位支持资产可用性导致减少约40%关键库存价值和相关的运营成本,以及维修策略优化,产生降低成本超过25%,高达45%的高临界资产。进一步支持可持续发展目标,能源和减少10%的燃料消耗,还通过优化操作理念。
加上定性的好处包括提高资产的可靠性、数据完整性和结构的识别改进机会,和维护性能可见性,我们的智能维护方法驱动的维护和运营成本效率同时支持提供确定性和可靠性在面对日益增长的水资源短缺。
尽管澳大利亚水务不同广泛在治疗和分配过程中,水安全的目标是相同的。
创造价值在数据项目从开始通过智能维护是提高水资源管理的关键。,随着全球一体化的产业成功的经验和独特的见解司机在我们水务合作伙伴,打开的解决方案交付最优资产可靠性对水提供了一个安全的未来不仅澳大利亚,但世界。