INTRO平台簡介

共同推廣｜

研發運維｜

智慧水務服務平台由基士德環科研發與維護，臺灣水務產業發展協會共同推廣。
本平台將人工智慧與物聯網應用於水務處理系統，達到提標改造、設備更新、設備運維、耗材藥劑等控管目標。
客戶上傳水質數據(ORP氧化還原電位、MLSS懸浮固體、溶氧DO、酸鹼值pH)、設備數據(振動、溫度、電壓、電流)，就可線上訓練專屬AI模型，獲得節電量、放流水質、控制變數(感測器)建議，據此調整操作參數。
平台適用各產業，運用虛實相輔的孿生技術，讓日常營運或事前評估都能更精準，輔助人員管理決策、提升營運績效。
我們的技術團隊也能協助您進行現場數據採集、提供AIoT一站式服務。

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客服專線：07-5528802(週一至週五09:00~17:00)
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電子信箱：waterops@gsd.net.tw
官方網站：至「聯絡我們」填寫線上表單，將有專人與您接洽
YouTube頻道：www.youtube.com/@waterops

AI模組特點

即時動態的調控性

適用於動態特性不易掌握或變化非常顯著的受控對象
可解決無法因應進流水量及水質的變動與微生物的活性及生化反應狀態變化進行即時調控的問題

經驗知識的納入性

可納入資深操作人員的控制經驗或相關專家的知識
解決操作人員經驗不足或專業知識有限的問題

控制決策的掌握性

控制效果優於傳統自動化程序控制，同時也解決了控制決策不明確或不易掌握的問題

AI模型的獨立性

AI 模型具有相對獨立性，可單獨或配套採用
達到特定功能或整體性的程序操作優化目標

AI模型的優越性

高自我學習能力：快速建模
高容錯能力：當小部分監測訊號異常時，不致影響控制的結果
高平行處理能力：可同步控制多個受控對象
高自我調整能力：快速適應

AI模型的適應性

AI 模型的適應能力強，從一個場域被移轉到另一個場域使用時，可快速調整操控參數，使之達到智慧控制的水準

精確控制的目標性

AI 模型以類神經網路(ANN) 結合動態控制演算法架構建模
除了在平台上進行深度學習，也依據最新數據實施修正或微調控制模型的調控參數，達到精確控制的目標

智慧操控的優化性

WaterOps 平台底層是以 MLOps (機器學習維運系統)為運算核心，達成平台即時監控、遠程控管、成效評估、水質預測、污染預防及主動告警之大數據運算功能，並且不斷評估更新模型，達到持續優化之目的

得獎榮譽

▍2022 經濟部中小企業處「綠色科技新創獎勵競賽」優勝：工廠廢水排放PH/COD(化學含氧量)預測系統

影像標記及建模引進WaterOps平台，建立影像自動辨識模型回控加藥閥。
建立廢水溶液狀態影像、運轉狀態與加藥量的相關係數與量化分析。
建立環境條件下，同時偵測數值狀態與影像狀態搭配之加藥控制模組。

▍2021 「資料創新應用競賽」經濟部開放資料應用組金獎：求水不靠天-防旱預警水晶球

運用AI，透過演算歷史資料，建立隨時間異動之整合模型，預測水庫缺水狀態與水資源利用之情形。
推算出嚴峻水情的程度，進行水資源各供需節點水量的即時預測。
提供地方與中央機關進行水資源調配之決策建議。

▍2020 經濟部中小企業處首屆「城市數據實境賽」優勝：提升民生污水下水道系統操作管理的創新性技術

以AI實施進流管網分析控制模式，應用林口新創園數據平台提供之資料，實施進流管網分析控制模式，達成穩定污水量及均勻污水水質。