Skip to main content
Bu sayfa, otomatik çeviri yardımıyla görüntülenmektedir. İngilizce olarak görüntülenmesini ister misiniz?

Verilerinizle nasıl sohbet edilir

İngiltere'de 4,5 milyondan fazla kişiye hizmet veren Northumbrian Water Group (NWG), ağ performansını ve müşteri kullanımını ölçmek için milyonlarca akıllı su sayacı ve sensörü kullanıma sunuyor. NWG'nin bu verileri gerçek içgörüye nasıl dönüştürdüğü aşağıda açıklanmıştır.

Borulara “ses” vermek

İngiltere'de 4,5 milyondan fazla kişiye hizmet veren Northumbrian Water Group (NWG), ağ performansını ve müşteri kullanımını ölçmek için milyonlarca akıllı su sayacı ve sensörü kullanıma sunuyor.

Aslında şirket, eski “aptalca” su sayaçları ve yeraltı boruları ağına bir “ses” verdi ve dinlemek, öğrenmek ve hareket etmek için bulut tabanlı bir veri yönetimi ve gelişmiş analitik kullanıyor.

Örneğin, her gün sensörlerden ve sayaçlardan milyonlarca veri noktasını analiz eden, anormallikleri belirleyen ve gerçek zamanlı kaçak uyarıları veren Siemens Gridscale X Meter Data Management kullanarak müşteri sayaçlarının yönetiminin dönüştürülmesi.

Gary Adams, NWG'de Akıllı Dönüşüm Başkanı, dedi: “Siemens Gridscale X Meter Data Management uygulaması, akıllı ölçüm yolculuğumuzun kritik bir temel taşıdır. Aldığımız büyük hacimli ölçüm verilerini etkin bir şekilde yönetmemize ve hem müşterilerimiz hem de daha geniş işimiz için verimli operasyonel faaliyetler sağlamamıza olanak tanır - tek bir düğmeye tıklayarak ayrıntılı akıllı verilere erişim sağlar.”

İşte diğer kuruluşların NWG'nin verilerini ve sistemlerini nasıl entegre ettiğinden öğrendikleri üç ders:

4e4ff75b-a973-45ee-9c21-d29a8fe8a66d - gProms-Process-Page-Digital-Applications original

1. Güçlü dijital temeller oluşturun

Digital transformation güvenilir verilerle başlar. Bu onu yapmak demektir erişilebilir, doğru ve anlamlı.

Yardımcı programlar için bu, akıllı sensörlerin kurulmasını, eski sistemleri entegre etmeyi ve - en önemlisi - operasyonel değere sahip olması için verileri etiketlemeyi ve yapılandırmayı içerir.

Örneğin, Siemens'in Hizmet Olarak Su Kalitesi Analitiği (WQAAAs) çözümü, NWG de dahil olmak üzere Birleşik Krallık su kuruluşları tarafından su kalitesi hakkında gerçek zamanlı bilgiler sağlamak için halihazırda kullanılmaktadır. Kullanılan verilerin hacmine ve kalitesine dayalı bir ödeme modeli ile NWG, yönetimi zor olan su kalitesi sensörlerinden kullanılabilir verileri tedarik edebilmesini sağlar.

Bu güvenilir veri temelinde suyun yaşı ve malzemenin ağ etrafındaki hareketi hakkında yeni bilgiler sağlanabilir..

Adam Cartwright, Siemens Su ve Atıksu Endüstri Stratejisi Direktörü, açıkladı: “Su sektörünü düşünürseniz, altyapı 20 ila 50 yıl dayanacak şekilde tasarlandı ve internet kurulmadan önce döşenen borulardan su içiyoruz.

“Ölçemediğiniz şeyleri yönetemezsiniz, bu nedenle doğru fiziksel ölçümlerin doğru yerde olması endüstriyel bir ortamdaki her dijital proje için önemlidir.”

Dijital ekranlı ve saplı kaçak algılama cihazı.
Bir kadın dizüstü bilgisayarda çalışırken bir erkek veri panolarını görüntüleyen geniş bir ekrana işaret ediyor.

2. Yapay zeka ve sezgisel arayüzlerle içgörüler oluşturun

İnsanlar kalıpları tespit etmede doğal olarak iyidir - ancak karmaşık verilerin görselleştirilmesini ve keşfedilmesini kolaylaştırmak için araçlara ihtiyacımız var.

Sızıntıları tespit etmek için gerçek zamanlı akış verilerini analiz eden bulut tabanlı bir uygulama olan Siemens Water (SIWA) Leak Finder'ı alın. Yapay zeka algoritmaları, kullanıcının bundan sonra ne yapacağını anlamasına yardımcı olmak için anomalileri tanımlar ve potansiyel sorunları işaretler. Veriler ve bildirimler, kullanıcının karar vermesini desteklemek için sorgulanması kolay grafikler ve gösterge tablolarında sunulur.

Bu tür yapay zeka, yardımcı pilotlara güç veren Generative AI'dan (GenAI) çok farklıdır.

Kısacası: doğru iş için doğru aracı kullanmak ve ikisinin birlikte çalışmasını sağlamakla ilgilidir.

3. Verileri sorgulamak için üretken bir yapay zeka yardımcı pilotu kullanın

Su sektörünün milyonlarca akıllı sayaçtan muazzum miktarda veri ürettiğini gördük. Ve bu bilgileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek büyük bir zorluktur.

Anormallik algılama AI sorunları tespit eder ve uyarılar verir; GenAI daha sonra her bir uyarıyı gözden geçirebilir - her bir sorunun zamanını ve yerini belirleyebilir - ve bu içgörüyü diğer veri kaynaklarının yanı sıra daha geniş bir bağlama yerleştirebilir.

GenAI yardımcı pilotu, operatörlerin verileriyle “sohbet etmelerini” sağlar. Aşağıdaki gibi doğal dil soruları sorabilirler:

• “Bu hafta en olası sızıntılar nerede?”
• “Bana geçen ay su kalitesindeki eğilimi gösterin.”

Bir GenAI yardımcı pilotunun gerçek gücü, birden fazla sistemden gelen verileri sorgulayabilmesidir. Çalışma prosedürlerini, ürün sayfalarını, yönetmelikleri, bakım kayıtlarını ve daha fazlasını analizine dahil ederek her şeyi tek, bağlamsal bir cevapta bir araya getiriyor. Verileri gerçekten konuşmacı yapan şey budur.

NWG'nin İnovasyon Festivali'nde çekilen bu video, GenAI'yi endüstri uzmanlığı ve kullanıcı bilgisi ile birleştirmenin nasıl güçlü sonuçlar verebileceğini gösteriyor.

Adam Cartwright ve Siemens'in Küresel Su İşletmesi Genel Müdürü Anja Eimer gibi Siemens uzmanlarının yanı sıra NWG İnovasyon Başkanı Angela MacOscar gibi endüstri liderlerinin inovasyonu teşvik etmek ve sektör için yeni çözümler keşfetmek için nasıl işbirliği yaptıklarını dinleyin.

Sessiz sistemleri akıllı hale getirmek

Şirketler, Bilgi Teknolojisi, Operasyonel Teknoloji ve farklı yazılım araçları arasındaki engelleri kaldırarak, halihazırda sahip oldukları ancak şu anda harekete geçemedikleri verilerin değerini nihayet ortaya çıkarabilir.

Su sektörü ve diğerleri için, milyarlarca veri noktasını gerçek zamanlı olarak işlemek için açık standartları kullanarak eski ve yeni sistemlerin “aynı dili konuşmasını” sağlamak için gerçek bir fırsat var.

İster 150 yıllık bir su borusu, ister köklü bir üretim hattı veya yepyeni bir akıllı bina olsun, amaç aynı.

Ve verilerin gerçek gücünü ortaya çıkaracak teknoloji bugün var.

Sessiz sistemleri akıllı sistemlere dönüştürmek, yalnızca kuruluşların daha iyi kararlar almasına ve herkes için daha iyi sonuçlar yaratmasına yardımcı olacaktır.

Veri yönetimi kaynaklarımızı keşfedin