Brug Machine Learning til at optimere din forsyning

Machine learning og brugen af data er det næste store skridt indenfor forsyning 4.0 og kan forbedre stabiliten og reducere omkostningerne. Vi hjælper fjernvarme, vand og spildevand bedre kendt som forsyningsvirksomheder med at optimere deres forsyning og få indblik i deres processer. Vi gør det ved hjælp af machine learning og den data som allerede bliver opsamlet. Herunder kan du læse mere om hvad vi kan gøre for din virksomhed!

Fjernvarme

Reducer omkostningerne ved varmeproduktion

Med bedre indsigt i varmeforsyning, efterspørgsel og køling kan du træffe bedre beslutninger, sænke temperaturen og reducere omkostninger.

Brug forbrugerdata til at optimere

Forbrugerdata kan bruges til at optimere varmeproduktion, foretage prædiktiv vedligeholdelse, finde lækager og opdage uønsket opførsel.

Vand

Forbedre effektiviteten af vandforsyningen

Ved at overvåge og forudsige vandforsyning og efterspørgsel kan du beslutte den mest effektive måde at levere vand på. Hvilket hjælper dig til en mere effektiv vanddistribution.

Smart udvinding fra vandbrønde

Forudsig efterspørgslen efter vand fra dine brønde og udvind smartere. Dette kan sikre, at du ikke får uønsket forurenet vand i vandforsyningen.

Spildevand

Forbedre vandbehandling med ML

Ved at bruge Machine Learning med data fra dine biologiske processer kan du optimere vandbehandlingen og reducere omkostningerne ved vandrensning.

Optimer energiproduktionen

Måske bruger du affald og slam til at generere energi? Energiproduktion er en kompleks process, der kan optimeres ved hjælp af machine learning.

Image placeholder

Undgå uventet nedbrud

Prædiktiv vedligeholdelse kan hjælpe dig med at forudsige den resterende brugstid for dine kritiske komponenter. Uanset om det er en vandpumpe eller varmeveksler, er det muligt at forudsige, hvornår ting vil gå galt og proaktivt løse udfordringen. Med data fra dine komponenter såsom driftsdata, vibrationsdata og andne data er det muligt med machine learning at beregne den resterende levetid for en komponent eller asset. Dette er muligt, uanset om dit asset eller komponentet er placeret internt eller hos kunden. Information om levetid kan bruges til intelligent indkøb, hvor reservedele kan rekvireres fra din leverandør, så du har dem tilgængelige på vedligeholdelsestidspunktet.

Prædiktiv vedligeholdelse kan hjælpe din virksomhed med at identificere tidlige tegn på fremtidig nedbrud og dermed skabe et større P-F-interval som giver dig mulighed for at gribe ind tidligere.

Image placeholder

Producer den rigtige mængde varme på det rigtige tidspunkt

Det kan være svært at forudsige den rigtige mængde varme, der skal produceres på det rigtige tidspunkt. Machine learning kan hjælpe dig med at opnå bedre forudsigelser. Dette kan gøre din varmeproduktion billigere, mere energieffektiv og stadig imødekomme kundernes efterspørgsel. Det kan være vanskeligt at forudsige den rigtige temperatur i dit hydrauliske system for at imødekomme kundernes efterspørgsel og ikke overforsyne varme. Du har flere parametre der skal overvåges på samme tid, kombineret med at vide hvordan disse parametre påvirker det hydrauliske system. Dette kan være vanskeligt og ofte ret kompliceret. Med machine learning er det muligt at finde komplekse mønstre på tværs af alle relevante parametre i det hydrauliske system. Disse mønstre kan hjælpe med at forudsige varmebehovet og kan også fungerer som et alarmsystem, der finder tidlige tegn på uønskede situationer.

En machine learning model kan hjælpe med at forudsige dit varmebehov på alt fra det komplette distributionsnet til individuelle vekslere. Dette vil hjælpe dig med at levere den rigtige mængde varme på det rigtige tidspunkt til dine kunder, mens du sparer penge på energiproduktion og stadig leverer på din forsyningsforpligtelse.

Start din Machine Learning Rejse og optimer din virksomhed!

Bare rolig, vi gør det sammen med dig.

  • 1
    Campsite

    AI Camp

    Din Machine Learning rejse starter med at få en fornemmelse af Right Data i forhold til Big Data, Machine Learning og statistike koncepters. Gennem AI Camp lærer du, hvordan du bruger disse koncepter til at forbedre din virksomhed. Sammen vælger vi et potentielt pilotprojekt og foretager en parathedsvurdering for at sikre det er muligt at gennemfører i din virksomhed og på dine data.
    Vil du vide mere? Læs mere på vores AI Camp side.

  • 2
    Astronaut helmet

    Pilotprojekt

    En god måde at lære som organisation er at prøve. Et pilotprojekt giver dig muligheden for at se, hvad machine learning kan gøre i din virksomhed. Sammen analyserer vi data, undersøger mulige løsninger og skaber en skræddersyet prototype til din virksomhed. Vi udvikler løsningen i tæt samarbejde med dig, så vi sikrer, at den passer til jeres behov, ansatte og virksomhed. Afslutningen på et godt pilotprojekt er at teste modellen i produktionen for at se, at den virker. For at læse mere om nogle af vores pilotprojekter tjek vores kunde cases.

  • 3
    Stable production

    Pålidelig Produktion

    Et vellykket pilotprojekt vil naturligt føre til en implementering og integration af løsningen i din virksomhed. Det handler om at sætte prototypen i produktion. Du vil nu have en pålidelig, konsistent og effektiv produktion, hvor du kan bruge data til at træffe beslutninger. Du er i stand til at betjene løsningen, og vi overlader dig til at gøre, hvad du gør bedst.

Her er hvad vores kunder siger om os

“AI Campen gav indblik i hvad Machine Learning er og hvor det kan bruges i vores virksomhed. Vi fik den baggrundsviden der skulle til, for at vi kunne komme i gang med et machine learning projekt i vores virksomhed.”

Jens Rishøj Skov

Affaldvarme Aarhus

Kontakt os i dag for at starte på din rejse!

+45 71 99 31 03
hi@neurospace.io

Møllevangs Allé 142, 8200 Aarhus N, Denmark

Vi vil gerne tale om dit næste projekt over en kop kaffe. Det er, og vil altid være, gratis!