AInwater - La inteligencia del agua
- Nombre del fundador(a)
- Martín
- En qué país reside el(la) fundador(a)
- Chile
- País donde tus productos o servicios están llegando
- Chile
- ¿A cuál de los siguientes desafíos apunta tu proyecto?
- Desafío 1: Gestión del Agua (Water Management),Desafío 5: Agricultura Inteligente (Smart Farming)
- ¿Cuál es el problema que quieres resolver?
- Administración del recurso hídrico con ciudades cada vez más pobladas: la mayoría de las plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR) no son energéticamente eficientes. La EPA (2013) estima que hay espacio para una reducción de energía de hasta un 30% en los servicios públicos de EEUU. La situación empeora en los países en vía de desarrollo, donde las instalaciones no se construyen debido a los altos valores de inversión en CAPEX y OPEX.Debido a la falta de financiamiento, los sistemas ineficientes representan el 55% del consumo total de energía durante el proceso de aireación (ESMAP 2012, Banco Mundial). Esto afecta de forma transversal a ciudades de todo el mundo, agravándose en los países en vías de desarrollo en las PTAR pequeñas y medianas. Además de esto, la ONU ha proyectado que tendremos 5000 millones de personas viviendo en ciudades en solo nueve años más 2030, frente a los 3500 millones de habitantes urbanos actuales.Operatividad: Durante la operación diaria en las plantas, los operadores (usuarios) necesitan formas de interpretar y monitorear los datos SCADA fácilmente. Los datos SCADA a menudo solo brindan vistas gráficas en línea y descarga de datos históricos. Sin embargo, excluyen el análisis de KPI, el análisis predictivo y a largo plazo, las alertas basadas en tendencias u optimizaciones. Los operadores generalmente confían en MS Excel para evaluar el rendimiento de las plantas, lo que implica un proceso largo y que requiere mucho tiempo. El reaccionar y no predecir los problemas donde deben usar soda cáustica o hipoclorito de sodio en el tratamiento de aguas, provoca una mala administración de insumos. Esto no significa que los operadores están mal equipados y entrenados para hacer su trabajo, más bien, indica que no tienen un equipo de soporte que los ayude con el análisis de datos y la interpretación de ingeniería de las tendencias y el comportamiento de la planta. Esto último es nuestra oportunidad como AInwater, para ayudarles.
- ¿Cuál es la solución que ideaste para resolver el problema identificado?
- Nuestra tecnología permite a los operadores monitorear y optimizar sus plantas de tratamiento de riles, enfocándose en el proceso de aireación. Proporciona información, predicciones, tendencias y alertas variables si se salen de rango. AInwater es el partner tecnológico que entrega soporte continuo a los operarios.Es fácil de implementar, ya que no requiere modificaciones de hardware en la planta, y solo requiere tener acceso a los datos operativos. La instalación es sencilla: el operador otorga acceso al sistema SCADA a través de un FTP o una API, y nosotros hacemos el resto en menos de 6 semanas (2 semanas para la evaluación del potencial de ahorro de energía, 2 semanas para la adaptación del Digital Twin y 2 semanas para despliegue). No existen riesgos de ciberseguridad, ya que no hay acceso directo a los sistemas SCADA o al PLC y sistemas de control. Herramientas SaaS:1- Simulador o Digital Twin: con los datos operativos, podemos desarrollar un Digital Twin de la planta, que permite monitorear, predecir y optimizar. El Digital Twin es exclusivo de cada instalación, ya que utiliza datos operativos. Esto permite al operador simular diferentes escenarios futuros basados en tendencias actuales y variables procesables.Cuanto más tiempo es un lugar, mejor se vuelve como cualquier sistema basado en aprendizaje automático que "aprende" con el tiempo.2- Dashboard: Fácil interpretación de parámetros críticos mediante gráficos y datos numéricos. Fácil análisis de tendencias y alertas basadas en probabilidades de incumplimiento de normativa en calidad de agua.3- Sugerencias automatizadas de eficiencia energética y en reactivos: los modelos de IA que tenemos, son el núcleo de la tecnología proporciona al operador sugerencias de optimización automatizadas basada en datos. Para esta convocatoria con AB InBev y Coca Cola, se destaca el minimizar la energía en el tratamiento y el uso de reactivos químicos, el tener una visualización predictiva y no reactiva.
- Define el nivel de desarrollo tecnológico de tu proyecto
- 6. Tengo un prototipo que ya está siendo utilizado por usuarios finales reales.
- Cuéntanos de forma resumida cuál es el impacto que busca generar tu proyecto, menciona el indicador con el cual lo pretendes medir.
- Con nuestra propuesta, se logrará un ahorro en uso de reactivos y uso energético en plantas de tratamiento de aguas industriales con lodos activados. Se busca optimizar en un 5% entre uso en aireadores e insumos químicos como hipoclorito en problemas de abultamiento de lodos y/o soda cáustica para estabilizar el pH.
- Escribe los TAGS que identifiquen tu proyecto
- AInwater, Inteligencia Artificial, Lodos, Eficiencia Energética, SaaS, Machine Learning, Tratamiento de aguas y riles, Inteligencia del agua, cleantech, startup, savingtheplanet, crazyforwater, SDGs
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