Utfordringen
På byggeplasser langs i hele landet står anleggene fra Slamrensing AS for å resirkulere slamvann fra anleggsplasser. Med over 50 anlegg spredt over et stort område, opplevde de tidligere unødvendige kostnader og ineffektiv drift på grunn av et lite intuitivt grensesnitt. Dette gjorde det vanskelig for operatørene å forstå og tolke feil som oppstod.
Teknikere og operatører ble sendt ut for å sjekke anleggene, noe som førte til forsinkelser og unødvendig ressursbruk.
Digital tvilling-teknologi som løsning
For å løse disse utfordringene inngikk Slamrensing et strategisk partnerskap med Twilligent. Målet var å implementere digitale tvillinger for å få bedre oversikt, redusere kostnader og optimalisere ressursbruk. Digitale tvillinger av ett generisk anlegg ble utviklet, kopiert for hvert anlegg og koblet med sanntid sensordata. Den visuelle representasjonen av anleggenes tilstand ble tilgjengelig gjennom 3D-modeller, samtidig som Twilligents system samlet, prosesserte og presenterte dataene på et intuitivt dashboard. Det gjorde det enklere og raskere for operatørene å tolke dataene.
Dette er Slamrensing AS
Slamrensing har som mål om å skape bærekraftige løsninger for å minimere fotavtrykket. Vår oppgave er å sikre vann, slam og utslipp elimineres og håndteres effektivt med 100% digital styring, logging og kontroll av både renseanlegg og prosesser.
Kontinuerlig overvåkning og bedre responstid
Gjennom kontinuerlig overvåkning gir digitale tvillinger Slamrensing muligheten til å motta øyeblikkelige varsler om uforutsette hendelser. Operatørene kan raskt identifisere og lokalisere feil, og riktig ressurs kan sendes ut i rett tid. Den automatiserte datainnsamlings- og analyseprosessen muliggjør planlegging av vedlikehold på lang sikt, noe som fører til bedre kontroll, raskere respons på feil og betydelige kostnadsbesparelser.
Neste steg – implementering av kunstig intelligens
Det neste skrittet for Twilligent og Slamrensing er implementeringen av kunstig intelligens i løsningen. Twilligent jobber nå i samarbeid med studenter ved UiA, om å fjernstyre anlegget direkte fra den digitale tvillingen. Ved å utnytte maskinlæring kan anleggene forutsi fremtidige problemer og tilpasse driften dynamisk. Dette går langt utover tradisjonell manuell overvåking, da systemet kontinuerlig lærer av dataene det samler inn. Den daglige driften kan dermed planlegges mer effektivt, og potensielle feil kan identifiseres og løses før de eskalerer.
Bærekraftig fremtid for byggeplasser
Integrasjonen av kunstig intelligens vil ikke bare forbedre daglige drift , men også gi mulighet til å teste og implementere forbedringer uten å forstyrre den daglige driften. Dette skaper en mer bærekraftig og effektiv prosess, og det blir spennende å følge med på hvordan teknologien vil påvirke fremtidens byggeplasser.