El SIAAP, referente público del tratamiento de aguas residuales en la región de Île-de-France, se embarcó en 2016 en el diseño de un plan estratégico a largo plazo: SIAAP 2030. Su objetivo es aplicar una estrategia de mantenimiento condicional y predictivo a medio plazo. Entre los retos perseguidos: mejorar el mantenimiento de sus equipos industriales, en particular la supervisión y el diagnóstico en tiempo real de los equipos críticos, con técnicas de análisis avanzadas (sensores IoT, IA). Y es nuestra innovadora BL.Predict ¡plataforma que ha sido seleccionada para afrontar el reto!
Un experimento realizado en equipos críticos
Esta experimentación de mantenimiento conectado e inteligente comenzará en diciembre. Se llevará a cabo en equipos críticos: los tamices de barras. El cribado es una operación de tratamiento del agua destinada a atrapar los materiales y todo tipo de residuos contenidos en el canal de entrada de una estructura hidráulica o en la fase de pretratamiento de las aguas residuales domésticas, agrícolas o industriales, para poder extraerlos, almacenarlos en un contenedor y evacuarlos hacia una vía de tratamiento.
Participación en toda la cadena de valor
BL.Predict integra toda la cadena del Internet de las Cosas: objetos conectados, almacenamiento de datos, explotación de datos e interoperabilidad con nuestras soluciones de gestión del mantenimiento (es decir, CARL Source). En una primera fase, BL.Predict supervisará y analizará la motobomba hidráulica, su motor eléctrico y el sistema hidráulico (cilindros para mover las rejillas). Para ello, BL.Predict recogerá las mediciones de las vibraciones del sistema hidráulico, el consumo eléctrico de los motores, las temperaturas de funcionamiento y el nivel de partículas en el aceite.
Finalmente, BL.Predict incorporará la IA para el diagnóstico y la prevención de fallos (pronóstico).
