Репортаж от Wedoany，Американская компания RLCore запустила платформу непрерывной оптимизации в реальном времени RLTune, которая добавляет интеллектуальный слой непрерывного обучения к существующим системам управления на объектах водоснабжения и водоотведения. Используя обучение с подкреплением с ограничениями, платформа динамически оптимизирует эксплуатационные показатели, обеспечивая снижение расхода химикатов и энергопотребления на 15–25%, повышение скорости реакции на 95% и эффективность процессов более 90%. Компания представила этот продукт на конференции ACE26 Американской ассоциации водоснабжения (American Water Works Association).
Промышленные системы работают в динамичной среде, где условия постоянно меняются, включая колебания цен на энергоносители и химикаты, изменения состава поступающей воды, износ оборудования и кадровые ограничения. Традиционные методы управления часто полагаются на фиксированные коэффициенты усиления или модели, не способные обучаться на основе окружающей среды, из-за чего операторам приходится вручную устранять возникающие расхождения, что приводит к низкой эффективности работы и потере возможностей для оптимизации. По оценкам, ежегодные потери от контролируемой неэффективности во всех промышленных процессах превышают 1 триллион долларов США.
RLTune располагается поверх существующего стека управления предприятием и применяет обучение с подкреплением с ограничениями, постоянно совершенствуя управленческие решения в реальных условиях эксплуатации. Платформа обучается на данных реальной заводской среды, непрерывно оптимизируя промышленные процессы для достижения заданных оператором ключевых показателей эффективности (KPI) на уровне предприятия. Шелли Терри (Shelley Terry), генеральный директор инфраструктурного объекта Drayton Valley Инфраструктура, отметила, что после внедрения сотрудничества количество нештатных ситуаций в диспетчерской завода сократилось, расход химикатов снизился, а экономия водных ресурсов возросла, что позволило операторам сосредоточиться на более ценных задачах. Фрэнк Маннарино (Frank Mannarino), старший вице-президент EPCOR Water Services, считает, что данный подход демонстрирует возможность внедрения передовых методов управления и искусственного интеллекта в соответствии с принципами работы коммунальных предприятий.
Ключевые функции платформы включают: непрерывное обучение и адаптацию — автоматическую подстройку под сезонные изменения, колебания состава поступающей воды, износ оборудования и технологические возмущения без необходимости ручной перенастройки циклов; отсутствие необходимости в цифровых двойниках или сложных физических моделях — обучение непосредственно на данных реальной заводской среды; оптимизацию с ограничениями — операторы могут задавать границы и определять постепенное повышение автономности, сохраняя возможность ручного вмешательства; ведение журналов данных для повышения прозрачности работы и количественной оценки изменчивости и режимов работы; независимость от поставщиков — подключение через OPC-UA для совместимости с SCADA, DCS, PLC, историческими базами данных и IoT-шлюзами; поддержка локального развертывания с сохранением данных на объекте.
RLCore относит эту категорию к реальной автономной оптимизации (RTAO). Компания основана в октябре 2024 года и состоит из международно признанных экспертов в области обучения с подкреплением, а также лидеров в области продуктов и технологий с опытом масштабирования. Платформа RLTune развернута на муниципальных, водоочистных и промышленных объектах, помогая операторам повышать устойчивость, снижать расход химикатов и энергопотребление, улучшать стабильность процессов и адаптироваться к изменениям в реальном времени.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
