向任何规模的社区提供干净的淡水都不是一件简单的事情。公共供水商必须维护从水源到水龙头的所有环节,包括存储、管道、处理设施和配水枢纽等。
然而,正如 Decision Makers, Ltd. 首席执行官 Eyal Brill 博士所解释的那样,“世界上大多数水务公司都是小型组织,没有 IT 基础设施。没有 IT 专家。他们无力在 IT 系统上进行大量投资。”
即便如此,信息技术仍具有巨大的潜力,可以帮助水务公司保持平稳运行。因此,Brill 博士创办了家族企业 Decision Makers,旨在将现代技术的优势带入对生活至关重要的行业。
利用该公司的服务,水务公司可以检测到因设备故障、事故甚至恶意活动等原因造成的水质异常。Decision Makers 采用了一种名为无监督机器学习的技术,这种技术依赖于这样一种理念,即异常情况在问题失控之前就会出现征兆。Decision Makers 分析水务公司的数据,并在发生异常时发出危险信号,这与信用卡公司监控账户欺诈行为的方式大致相同。
每 5 分钟收集一次数据
平均一个供水系统包含 262 个传感器
现有网络中的各个点已经收集了必要的数据,因此下一步很简单。Brill 博士解释说:“我们告诉客户的是,您无需在服务器上进行任何投资,也不需要 IT 专家。这是我们的职责。我们是专家。我们将为您提供基础设施。您唯一需要做的就是将数据发送到云端。”
但是要传送到哪种云呢?毕竟,有关水质和可用性的信息对社区的健康至关重要。它必须保持安全,必须全天候可用,并且必须得到世界一流的客户服务支持。
在短暂试用竞争的云提供商后,该公司选择 IBM® Cloud Virtual Servers 作为 Decision Makers 提供服务的唯一基础架构。该公司选择 IBM 的一个重要原因是安全。“我们其中一个最大的客户非常担心数据的安全性。我们推荐他们向 IBM Cloud 团队进行技术咨询。他们的所有问题都得到了快速解答,现在他们确信自己的数据在 IBM Cloud 上是安全的。”
据该公司及其客户了解到,IBM Cloud Virtual Servers 包含一系列令人印象深刻的安全措施,包括 24x7 现场安全、邻近和生物识别访问控制以及数字安全视频监控。
IBM Cloud 还支持 IBM® Watson Studio 和 IBM Watson Machine Learning 技术,Decision Makers 计划在未来使用这两项技术来进一步完善其算法。借助 IBM Watson Studio,该公司将能够一键准备、管理和监控视觉模型。
IBM Watson Machine Learning 技术能够在有警报发出时提供反馈,向 Decision Makers 的客户“教授”解决方案。随着时间的推移,系统会了解到哪些异常是预料之中的,哪些是需要关注的。
如今,Decision Makers 正在稳步发展,客户遍布世界各地。“我们很自豪地称其为家族企业。”他们的孩子 Adi 和 Barak 以及女婿 Michael 都是团队中的重要成员,他们根据公司的需求接受了研究生教育。
这种家庭意识反映在 Decision Makers 与 IBM 以色列团队的关系中。对于 Brill 博士来说,他从 IBM 获得的服务是一个关键的竞争优势。他表示:“IBM 团队一直在我们身边。无论我们在一天中的什么时候向 IBM 支持部门提交问题,都会在 30 分钟内得到回复和响应。这是非常有价值的,尤其是当使用像 Watson 这样的先进技术时。”
展望未来,Decision Makers 计划使用 IBM Watson 技术对事件进行自动分类。这对水务公司的高管来说尤其有吸引力,因为这些分类可以为他们提供一个高层次的视角,让他们了解哪些挑战最需要关注。
与此同时,Adi Brill 说,她、她的丈夫和她的兄弟将继续为公司做出自己的贡献。她说:“与家人一起工作需要极大的耐心,需要彼此尊重。我们是很幸运的,因为我们的父母认为我们足够成熟、足够聪明,我们的见解值得倾听。这对我们来说非常宝贵。”
Decision Makers(ibm.com 外部链接)成立于 2008 年,总部位于以色列 Shoam,致力于帮助世界各地的水务公司检测异常水质事件,而无需投资额外的基础设施。由于 Decision Makers 将其解决方案作为服务提供,因此能够保持较低的价格,以便各种规模的水务公司都可以从这项技术中受益。
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2020 年 12 月在美国制作。
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