返回案例列表

把一座水厂交给 AI 来"自动驾驶",韩国水资源公社华城做到了——这是全球第一座获评灯塔的水务设施:化学品用量↓19%、劳动效率↑42%、电耗↓10%,并已复制到全国40多座水厂。

韩国水资源公社华城 · 第11批 · 全球首座水处理灯塔工厂

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:15711KR12
企业名称
K-water Hwaseong(韩国水资源公社 K-water)
工厂所在地
韩国 · 华城(京畿道)
所属行业
公用事业 / 水处理(自来水生产和供应)
灯塔类型
单一工厂灯塔
入选批次 / 发布日期
第11批 · 2023年12月
核心产品
工业用水与饮用水(日供水规模约26万m³)
应用领域
城市供水、工业供水、水处理、水安全管理

🔧 核心案例

①智能自主工厂操作系统 核心用例
⚠️ 痛点:水处理高度依赖人工判断原水水质、投加药剂、调度泵组,气候变化下水情波动加剧,人工难以稳定、及时响应。
💡 方案:基于大数据的自主运行系统,AI 综合分析水质、水库水位与泵组工况,自动计算排泥量与药剂投加量,实现"自动驾驶"式运行。
实施路径
Step 1 — 数据贯通:打通原水水质、水库水位、泵组运行、药剂投加全链路数据
Step 2 — 水质分析:AI 实时分析进水水质并预测变化趋势
Step 3 — 自主决策:系统自动计算最优排泥量与化学药剂投加量
Step 4 — 闭环执行:指令自动下发至处理设备,实现少人/无人运行
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 自主运行决策引擎
AI 学习历史运行数据,在水质目标与成本间求最优运行策略。
02.04.01 工业操作系统 · 水厂运行中枢
统一调度取水、处理、供水各环节,实现全流程自动控制。
05.02.01 大数据分析 · 多维数据融合
融合水质、水位、能耗等多源数据,支撑运行决策。
📊 核心成效:工艺劳动效率 ↑104%
②需求预测能源优化 核心用例
⚠️ 痛点:供水与用电负荷波动大,泵组和处理设备长期满负荷或空转,能耗居高不下。
💡 方案:基于需求预测的能源优化,结合用水需求与电价时段智能调度泵组与处理设备,削峰填谷降低电耗。
实施路径
Step 1 — 需求建模:分析历史用水量,建立分时、分季节用水需求模型
Step 2 — 负荷预测:AI 预测未来时段的供水需求与用电负荷
Step 3 — 调度优化:结合电价时段优化泵组启停与运行组合
Step 4 — 能耗监控:实时监测能耗并持续调优
关键技术
04.02.03 需求预测 · 用水负荷预测
机器学习预测供水需求,为调度提供前瞻输入。
09.03.01 能源监控 · 能耗实时可视
对泵组、处理设备能耗进行分项计量与实时监控。
05.02.03 实时分析 · 动态调度优化
基于实时工况动态调整运行策略,实现节能运行。
📊 核心成效:能耗 ↓10%
③ML预测性维护 核心用例
⚠️ 痛点:泵、电机、仪表等关键设备突发故障会导致停水,被动维修成本高、影响供水安全。
💡 方案:机器学习预测性维护,实时监测设备运行状态,提前预警潜在故障并安排计划性维护。
实施路径
Step 1 — 传感器部署:在泵组、电机等关键设备部署振动、温度、电流传感器
Step 2 — 状态监测:实时采集设备运行参数并建立健康基线
Step 3 — 故障预测:ML 模型识别异常模式,提前预测故障风险
Step 4 — 计划维护:自动生成维护工单,变被动抢修为主动维护
关键技术
05.01.04 预测性维护 · 故障预测模型
机器学习识别设备劣化趋势,提前预警故障。
08.02.01 预测性维护 · 可靠性管理
从可靠性视角管理设备全生命周期,降低非计划停机。
01.01.05 IoT设备 · 关键设备物联
设备状态高频采集并联网上传,形成健康数据底座。
📊 核心成效:维护成本 ↓33%
④培训与维护数字孪生 核心用例
⚠️ 痛点:水处理系统结构复杂,新员工上手慢、培训周期长,实操维护演练存在安全风险。
💡 方案:数字孪生构建水厂虚拟镜像,用于员工培训与维护模拟,在虚拟环境中反复演练,降低实操风险。
实施路径
Step 1 — 工厂建模:对水厂工艺、设备、管路进行三维数字化建模
Step 2 — 孪生映射:接入实时运行数据,构建与实体同步的数字孪生
Step 3 — 培训模拟:员工在虚拟环境中模拟操作与故障处置
Step 4 — 维护演练:在孪生体上预演维护方案,验证后再上实体
关键技术
03.01.01 数字孪生 · 水厂虚拟镜像
构建与实体水厂同步的数字镜像,支撑仿真与培训。
05.04.02 产线数字孪生 · 工艺仿真
对处理工艺与维护流程进行仿真推演。
📊 核心成效:培训时间 ↓33%
⑤AI CCTV安全管理 核心用例
⚠️ 痛点:水厂厂区范围大、现场值守人员少,传统人工巡检与被动录像难以及时发现安全隐患。
💡 方案:AI CCTV 智能视频监控,自动识别危险区域闯入、设备异常与人员不安全行为,即时告警并快速响应。
实施路径
Step 1 — 视频接入:厂区关键点位 CCTV 视频流统一接入平台
Step 2 — AI 识别:计算机视觉实时识别闯入、跌倒、设备异常等事件
Step 3 — 风险判定:AI 对事件进行分级,过滤误报并判定风险等级
Step 4 — 即时告警:自动推送告警至值班人员,缩短响应时间
关键技术
01.03.02 视觉检测 · 异常行为识别
计算机视觉实时检测不安全行为与设备异常。
05.01.01 大模型/AI · 安全事件推理
AI 对视频事件进行分级研判,降低误报、精准告警。
01.03.01 机器视觉 · 全天候监测
全天候视频感知,覆盖人防盲区。
📊 核心成效:事件响应时间 ↓75%

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
工艺劳动效率—提升 104%↑104%AI 自主运行减少人工干预
能耗—降低 10%↓10%需求预测驱动的能源优化调度
维护成本—降低 33%↓33%ML 预测性维护减少突发故障
培训时间—降低 33%↓33%数字孪生虚拟培训替代实操
事件响应时间—降低 75%↓75%AI CCTV 实时告警快速响应

🗺️ 技术全景图

01
智能装备
✔️
02
工业软件
✔️
03
智能工厂
✔️
04
智慧供应链
✔️
05
智能赋能技术
✔️
06
智能制造新模式
·
07
工业网络
·
08
系统安全
✔️
09
绿色可持续
✔️
已覆盖(7/9) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:88%

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
韩国水资源公社(K-water)为韩国最大水务国企,华城水厂日供水约26万m³,服务华城与平泽经济区
💰 投入规模
自2020年与韩国环境部推进"智能水管理"项目,AI系统2022年4月建成,已推广至全国40余座水厂
⏱️ 实施周期
2020年立项,2022年4月AI系统上线,目标2030年实现完全自主运行
🎯 关键技术门槛
AI水质分析模型、实时设施监测与自诊断、数字孪生、智能视频监控及规模化复制能力
👉 适合什么企业参考
城市水务集团、供水/污水处理厂、燃气电力等关键基础设施运营商
💡 想下载完整案例资料或自评工厂?
点击文末左下角 「阅读原文」,在网站获取全部工具

🏭 行业对标视角

国标分类路径:电力、热力、燃气及水生产和供应业 → 水的生产和供应业 → 自来水生产和供应(国标 4610)

📌 全球灯塔网络中首座、也是目前唯一一座水处理/公用事业设施,公共水务服务商数字化转型的标杆。

💡 基础设施也能"智造":灯塔网络长期聚焦制造业,K-water 华城的入选打破了这一边界——证明 AI+大数据在供水等关键基础设施中同样能带来可量化的效率、能耗与安全收益,为全球公共事业数字化树立了新范式。

💬 互动

你的城市供水或公共设施是否也在探索 AI 自主运行?如果给水厂装 AI,你最想先解决哪个问题——水质稳定、能耗、设备维护还是安全监控?

👇 欢迎在评论区分享你的经验与困惑

📊
灯塔名录
回复【名录】获取完整名单
🔍
灯塔案例
回复【分析+企业名】
🦞
灯塔虾评
回复【自测】评估差距
📋
CMMM 自评
回复【CMMM】国标诊断
📥 下载此案例(多种格式)
🌐 网页 📽️ 幻灯片 📊 PPTX 📄 DOCX 🗂️ JSON 📝 MD 📋 CSV
🔍 自评你的工厂
🦞 灯塔虾评 对标灯塔 · 快速定位差距 📋 CMMM 自评 国标诊断 · 5 级量化评分
返回案例列表