佐治亚理工学院与 Avid Solutions 和 IBM 合作,彻底改变斯通克雷斯特市的资产管理、能源分配和员工队伍协调
The Partnership for Inclusive Innovation (PIN) 正在推动面向应用、以社区为导向的创新在全乔治亚州的发展,迄今已支持了 20 个社区,并在全州范围内激活了 140 多项技术。受 PIN 使命的启发,IBM 业务合作伙伴 Avid Solutions 发起了一项全国性行动项目,重点开发针对粮食和能源不安全问题的解决方案,涵盖建筑、制造和能源系统等领域。这项工作在乔治亚州斯通克雷斯特市试点,为与乔治亚理工学院 (Georgia Tech) 的合作奠定了基础,该校以研究合作伙伴身份加入了这一行动项目。
乔治亚理工学院对与 Avid Solutions 共同参与这一前瞻性行动项目表示了热切的兴趣。该项目强调可持续性、劳动力发展和社区韧性,为学生提供了一个有意义的机会,将他们的技能应用于实现公平且具有长期影响的实践中。该大学期待建立稳固且富有成效的合作关系。
斯通克雷斯特市提供了一个通过创新应对系统性挑战的独特机会。该城市在基础设施方面存在限制,影响了预测性维护、高效能源分配以及协调的劳动力发展。这些不足凸显了采用更加综合、以技术为驱动的方法的紧迫性,这种方法能够支持社区的长期韧性和公平增长。
IBM® Maximo Application Suite 帮助 3 个县避免计划外资产停机
通过使用 watsonx Orchestrate 的智能工作流缩短手动现场响应时间
通过能源监测降低高峰负荷成本
通过自动化减少农业废水
与早期项目相比,部署速度提升
为了实现具有韧性和智能化的基础设施愿景,Avid Solutions 牵头推进该项目,ZNAPZ 为 IBM® Maximo Application SuiteApplication Suite 提供许可支持。该计划的核心是部署 IBM Maximo Application Suite 资产管理解决方案和 IBM® watsonx Orchestrate 自动化解决方案,选择这两个解决方案是因为它们的可扩展性、互操作性和支持公私整合的能力。
从场地准备和利益相关方协调,到系统集成、传感器和无人机部署,再到全面验证,各阶段的实施工作都经过了精心协调。在整个过程中,Avid Solutions 主导了 IBM 技术的交付,确保与佐治亚理工学院现有系统的无缝整合并与其社区目标保持一致。
转型包括三个关键要件:
通过佐治亚理工学院与利益相关者之间的协调,解决了数据孤岛等难题,同时通过合作创造当地绿色就业机会,缓解了员工队伍的限制。该系统建立在 watsonx Orchestrate 和 Maximo 基础上,具有模块化、API 驱动的架构,符合 IBM 协议,因此可以通过修改能源模型、作物数据库和监管层来适应其他地区。
Maximo 和 watsonx Orchestrate 的部署,为 Avid Solutions 在斯通克雷斯特市的项目带来了可衡量的、全社区的影响。
通过利用预测分析,该项目在三个县实现了非计划资产停机时间减少 40%。由 watsonx Orchestrate 支持的智能工作流,使现场人工响应时间减少了 60%,显著提升了运营灵活性。清洁能源监控使高峰负荷成本降低了 18%,而农业自动化将水资源浪费量减少了 30%。与之前的项目相比,该计划还使部署速度提高了 30%,预计将在三年内节省 230 万美元的成本,投资回报率达到 10 倍。
除了提升运营效率外,该项目还在可持续发展和智能基础设施领域创造了 120 个新岗位,赋能当地人才,同时巩固了 Avid Solutions 和乔治亚理工学院作为包容性创新推动者的角色。
这一转型标志着从被动式治理到预测性治理的转变,其中智能自动化可以实现更快的数据驱动决策。通过将 Maximo 扩展至生物和环境资产,Avid Solutions 重新定义了资产管理,并将该项目打造为可扩展、韧性基础设施的全国示范模型。展望未来,Avid Solutions 和乔治亚理工学院将在 2025 年加深在乔治亚州各地解决方案的参与,通过与高年级学生开展顶点合作,支持下一阶段的系统优化和数据整合。
佐治亚理工学院是美国顶尖的公立研究型大学之一。该校拥有超过 50,000 名学生,分布在亚特兰大主校区、法国梅斯的校外教学点(佐治亚理工学院欧洲校区),另外还包括通过远程和在线方式学习的学生。
Avid Solutions Intl 是 IBM 合作伙伴,为行业提供创新,可扩展的解决方案。凭借在数字化转型、自动化和智能系统整合方面的专业知识,Avid Solutions 可帮助组织通过先进的技术和战略协作实现运营现代化,增强可持续性并促成可衡量的影响。
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示例仅供说明之用。实际结果将因客户配置和条件而异,因此通常无法提供预期的结果。