De acordo com pt.wedoany.com-A RLCore dos EUA lançou a plataforma de otimização contínua em tempo real RLTune, que adiciona uma camada inteligente de aprendizado contínuo aos sistemas de controle existentes em instalações de água e efluentes. Utilizando aprendizado por reforço com restrições, ela otimiza dinamicamente o desempenho operacional, reduzindo o consumo de produtos químicos e energia em 15-25%, melhorando o tempo de resposta em 95% e alcançando eficiência de processo superior a 90%. A empresa apresentou este produto na conferência ACE26 da American Water Works Association.
Os sistemas industriais operam em ambientes dinâmicos, com condições em constante mudança, incluindo flutuações nos preços de energia e custos de produtos químicos, variações na água de entrada, desgaste de equipamentos e limitações de pessoal. Os métodos de controle tradicionais dependem principalmente de ganhos fixos ou modelos que não aprendem com o ambiente, exigindo que os operadores gerenciem manualmente as lacunas resultantes, levando a baixa eficiência operacional e perda de oportunidades de otimização. Estima-se que as perdas anuais devido a ineficiências controláveis em todos os processos industriais ultrapassem 1 trilhão de dólares.
O RLTune opera sobre a pilha de controle existente da fábrica, aplicando aprendizado por reforço com restrições para melhorar continuamente as decisões de controle sob condições operacionais reais. A plataforma aprende com o ambiente da fábrica em tempo real, otimizando continuamente os processos industriais para atingir KPIs de nível de fábrica definidos pelos operadores. Shelley Terry, gerente geral de Infraestrutura de Drayton Valley, afirmou que, após a colaboração, as surpresas na sala de controle da fábrica diminuíram, o uso de produtos químicos caiu, a economia de água aumentou e os operadores puderam se concentrar em trabalhos de maior valor. Frank Mannarino, vice-presidente sênior da EPCOR Water Services, acredita que o método demonstra como introduzir controle avançado e inteligência artificial de forma alinhada com as operações de serviços públicos.
As principais funcionalidades da plataforma incluem: aprendizado contínuo e adaptação, adaptando-se automaticamente a mudanças sazonais, variações na água de entrada, desgaste de equipamentos e perturbações de processo, sem necessidade de reajuste manual de ciclos; sem necessidade de gêmeos digitais ou modelos físicos complexos, aprendendo diretamente do ambiente real da fábrica; otimização com barreiras de proteção, permitindo que os operadores definam limites e estabeleçam autonomia progressiva, mantendo a capacidade de substituição; registro de dados para aumentar a visibilidade operacional e quantificar variabilidade e padrões operacionais; independência de fornecedores, conectando-se via OPC-UA a SCADA, DCS, PLC, bancos de dados históricos e gateways IoT; suporte para implantação local, mantendo os dados no local.
A RLCore denomina esta categoria de Otimização Autônoma em Tempo Real (RTAO). Fundada em outubro de 2024, a empresa é composta por especialistas internacionalmente reconhecidos em aprendizado por reforço e líderes de produto e tecnologia com experiência em escalabilidade. A plataforma RLTune é implantada em instalações municipais, de efluentes e industriais, ajudando os operadores a construir resiliência, reduzir o consumo de produtos químicos e energia, melhorar a estabilidade do processo e se adaptar a mudanças em tempo real.
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