当Devesh Bharadwaj还是印度新德里的一名高中生时，他便了解到一项关于淡水供需缺口的惊人数据—人类对清洁水的需求有60%没有得到满足。Devesh被这个问题的严重性所震惊，并在大学期间开始研究解决方案。

随着研究的深入，Devesh发现问题的根源在于水厂缺乏数据驱动技术，导致风险和成本的增加，从而加剧了供水短缺和温室气体排放的问题。

如今，Pani公司为水务行业人员提供的功能越来越丰富，对日常操作人员、工艺分析师和工程师、区域经理和工厂家而言都非常实用。Pani公司针对每个工厂的特殊需求进行调整，根据水源情况和设施使用程度应有不同的数字化管理技术。通过对水厂的数字化转型，Pani公司帮助运营商加快实现可持续供水的进程。

全球应共同努力，增加经济实惠的水资源途径，减少水资源的压力和损耗。加强水资源回收再利用以减轻水的压力，减少水的损耗。通过在世界各地的水厂实施数字化技术，可以帮助获取更广泛的水资源，实现零排放。

通过使用先进的技术和现代商业模式，如Pani提供的软件服务(SaaS)，水厂即可捕获数据并获得可视化的解决方案，为操作人员提供重要信息。运营团队也可更好地了解计划如何实时运行，并通过采取必要的步骤，确保流程平稳运行。

运营商通过持续收集和汇总数据，即可优化流程，寻找提高效率、降低成本和能源消耗的机会。人工智能和机器学习技术可以提供预测性和规范性的建议，以指导运营团队建立最有效的流程。这些建议包括：了解膜的清洗时间、清洗效果、资源回收机会、成本与能源的节约，并定期进行风险评估，以防止系统故障和停机的发生。

例如，Ai技术可以提高反渗透技术的效率。反渗透(RO)是一种基于膜的过滤技术，用于从液体溶液中分离溶解的固体。系统的半渗透膜可以过滤大多数溶解的悬浮固体，如矿物、病毒以及更大的颗粒。突出的净化能力使反渗透技术应用于各大工业和市政水厂。

机器学习技术可以提高反渗透设备效率的三个方面分别是:

1. 膜维护：反渗透的性能和成本依赖于膜的维护管理。人工智能技术可以收集相关数据，开发模型以准确预测何时需要清洗或更换膜。
2. 特定的能源消耗：反渗透是一种能源密集型的处理过程，需要水通过半透膜加压。机器学习技术可用于确定最佳流速、压力，优化配置，实现能源消耗的最小化，满足目标水质。
3. 降低风险。在工厂的计划外停机事故中，人为错误占24%。如定期维护等降低风险的传统实践，容易受到系统故障的影响，系统故障通常会导致计划外停机。为了防止此类问题的发生，工厂经理可以利用机器学习技术的预测能力，提前预测可能发生的问题，并通知运维人员以便及时计划和分配资源。
4. 世界各地的水厂受到需求和成本的影响越来越大，水务行业需要迅速做出改变，低风险、低排放、低成本地提供可持续水资源。随着气候变化的紧迫性加大，工厂应尽快采用数字化解决方案，这个步骤在几天或几周内即可完成，无需耗时太久。