AIDIS Argentina junto a AERZEN

Jueves 24 de julio a las 17:00 h

Disertante: Juan Brito – STS Business Development Manager

Eje central

Cómo el monitoreo en tiempo real y el análisis de datos históricos permiten anticipar fallas, optimizar la operación y avanzar hacia decisiones informadas en plantas de tratamiento. Se incluirá una mirada introductoria al uso de machine learning aplicado a procesos ambientales.

Temas: 

• La importancia estratégica de los datos en la operación de plantas de tratamiento.
• Variables críticas que deben monitorearse y registrar con frecuencia.
• Consecuencias comunes de operar sin historial de datos confiables.
• Análisis de tendencias para detectar desviaciones y tomar decisiones operativas.
• Ejemplos prácticos de cómo los datos anticipan fallas o mejoran la eficiencia.
• Introducción al machine learning aplicado al tratamiento de aguas.
• Requisitos básicos para implementar modelos predictivos.
• Reflexión final sobre la transición hacia una operación basada en evidencia.

Beneficios para el público:

• Comprender el valor del monitoreo continuo más allá del cumplimiento normativo.
• Aprender a interpretar datos operativos para mejorar la gestión de plantas.
• Conocer ejemplos de cómo los datos históricos permiten anticipar eventos críticos. (Se brindará un caso de estudio para el público)
• Primer acercamiento a conceptos de inteligencia artificial aplicados al tratamiento de aguas

Actividad gratuita con inscripción previa

Consultas: relacionesinstitucionales@aidisar.com