專為各產業因生產製造或排放廢（污）水問題所打造，藉由 AIoT 技術，搭配平台 AI 功能，提昇廢（污）水處理效能。
透過節能減碳，為企業ESG助力。
現今企業已常應用人工智慧（AI）和機器學習（ML）、深度學習（DL）來分析與解決企業問題以保持競爭優勢，然而隨著企業使用AI / ML運行模型頻率提高，伴隨遇到模型部署（落地）和管理（維運）有關的最後一里路之問題往往屢見不鮮，智慧水務 SaaS 平台為此提供智慧水務領域免編程、快速上手的機器學習維運平台，進而透過平台訓練 AI 模型、下載佈署 AI 模型到實廠場域，進而預測出水水質，用 AI 演算結果數值來控制設備運轉時間與功率，進而達到節能減碳之目的。
優勢及功能
平台 8 大特點：提升水處理效能與節能減碳
- 即時動態的調控性
可解決無法因應進流水量、水質變動、與微生物的活性及生化反應狀態的變化的即時調控問
適用於動態特性不易掌握或變化非常顯著的受控對象 - 經驗知識的納入性
集結資深操作人員的控制經驗或相關專家的知識，解決操作人員經驗不足或專業知識有限的問題 - 控制決策的掌握性
控制效果優於傳統自動化程序控制，也解決了控制決策不明確或不易掌握的問題 - AI模型的獨立性
AI 模型具有相對獨立性，可單獨或配套採用
達到特定功能或整體性的程序操作優化目標 - AI模型的優越性
高自我調整能力：快速適應
高自我學習能力：快速建模
高容錯能力：當小部分監測訊號異常時，不致影響控制的結果
高平行處理能力：可同步控制多個受控對象 - AI模型的適應性
AI 模型的適應能力強，從一個場域被移轉到另一個場域使用時，可快速調整操控參數，使之達到智慧控制的水準 - 精確控制的目標性
AI 模型以類神經網路(ANN) 結合動態控制演算法架構建模
除了在平台上進行深度學習，也依據最新數據實施修正或微調控制模型的調控參數， 達到精確控制的目標 - 智慧操控的優化性
WaterOps 平台底層是以 MLOps (機器學習維運系統)為運算核心，達成平台即時監控、遠程控管、成效評估、水質預測、污染預防及主動告警之大數據運算功能，並且不斷評估更新模型，達到持續優化之目的AI 模型的適應能力強，從一個場域被移轉到另一個場域使用時，可快速調整操控參數，使之達到智慧控制的水準 AI 模型以類神經網路(ANN) 結合動態控制演算法架構建模除了在平台上進行深度學習，也依據最新數據實施修正或微調控制模型的調控參數， 達到精確控制的目標AI 模型以類神經網路(ANN) 結合動態控制演算法架構建模
主要優勢
- 為台灣目前具整合產官學界資訊、專家經驗、知識優勢、技術交流與商務媒合的平台。
- 藉由經驗知識庫的建立，提升智慧水務產業的未來。
- 產品多元可在各種場域導入使用，並具備成本低、部署迅速、定價靈活等特點。
- 訂閱制服務，客戶不需花費大量金錢建置系統與建立數據團隊。
- 簡潔的使用者介面，讓使用者快速使用 AI、感受 AI。
- 可因應各種狀況滿足客製化需求。
- 可快速部署工作環境。
- 可將累積的現有客戶轉化為未來使用者。
機會（Opportunity）
- 政府越趨重視並積極推動節能減碳新綠能政策；高科技產業推動淨零減排政策，以符合 SDGs。
- AIoT 技術蓬勃發展，改變產業發展結構。
- 為您的客戶增加公司企業形象、知名度帶來顯著提升。
- 增加潛在使用者，讓更多人了解智慧水務。
- 此平台已經過多個實際場域驗證，而市場尚未出現水務相關 SaaS 服務產品，客戶無須花大費大量金額進行建設，即可得到有感的節能體驗。