News當AI Agent不再只是聊天機器人，解析智慧水務的行動化實戰

智慧水務的下一步：從數據監控走向AI自主決策

相較於金融、電商或一般傳統產業，水務管理長期以來較少受到市場關注；但事實上，水處理系統每天都在面對大量的現場決策。
邱俊憲經理在簡報時提到，目前案場普遍面臨幾項挑戰，包括高度依賴老師傅經驗、曝氣與加藥能耗過高，以及感測數據碎片化等問題，這也是基士德近年持續推動智慧水務的主因。WaterOps平台結合AI、AIoT與即時監測技術，分析監測數據與進流水狀態，利用AI模型進行智慧加藥、水質預測分析、異常預警管理、設備監測與曝氣節能優化。本次活動聚焦的「Actionable AI ( 行動化 AI ) 」概念，對半導體與高科技電子產業尤其重要。當AI Agent能與感測器、設備控制及流程邏輯整合，AI的角色不再只是分析工具，而是能真正進入現場，解決實際問題的系統。

AI Agent的下一站：智慧水務與工業廢水處理現場

相較一般生成式AI著重內容生成與流程輔助，工業廢水處理更需要主動判讀與智慧優化。
在24小時運作的場域中，任何水質異常、加藥誤差或曝氣失衡，都會影響營運和處理效能。藉由AI Agent與WaterOps平台的協作，讓企業能快速掌握現場狀況與設備運行，透過AI模型優化水處理流程，逐步降低對人工經驗的依賴。