AI-versterkte inzichten
om waterkwaliteit
voorspelbaar te maken

Liquisens zet bestaande watergegevens om in realtime intelligentie. Door AI toe te passen bovenop de huidige monitoring, bieden wij duidelijke en bruikbare richtlijnen aan industriële en gemeentelijke exploitanten voor proces- en afvalwater. Dit helpt om gebeurtenissen vroegtijdig te detecteren, naleving te garanderen en kostbare stilstanden te voorkomen — waardoor waterbeheer evolueert van reactief naar voorspellend.

Onze aanpak

Wij combineren realtime monitoring, voorspellende analyses en continue optimalisatie om bedrijven te helpen water slimmer, veiliger en duurzamer te beheren.

1. Slimme Monitoring

We koppelen aan bestaande sensoren of zetten onze IoT-tools in om waterkwaliteit en kernparameters in realtime te volgen.

2. Voorspellende Inzichten

Onze AI-gestuurde modellen zetten gegevens om in vroege waarschuwingen en bruikbare inzichten, zodat u problemen kunt voorkomen voordat ze zich voordoen.

3. Continue Optimalisatie

We leveren duidelijke rapporten, detecteren afwijkingen onmiddellijk en begeleiden u naar slimmer en duurzamer waterbeheer.

Slimmere wateroplossingen voor elke uitdaging

Liquisens levert voorspellende, datagestuurde oplossingen die het waterkwaliteitsbeheer in verschillende industrieën transformeren – van koeltorens tot hygiënebewaking.

Beheer Koeltorens

Realtime CZV voorspelling

Preventief blauwalgplan

Hygiëne monitoring in de voedingssector

Slimme legionellapreventie

Case Studies

Ontdek hoe AGFA Liquisens Predict inzet voor proactief Legionellarisicobeheer

Ontdek hoe FrieslandCampina het Liquisens Insight Platform gebruikt als onderdeel van een autonoom digitaal monitoringsysteem voor grondwaterputten

Predicting Legionella Risk in Industrial Wastewater Treatment

Our project in cooperation with KWR and CEW aimed to move beyond
periodic sampling and establish a foundation for predictive legionella risk monitoring.

Download our AGFA case study

Download our FrieslandCampina case study

Download our Legionella Risk Case Study