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Aux Pays-Bas, les IoT aident à anticiper les inondations

LA RÉDACTION, LE 18 OCTOBRE 2017
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Aux Pays-Bas, les IoT aident à anticiper les inondations
Rijkswaterstaat, l’agence gouvernementale néerlandaise chargée des réseaux routiers et fluviaux, analyse des données IoT avec l’aide de l’entreprise SAS pour optimiser les trafics maritimes et routiers dans le but d’anticiper les risques d’inondation.

Rappelons que 20% du territoire des Pays-Bas étant situés en dessous du niveau de la mer, la gestion du niveau de l’eau et des trafics maritimes et routiers est une priorité. Rijkswaterstaat a choisi de déployer la solution SAS afin d’améliorer sa connaissance des flux de trafic et de préserver la sécurité des citoyens notamment lors de leurs déplacements dans le pays.

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"Les solutions analytiques de SAS nous aident dans de nombreuses dimensions de nos activités. Elles nous permettent notamment de savoir combien de kilomètre d’autoroute sont opérationnels et si une quantité suffisante de sable est disponible en cas de montée des eaux", explique Bas van Essen, responsable du Datalab de RWS.

En pratique, Rijkswaterstaat surveille au quotidien les autoroutes, les niveaux d’eau et, plus globalement, les infrastructures néerlandaises en utilisant SAS Event Stream Processing pour analyser les flux de données issus de capteurs IoT répartis sur de multiples équipements – ponts, digues, barrages, écluses et barrières anti-tempêtes. SAS Event Stream Processing peut être adapté, embarqué et déployé à la fois dans de petits équipements situés en périphérie de réseau et dans des data centers cloud.

Les premiers bénéfices constatés par Rijkswaterstaat sont des économies de coûts, une vision rapide et précise de la performance de ses équipements et une capacité à prendre des décisions proactives en matière de maintenance. "Rijkswaterstaat a développé un réseau fiable et agile pour tirer plus de valeur de ses équipements", intervient Randy Guard, vice-président exécutif et directeur marketing chez SAS. "L’Agence a conscience de la nécessité d’appliquer des fonctions analytiques au plus près de la source de données – dans ce cas, des capteurs connectés, répartis sur les nombreuses routes du pays".



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