Intelligenza Artificiale e ciclo idrico:
il valore dell’analisi predittiva nella manutenzione impianti e nella riduzione delle perdite.
L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel settore idrico rappresenta oggi una delle leve più innovative per migliorare la gestione delle infrastrutture e garantire un servizio più efficiente e sostenibile. Attraverso l’impiego di modelli predittivi e l’integrazione dei dati esistenti, è possibile anticipare criticità e ottimizzare i processi operativi lungo tutto il ciclo idrico integrato.
In particolare, due sono i fronti strategici su cui il Gruppo Netribe sta concentrando gli sviluppi delle proprie soluzioni e dei progetti:
- la manutenzione predittiva degli impianti e delle reti attraverso soluzioni che amplificano le funzionalità dei moduli Gridway Plant&Grid e Gridway WFM
- l’ analisi predittiva per la ricerca delle perdite con soluzioni che elaborano in modo intelligente i dati provenienti da l WMS, Gridway Billing e Datata Lake integrato.
🔹 Manutenzione predittiva di impianti e reti
Grazie all’integrazione dei dati provenienti da Gridway Plant&Grid, il modulo per la gestione degli impianti e degli Asset aziendali e Gridway WFM, modulo per la gestione delle squadre di lavoro e quelli provenienti dagli SCADA, con modelli avanzati di Machine Learning e Intelligenza Artificiale è possibile:
- analizzare i dati storici e in tempo reale sul funzionamento degli asset;
- prevedere il rischio di guasti imminenti su reti, pompe, serbatoi e impianti;
- ottimizzare i cicli di manutenzione e gli approvvigionamenti;
- ridurre i costi operativi e i tempi di fermo.
In questo contesto si determina il superamento della tradizionale manutenzione reattiva a favore di una gestione predittiva e proattiva degli asset in cui gli interventi sono pianificati in anticipo sulla base di previsioni chiare, puntuali ed affidabili, ottenendo maggiore disponibilità degli impianti, riduzione dei costi di manutenzione e utilizzo più efficiente delle risorse.
🔹 Analisi predittiva per la ricerca perdite e il fabbisogno idrico
L’Intelligenza Artificiale offre anche nuove opportunità per individuare e prevenire le perdite idriche e fare previsioni più accurate il calcolo del fabbisogno d’acqua. Utilizzando strumenti di AI è possibile facilitare e rendere agevole, più puntuale l’analisi e l’integrazione grazie anche al Data Lake di una mole considerevole di dati eterogenei provenienti ad esempio dai consumi degli utenti (dal billing), piuttosto che dal WMS, fino ad arrivare ai dati provenienti da sensori di rete (pressione, portata, qualità dell’acqua) — arrivando a costruire dei modelli predittivi in grado di:
- rilevare pattern anomali riconducibili a perdite nascoste
- identificare le aree della rete più a rischio
- supportare la pianificazione della ricerca attiva delle perdite
- offrire agli utenti finali strumenti evoluti per il controllo e la gestione dei propri consumi
Grazie all’adozione di queste tecnologie, il settore idrico può compiere un passo decisivo verso una gestione più sostenibile ed efficiente delle risorse idriche, a beneficio sia dei gestori sia dell’ambiente.
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