Case
Den øverste 1 % av den prioriterte hovedlisten inneholdt 24 % av bruddene som faktisk fant sted
Et stort offentlig vannverk i Texas validerte påliteligheten av å bruke dataanalyseprogramvare for feilprediksjoner gjennom en blindtest: Dataene fra de to siste årene ble holdt tilbake, og prediksjonene basert på tidligere historikk ble sammenlignet med feilene som faktisk fant sted i den perioden.
Hvis vannverket hadde erstattet de øverste x % av rørene som ble prioritert av programvaren, hvor stor % av feilene kunne vært forhindret?
Resultatene var entydige:
- Den øverste 1 % inneholdt 24 % av bruddene
- De øverste 5 % inneholdt 53 % av bruddene
Selskapet søkte vår dataanalyseprogramvare for å hjelpe dem med å proaktivt prioritere de rørene som mest sannsynlig vil svikte, med fordeler for både O&M- og CIP-planlegging. De tilgjengelige dataene for den innledende blindtesten var rørbruddsopptegnelser siden 2005, fra to separate opptegnelsessystemer for vedlikehold, og GIS-arkivet. Disse ble koblet til programvaren og koblet til feilprediksjonsmodulen, som er en del av en pakke med apper dedikert til pålitelighet, risiko og planlegging.
Denne modulen bruker avanserte prediktive modeller for å korrelere feildata med GIS-faktorer, miljøfaktorer, hydrauliske og andre kontekstuelle faktorer, for å forutsi rørbrudd i hele nettverket. Vår egne datasynkroniseringsteknologi avstemmer automatisk dataene som kontinuerlig mottas fra de ulike IT-systemene, georefererer alle funksjoner og fyller inn datahull som installasjonsdatoer eller rørmaterialer.
Dette selskapet drar nytte av permanent oppdatert:
- Sannsynlighet for feil i eiendeler (PoF), predikerte bruddrater og antall brudd per år; etter rør, rørkohort (materiale, år/parti, diameter), prosjekt, sone osv.;
- Forringelseskurver som er spesifikke for hver rørkohort og vannverkets egne data (ikke teoretiske);
- Total kostnad ved feil (inkludert reparasjonskostnader, direkte og indirekte kostnader, service- og erstatningskostnader med mer);
- Et ubegrenset utvalg av brukerdefinerte Konsekvens ved feil-dimensjoner (CoF), inkludert muligheten til å beregne hydraulisk kritikalitet ved hjelp av programvarens innebygde nettverksmodell; og
- Den resulterende evnen til å vurdere Forretningseksponeringsrisiko på en kvantifisert, objektiv og forsvarlig måte.
Etter hvert som oppførselen til ulike materialer og rørkohorter i økende grad forstås, og kvaliteten på arbeidsordredataene forbedres, sendes oppdaterte data tilbake til GIS, og kvaliteten på prediksjonene øker.
Blant resultatene som er utledet fra denne evnen:
- optimalisert fornyelsesplanlegging gjennom programvarens dedikerte modul for å generere fornyelsesprosjekter, ved bruk av virkelige enheter i prosjektstørrelse;
- felles planlegging for vann og kloakk;
- evnen til å sammenligne ytelsen til faste prosjekter på unngåtte brudd, unngått kostnad eller unngått risiko;
- økte O&M-effektiviteten i aktiv lekkasjedeteksjon, og dirigerte teamene til de rørene eller serviceledningene som hadde størst sannsynlighet for å feile.
Vannverksprofil
Befolkningsstørrelse: 1 908 000
Antall klienter: 511 300
Total nettverkslengde (vannforsyning): 11 230 km
Total nettverkslengde (kloakksystem): 9599 km
Tilgjengelige datasystemer
- GIS
- Historikk for vedlikeholds-/arbeidsordreopptegnelser tilgjengelig siden 2004
- Fakturerings-/AMI-/AMR-historikk tilgjengelig siden 2010
Fokus for programvareimplementering
- Planlegging av nettverksfornyelse
Data som ble brukt i dette tilfellet
Programvaren vår er utformet for å utnytte dataene som allerede finnes i vannverket fullt ut, avhengig av målsettingen for hvert bruksområde.
Programvaren kobles til tilgjengelige datasystemer på en automatisert, ikke-inngripende og fullstendig sikker måte.
I tilfellet med dette spesifikke vannverket og bruksområdet som er beskrevet her, ble data fra systemene som fremheves nedenfor brukt.
GRUNDFOS CONNECT NETWORK ANALYTICS
Grundfos har inngått et strategisk partnerskap med Baseform for å tilby foretak kraftige digitale tjenester. Grundfos sitt globale verdiløfte blir oppskalert for å betjene det digitale vannmarkedet med Grundfos Connect Network Analytics, en toppmoderne teknologi for ressursforvaltning basert på kunstig intelligens (KI) og maskinlæring. Den er levert av Baseform.