一個重要趨勢是構(gòu)建覆蓋整個供水管網(wǎng)的綜合性平臺,而非只是局限于DMA(獨立計量區(qū)域)。通過更深層次的數(shù)據(jù)整合,真正打破業(yè)務壁壘。支持多層級分區(qū)管理(如大區(qū)、二級分區(qū)等),形成嵌套結(jié)構(gòu),更符合大型水務企業(yè)實際組織架構(gòu)和內(nèi)部考核需求,將管理目標與責任層層落實。比如專門的大用戶管理模塊,主要就是監(jiān)控那些用水量特別大而且通常裝了遠傳水表的大客戶,分析數(shù)據(jù)上傳質(zhì)量、流量模式有沒有異常、抄表準確性高不高、甚至水表選型合理性。
一個好的LMS(漏損控制系統(tǒng))必須包含全面的儀表資產(chǎn)管理和數(shù)據(jù)治理功能。不只是記錄水表信息,更要提供數(shù)據(jù)補錄、數(shù)據(jù)清洗、異常數(shù)據(jù)模擬等工具,處理現(xiàn)實中普遍存在的傳感器數(shù)據(jù)缺失、異常問題,確保后續(xù)分析可靠性。最具變革性的應該還是人工智能應用: 利用AI算法預測流量異常,基于模型實現(xiàn)爆管監(jiān)控甚至提前預警,自動進行報警判斷和智能診斷,給出處理建議。這極大降低了對人員專業(yè)能力的要求,顯著提高響應效率,是從被動監(jiān)測向主動預測和智能分析的飛躍。還有易用性方面:現(xiàn)在手機移動端支持已成標配, 管理人員和外勤人員在外可以隨時隨地查看報警、處理工單、瀏覽地圖和分析數(shù)據(jù),大幅提升系統(tǒng)實用性和現(xiàn)場效率。
接著算法的本土化非常重要: 基于本地積累的數(shù)據(jù)和實踐經(jīng)驗,開發(fā)或優(yōu)化更適合當?shù)毓芫W(wǎng)特性和環(huán)境的算法。例如:更精準的本地夜間合理用水量模型、針對本地情況的多角度漏損評估方法(存量、新增漏失,考慮壓力影響的物理漏失率)、根據(jù)抄表日期修正營銷數(shù)據(jù)等。這些本土化算法比通用算法更能準確反映實際情況。一個先進的LMS,是在IWA堅實理論基礎(chǔ)之上,通過更廣泛的數(shù)據(jù)整合、更深入的智能分析以及更貼合實際操作的擴展功能,將漏損管理提升到全新水平。它不只是工具箱,更是管理模式的進化。它為供水企業(yè)提供了強大武器,實現(xiàn)持續(xù)漏損控制并顯著提升運營效率,將海量沉睡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為驅(qū)動決策的洞察力。在全球水資源緊張、基礎(chǔ)設(shè)施老化的背景下,這對于保障供水安全和節(jié)約水資源至關(guān)重要。
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