赛莱默与Esri合作开发基于人工智能的创新管道分析模型

借助该模型，水务公司可缩减管道更换成本7000万美元，同时管道故障发生次数减少四分之三
 

全球水技术领域的领军企业赛莱默(Xylem)与全球地理信息系统(GIS)市场领导者ESRI合作，为中大西洋地区的一家中型水务公司开发了一款前卫的人工智能(AI)管道分析模型，显著提高该公司的效率和适应力。

该模型是北美首批可准确预测未来管道故障的模型之一，使用赛莱默基于AI的解决方案，并结合相关分析中的开源信息，对该水务公司的Esri ArcGIS®企业系统内的数据（如爆管数据和其他基础设施数据）进行分析。

赛莱默创新战略与合作业务副总裁Dave Ayers表示：“赛莱默致力于推动水资源领域的创新，通过与Esri等其他一流技术领导者合作，有助于我们进一步加快水务创新。我们共同帮助水务运营商等用水资源用户打造更安全、适应力更强的社区。”

利用机器学习预测管道故障

该水务公司采用前瞻性方案，持续为27万客户提供更加可靠的服务，但该公司也面临水基础设施老化这个非常普遍的问题。该公司整个系统的主水管长度超过1600公里，平均管道使用寿命约为50年，其主水管破裂率在不断上升。这促使他们寻求创新战略，希望在提高服务可靠性的同时，尽量降低维修和更换成本。

随着主水管破裂率的上升，水务客户正面临不可预知的服务中断、高昂的维修费用和极具破坏性的道路封闭等问题。为了提高声誉和提升客户服务水平，该公司希望在水基础设施管理方面采取更具前瞻性的措施，并优先考虑最需重视的管道。

该水务公司公共工程部项目经理说：“我们的目标是利用机器学习来识别可能导致管道故障的变量，最终为我们的资本改良计划提供支持。”。

利用AI开发风险模型

该公司以前在PCCP（预应力钢筒混凝土管）资产管理方面与赛莱默有过合作。该公司基于赛莱默在制定主水管维护策略方面的深厚专业知识，以及赛莱默与Esri 20多年的密切合作关系，于2014年聘请赛莱默为其开发了一款AI风险模型，该模型可通过Esri的ArcGIS系统进行验证、更新和显示，以供其团队继续使用。

之后，该水务公司还与赛莱默合作部署了一款定量风险模型，该模型可将失效概率（水管最有可能发生事故的时间）与失效后果（失效会带来的社会、经济和环境成本）相结合。赛莱默的机器学习解决方案使用多项数据信息（包括先前的状态评估结果），预测系统中每根主水管可能出现故障的概率。随着数据收集的越来越多，系统会做相应调整，GIS和机器学习算法也会随之不断更新，以便持续了解系统的整体健康状况。

赛莱默和Esri的解决方案可准确预测未来的故障

这款AI管道分析模型是北美首批基于AI的主水管破裂分析模型之一，可准确预测配水系统未来可能出现的故障。该模型使用该公司的Esri ArcGIS企业系统中的数据，包括爆管数据和其他基础设施数据，并结合使用相关分析中的开源信息。在传统的主观评分模型中，即使输入更新时，输出也通常会保持不变，因此与传统模型相比，这款数据驱动型方案具有显著的优势。

Esri全球水业务主管David Wachal称：“通过将ArcGIS与赛莱默基于AI的创新管道失效分析相结合，水务公司可以显著降低成本，并提高其所在社区的适应力。”

赛莱默的风险模型可根据从系统中收集的信息来更新结果，这些信息包括主水管断裂、管道状况和其他运行相关数据。通过参考这些结果，客户可以优先考虑和筹划管道更换，降低成本，并通过处理最重要且老化问题最为严重的管道，减少对其客户的影响。

为了验证这种方案并降低整体故障概率，该水务公司挑选了一个预测“热点”，或管道破裂情况较为严重的区域，在此对赛莱默的机器学习技术进行试用，以降低整体故障概率。

此外，赛莱默还为该公司的现场操作员提供了一款移动现场情况跟踪应用（可捕捉管道破裂相关信息）。这项增值功能不仅提高了爆管数据的准确性，还减少了更新其设备维护管理系统(CMMS)和GIS所需的总工时，并改进了管道故障预测功能。

节省7000万美元成本，并显著减少管道故障发生次数

试点项目成功后，该水务公司便利用基于AI的风险模型，制定了其他具有成本效益的管道更新策略。一旦在整个配水系统中实施，该模型可帮助该公司将年度管道更换成本从9000万美元降至仅2000万美元，降幅高达77%，同时将故障发生次数大幅减少四分之三。

赛莱默的Dave Ayers说：“我们很荣幸能与Esri合作，通过部署创新解决方案，真正改变水务公司预测管道故障和优先考虑维修的方式。通过与水务运营商合作推动创新，并结合我们的专业知识和技术，我们正在加快发展并开发先进的新方案，帮助应对现如今水务行业所面临的最大挑战，从而打造一个更具可持续性的世界。”
 
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