Pipe Asset Management
Το Pipe Asset Management είναι ένα προηγμένο λογισμικό πρόβλεψης και διαχείρισης αστοχιών αγωγών δικτύου, που χρησιμοποιεί τεχνολογίες AI και Machine Learning. Αξιοποιώντας υφιστάμενα δεδομένα GIS, το σύστημα προβλέπει με ακρίβεια την πιθανότητα αστοχίας και ιεραρχεί τις ανάγκες συντήρησης βάσει ρίσκου. Με τον τρόπο αυτό, επιτρέπει στους οργανισμούς να προλαμβάνουν βλάβες, να μειώνουν τις απώλειες νερού (NRW) και να βελτιστοποιούν τις επενδύσεις τους (CAPEX/OPEX), διασφαλίζοντας την αποτελεσματική χρήση των διαθέσιμων πόρων.
Για Δίκτυα Ύδρευσης (ΔΕΥΑ / ΔΗΜΟΙ)
- Πρόβλεψη θραύσεων αγωγών ύδρευσης
- Στόχευση στην προτεραιότητα αντικαταστάσεων και αποκαταστάσεων
- Σχεδιασμός πολυετών προγραμμάτων αναβάθμισης δικτύου
- Μείωση μη τιμολογούμενου νερού (NRW) μέσω ιεράρχησης περιοχών υψηλού ρίσκου
- Άμεση ανίχνευση διαρροών
- Υποστήριξη στρατηγικής βάσει ρίσκου
- Υποστήριξη κανονιστικής συμμόρφωσης και τεκμηριωμένης λήψης αποφάσεων
Για Δίκτυα Αποχέτευσης / Λυμάτων
- Πρόβλεψη πιθανότητας κατάρρευσης αγωγών αποχέτευσης
- Ιεράρχηση επιθεωρήσεων βάσει ρίσκου
- Ανάλυση και προτεραιοποίηση περιοχών με αυξημένο κίνδυνο
- Υποστήριξη σχεδιασμού αποκαταστάσεων και δομικής ενίσχυσης
- Μείωση κινδύνου υπερχειλίσεων και περιβαλλοντικών συμβάντων
Λοιπές Εφαρμογές
- Υποστήριξη λήψης αποφάσεων σε δίκτυα φυσικού αερίου ή άλλων υπόγειων αγωγών.
- Ανάπτυξη προγνωστικού μοντέλου, βασισμένου σε μηχανική μάθηση με εκπαίδευση σε ιστορικά δεδομένα αστοχιών.
- Υπολογισμός Πιθανότητας Αστοχίας (LoF), σε επίπεδο επιμέρους τμήματος αγωγού.
- Δυνατότητα ενσωμάτωσης της Συνέπειας Αστοχίας (CoF), για τον υπολογισμό συνολικού Δείκτη Ρίσκου (Ρίσκο = Πιθανότητα Αστοχίας × Συνέπεια Αστοχίας).
- Ανάλυση πολυπαραγοντικών δεδομένων (multivariate feature analysis), με αξιολόγηση εκατοντάδων μεταβλητών.
- Χωρική ανάλυση (geospatial data analysis), μέσω διασύνδεσης με GIS layers.
- Διαχείριση πολλαπλών δεδομένων (ιστορικό βλαβών, υδραυλικές ζώνες, χάρτες εδαφικών χαρακτηριστικών, φορτία κυκλοφορίας κ.λ.π).
- Κατάταξη τμημάτων δικτύου, βάσει ποσοστιαίας κλιμάκωσης επικινδυνότητας (percentile-based classification).
- Δυνατότητα περιοδικής επαναεκπαίδευσης του προγνωστικού μοντέλου με νέα επιχειρησιακά δεδομένα.
- Εξαγωγή αποτελεσμάτων σε μορφή συμβατή με EAM / CMMS / ERP συστήματα.
- Υπολογισμός δυνητικής οικονομικής επίπτωσης, βάσει ρυθμού βλαβών αγωγών και κόστους αστοχίας.
- Αρχιτεκτονική χωρίς απαίτηση νέου hardware πεδίου (data-driven predictive layer).
