Xylem ed Esri: Modello innovativo di IA per l’analisi dei tubi

27.04.2021
Xylem ha deciso di unire le forze con ESRI, attivo nel segmento GIS, per lo sviluppo di un modello innovativo per l’analisi dei tubi basato sull’intelligenza artificiale (AI) che consentirà a un’azienda idrica di medie dimensioni del Medio Atlantico di aumentare significativamente la propria efficienza e resilienza.
Xylem ed Esri: Modello innovativo di IA per l’analisi dei tubi

L’apprendimento automatico per prevedere i guasti ai tubi (Fonte immagine: Xylem Inc. / Environmental Systems Research Institute, Inc.)

Il modello, uno dei primi in Nordamerica in grado di prevedere con grande affidabilità eventuali guasti futuri ai tubi, sfrutta una soluzione basata sulla AI sviluppata da Xylem che consente di analizzare sia i dati all’interno del sistema gestionale dell’azienda, ArcGIS di Esri, come ad esempio guasti e altri dati relativi alle infrastrutture, che informazioni open source.

“Xylem è da sempre in prima linea nell’innovazione del settore idrico e la collaborazione con altre aziende tecnologicamente avanzate come Esri ci consentirà di accelerare ulteriormente lo sviluppo”, afferma Dave Ayers, VP Innovation Strategy & Partnerships in Xylem. “Insieme, potremo aiutare i gestori e gli utenti finali del settore idrico a rendere più sicure e resilienti le loro comunità”.

L’apprendimento automatico per prevedere i guasti ai tubi
L’azienda dell’acqua, che adotta un approccio proattivo per migliorare costantemente il servizio offerto ad oltre 270.000 clienti, si trovava ad affrontare una situazione piuttosto comune, cioè l’invecchiamento delle infrastrutture. Con una rete di oltre 1.600 km di condutture primarie e un’età media dei tubi di quasi 50 anni, i guasti erano sempre più frequenti e richiedevano quindi strategie innovative in grado di incrementare l’affidabilità dei servizi e ridurre allo stesso tempo i costi di riparazione e sostituzione.

Per i clienti dell’azienda, le rotture sempre più frequenti delle condutture primarie si traducevano in disservizi improvvisi, riparazioni costose e chiusure di strade con inevitabili disagi. Per migliorare la propria reputazione e il servizio di assistenza clienti, l’azienda doveva adottare un approccio più proattivo alla gestione delle infrastrutture idriche e dare priorità alle condutture che necessitavano di maggiore attenzione.

“Il nostro obiettivo è sfruttare l’apprendimento automatico per individuare le variabili che possono portare alla rottura delle condutture e, in questo modo, facilitare la programmazione dei nostri investimenti di capitale”, spiega il Project Manager dell’azienda al Dipartimento delle Opere Pubbliche.

Lo sviluppo di un modello di rischio con intelligenza artificiale
In passato, l’azienda aveva già collaborato con Xylem alla gestione delle proprie scorte di PCCP (tubi in calcestruzzo precompresso). Di conseguenza, grazie all’esperienza approfondita di Xylem nell’individuazione delle migliori strategie di preservazione delle condutture idriche primarie e alla stretta collaborazione tra Xylem ed Esri per più di 20 anni, nel 2014 l’azienda ha deciso di rivolgersi nuovamente a Xylem per sviluppare un modello di rischio con intelligenza artificiale che potesse essere convalidato, aggiornato e visualizzato direttamente all’interno del sistema ArcGIS di Esri, affinché il personale dell’azienda potesse utilizzarlo in modo sistematico e continuativo.

Insieme, le due aziende hanno definito e implementato un modello di rischio quantitativo che combina il livello di probabilità di un guasto e le relative conseguenze dal punto di vista sociale, finanziario e ambientale. La soluzione di apprendimento automatico di Xylem prevede la probabilità di ogni tipo di guasto alle condutture primarie della rete dell’azienda sfruttando numerosi dati, tra cui i risultati delle valutazioni delle condizioni precedenti. Inoltre, con la raccolta di una maggiore quantità di dati nel tempo e le modifiche apportate al sistema, il GIS e gli algoritmi di apprendimento automatico assicurano una comprensione continua e sempre più approfondita dello stato di salute generale della rete.

La soluzione di Xylem ed Esri in grado di prevedere con affidabilità i guasti futuri
Questo modello di analisi dei tubi è uno dei primi con intelligenza artificiale in Nordamerica in grado di prevedere con grande affidabilità i possibili guasti futuri alle condutture primarie delle reti di distribuzione dell’acqua. Per l’analisi, il modello sfrutta i dati provenienti da ArcGIS, il sistema gestionale di Esri, come guasti e altri dati relativi alle infrastrutture, che informazioni open source. Questo approccio orientato ai dati offre molteplici vantaggi rispetto ai modelli di valutazione soggettiva tradizionali, in cui i risultati rimangono statici anche dopo l’immissione di dati aggiornati.

“Combinando ArcGIS con il modello innovativo di previsione dei guasti futuri ai tubi di Xylem, le aziende dell’acqua possono ridurre i costi in modo significativo e rendere le rispettive comunità molto più resilienti”, afferma David Wachal, Direttore, Esri Global Water Practice.

Il modello di rischio di Xylem è in grado di aggiornare i risultati di pari passo all’inserimento di nuove informazioni nel sistema, tra cui guasti alle condutture primarie, condizioni dei tubi e altri dati operativi. I risultati consentono quindi ai clienti di stabilire le priorità e determinare le sezioni di condutture più deteriorate e da sostituire prima delle altre, riducendo sia i costi che i disagi per i clienti.

Per convalidare questo approccio, e ridurre la probabilità in generale di guasti ai tubi, l’azienda ha selezionato un “hotspot” previsionale, cioè un’area geografica in cui veniva riscontrato un numero elevato di rotture, per testare la tecnologia pilota di apprendimento automatico di Xylem direttamente sul campo.

Inoltre, Xylem ha fornito all’azienda un’applicazione mobile per il tracking degli eventi, cioè per la raccolta delle informazioni relative ai guasti ai tubi, che potrà essere utilizzata direttamente dagli operatori sul campo. Questa funzionalità a valore aggiunto non aumenterà solamente la precisione dei dati raccolti, ma contribuirà anche a ridurre le ore complessive di manodopera per l’aggiornamento di CMMS e GIS, oltre a migliorare il livello di previsione di guasti ai tubi.

70 milioni di dollari di risparmio e una drastica riduzione del numero di guasti ai tubi
Il successo del progetto pilota ha portato l’azienda a sviluppare anche altre strategie a basso costo di rinnovo delle condutture, sfruttando un modello di rischio basato sulla AI. Quando sarà stato implementato in tutta la rete di distribuzione, questo modello potrà consentire all’azienda di ridurre i costi annuali di sostituzione delle condutture da 90 a soli 20 milioni di dollari, per un risparmio pari al 77%, riducendo il numero di guasti ai tubi ben di 4 volte.

“Siamo molto orgogliosi di poter collaborare con Esri allo sviluppo di soluzioni innovative che potranno cambiare veramente il modo in cui le aziende dell’acqua possono prevedere i guasti ai tubi e stabilire le priorità di riparazione”, afferma Dave Ayers di Xylem. “Insieme ai gestori delle risorse idriche più attenti all’innovazione, e sfruttando tutte le nostre tecnologie e le esperienze comuni, stiamo accelerando il progresso e sviluppando nuovi approcci rivoluzionari per risolvere le maggiori sfide per il settore idrico dei nostri tempi e creare un mondo più sostenibile”.

Fonte: Xylem Inc.

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