如今，在许多地区，传统上享受着客户垄断的水务公司由于多种因素而不得不发展，包括监管政策的变化、气候变化的影响以及消费者期望的提高。
据2019年中发布的联合国世界水发展报告，估计有36亿人生活在每年至少1个月缺水的地区，到2050年，全世界60亿人将遭受清洁水的短缺。
为了应对这些挑战，自来水公司正在利用物联网(IoT)，并将其运营数字化，以实现整个水循环的有效水管理，从水资源到水龙头，以及有效的废水处理以保护水源。
自来水公司正处于关键时刻，需要升级现有基础设施，以提高关键运营的弹性，以服务于其消费者并保护水资源，而政府和监管政策制定者正在采取一些短期和长期措施，以改善区域水安全和自给自足。
物联网的主要挑战和影响
对于公用事业来说，非收益水是一个重要问题，这是由于基础设施陈旧或维护不善造成的管道泄漏和破损所致。
根据水管理服务提供商威立雅(Veolia)在2017年发布的一份报告，饮用水网络的平均效率为73.7%，导致每年非收入水损失26.3%。一些公用事业公司通过纳入减少泄漏目标来应对非收入水的挑战。
例如，法国里尔市的目标是使用基于IoT的水管理解决方案，将其水网络性能提高6%，到2023年从79%提高到85%。其他地区政府也指示公用事业通过监管政策升级其供水网络。
来自新加坡、韩国、以色列和马耳他等国家/地区的一些早期显着举措正越来越多地推动着这些国家的发展，这些国家的监管政策制定者已要求使用数字技术来改善智能电网，通过检漏、监测水压等手段，将公用事业的水损失减少到12%以下。
在韩国，截至2017年底，Gochang Waterworks在高昌县的24000户家庭中安装了智能水表。该智能水表项目不仅提高了基于使用情况的计费数据的准确性，而且还使泄漏造成的成本降低了19%。Gochang Waterworks的智能水表部署还带来了意想不到的结果，如公用事业公司可以通过提醒亲属或触发不用水的家庭进行福利检查，为老年客户提供更高的安全性。
同样，英国的水务监管机构Ofwat要求水务公司到2025年将漏水量减少15%，从而迫使水务公司采取措施，使配送基础设施数字化。
在2019年中，South East Water与行业专家合作进行试验，以开发和连接智能水表，并使用沃达丰的Narrowband-IoT(NB-IoT)网络将声波传感器放置在地下干线管道上，以精确检测和防止配电系统中的泄漏。South East Water正在实施Xylem的Visenti进行软件分析，以管理和分析安装在水系统上的传感器数据，例如流量、水位、总体积、压力和水质。
为了满足自来水公司对物联网解决方案不断增长的需求，区域电信公司正在与具有水务专业知识的物联网平台供应商合作，以建立自己的能力。2020年3月，Telefónica宣布与Idrica建立合作伙伴关系，以开发自来水公司运营数字化转型的解决方案。
随着技术硬件和软件生态系统的成熟，自来水公司正在基于成本效益比和资本投资对物联网平台进行投资，而这并未对其财务预算造成重大压力。通常，自来水公司通过自动化需求侧操作(例如配水网络)，或某些关键的供给侧操作(例如监视其包括大坝、水库和水处理厂的水资源)来开始其数字化之旅。
但是，由于各种优点以及解决方案生态系统的相对成熟，自来水公司越来越多地采用智能水表。专用公共和专用低功耗广域网(LPWA)网络的商业可用性也降低了硬件和网络的成本。
ABI Research估计，全球水务公司的智能水表安装量将累计增长28%，到2026年将达到近4亿台。
人工智能对开发综合水资源管理系统的影响
随着水务公司部署智能水表、传感器和其他物联网硬件，水务公司将不可避免地处理越来越多的数据。
例如，智能水表数据存储在水表数据管理(MDM)平台中，该平台专门设计用于管理特定要求存储和处理的数百万台设备中的大量数据。MDM软件为公用事业提供了一个水平平台，用于跨多个应用集成公共数据资源，例如计费、资产管理和现场服务管理。实践应用中各个业务部门拥有和使用的这种水平数据管理平台有助于业务运营的顺畅进行，从而提高了整体效率并降低了成本。
最近发生的COVID-19大流行给水务公司在资源有限的情况下继续向客户提供关键服务的能力造成了极大压力。当我们走出大流行之时，公用事业公司应利用数字工具优化和自动化除智能计量和计量到现金应用之外的许多水管理操作，从而使其供应链对未来的冲击更具弹性。
公用事业公司应该对水资源综合管理系统(IWRMS)形成一个长期的整体规划，该系统将作为其所有资产的中央记录系统和控制系统。
最后，自来水公司应与技术服务提供商和系统集成商合作，仔细评估人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的创新，这些创新有助于实时有效地将多个来源的数据处理为可操作的运营见解。
在这里，AI被定义为机器展示的试图模拟或复制人类行为和能力的智能。过去，“ if-then”规则集是AI系统采用的一些模型。近年来，ML已开始获得良好的发展势头。 ML是AI的子集，它描述了创建、训练和执行计算机程序的过程，其明确目标是改善对给定任务的分析并获得可衡量的性能结果。
当公用事业公司评估各种物联网平台时，他们还需要决定是否要投资云中或边缘的AI基础架构。几乎所有的AI训练和推论都在云中执行。由于云网络的可伸缩性和灵活性，许多组织选择依赖于云计算，存储和网络体系结构。
一些云AI应用包括与公用事业公司的企业资源计划(ERP)或客户关系管理(CRM)系统的集成，例如账单环系统，用于客户服务的客户聊天机器人，库存管理和现场服务管理操作，从而提高了效率和减少人工干预。
随着AI和ML解决方案生态系统的成熟，AI功能的执行将越来越靠近边缘设备。这主要受更便宜的边缘硬件、增强的数据安全性、对延迟敏感的企业以及关键任务应用推动。
Edge AI还将使公用事业公司能够创建自动化的闭环系统，以连续监控关键基础设施的运行状况，从而通过预测性维护来实现有效的资产管理，并在系统中建立必要的冗余以减少停机时间并提高可靠性。
通过将各种遥感和影像解决方案与地理信息系统技术结合使用，公用事业公司可以绘制地图并监控其水资源。使用智能水表数据可以准确了解最终用户的用水量，并提高需求和供应方预测的准确性。
但是，重要的是要注意，今天，随着AI复杂性水平的提高，以获得更准确的见解，成本价值比的回报越来越小。
总之，物联网，人工智能和其他新兴数字技术有潜力通过改善日常用水管理，并应对水资源安全以及对自然灾害和气候变化的适应力的长期挑战，来改变水务。物联网和人工智能还将在规划和设计用于分布式水和卫生系统的水微电网中发挥越来越重要的作用。
由于水务公司采用物联网，因此重要的是制定数字化路线图，同时将客户和业务成果作为重点。 |
