1、物聯(lián)網和人工智能結合的好處之需求預測。

需求預測可以通過人工智能得到改善，人工智能可以從配電網絡的歷史數據和實時數據中不斷學習。這些模型揭示了使用和供應的趨勢，可以利用天氣或人口移動等其他數據源提供更準確的預測。這些預測可以用來平衡需求，改進規(guī)劃，包括水源、儲存、處理和海水淡化廠的生產。

2、物聯(lián)網和人工智能結合的好處之預測性腐蝕。

為了避免泄漏和供應問題，供水所有者和運營商需要盡快檢測腐蝕。人工智能可以應用于管道數據，以檢測條件變化，否則無法檢測到。操作人員可以通過盡快預測腐蝕來調整設置并計劃干預措施。腐蝕原因的關鍵教訓也可能被發(fā)現(xiàn)，這可能會給行業(yè)帶來技術改進。

3、物聯(lián)網和人工智能結合的好處之預測性堵塞。

準確預測堵塞可以避免供水中斷和可用性問題。AI模型可以通過使用整個供水網絡的數據來識別堵塞的早期指標條件變化。有了這些信息，運營商可以計劃干預措施，變得積極而不是被動。人工智能還可以揭示運營商改變系統(tǒng)的因素和根本原因。

4、物聯(lián)網和人工智能結合的好處之預測性泄漏。

隨著水管等基礎設施的老化，更容易發(fā)生泄漏等問題，導致水損失和效率低下。公用事業(yè)公司可以在潛在問題成為主要問題之前檢測到這些問題，并采取措施修復或更換老化基礎設施，通過使用物聯(lián)網傳感器監(jiān)測水流和壓力。人工智能也可以用來分析這些傳感器的數據，識別趨勢，幫助公用事業(yè)預測基礎設施何時何地可能出現(xiàn)故障。

5、物聯(lián)網和人工智能結合的好處之預測性維護與優(yōu)化。

為了防止意外停機，最大限度地減少中斷，可以生成關鍵泵和閥門的預測性維護模型。人工智能還可以用來預測關鍵設備、流程和系統(tǒng)的性能，并優(yōu)化設置以降低能耗。

物聯(lián)網的使用可以幫助水務公司更有效地監(jiān)控其系統(tǒng)，減少人工檢查。物聯(lián)網還創(chuàng)造了一個寶貴的數據，可以通過AI進行分析。了解和預測泄漏趨勢可以幫助運營商管理其基礎設施，最終降低維護成本，節(jié)約用水，減少環(huán)境影響。

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