不斷嘗試與客戶一起探索云計算、大數據和人工智能的應用。主要使用回歸預 測、分類、綜合評價、語意分詞等技術,已形成如下案例:
基于回歸和時間序列技術的需(取)水量預測;
基于語意分析、聚類分析的投訴分析和客服評價應用;
基于分類、關聯及其水力模型的水質預測預警;
基于水力模型和需水量預測的動態水力模型應用。
AI人工智能技術--工業4.0革命,人工智能機器人應用;
Block Chain區塊鏈技術--分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等技術,主要應用 在電子合約、信用、保單等形成鏈式安全保障;
Cloud云技術--分布式計算,通過網絡“云”多部服務器組成的系統進行處理和分析;
BigData大數據技術--大數據是人工智能的基石,提升數據分析和挖掘的能力,提升了分析效率;
管線分布、監測點運行情況一張圖展示;
管網設施泵房、水廠、閥門等分布;
管網實時運行狀態、漏損情況展示;
水壓、水質敏感區快速渲染識別;
生產、管網、營業、客服一張圖共享;
管線探測、普查,BIM建模仿真;
管線三維實景結合,施工、改建依據;
設備運行狀況關聯,隨時查看運行情況;
管網運行數據關聯,隨時查看管網狀態;
報裝、抄表、收費、客服、表務融合;
客戶網上派單,服務全流程跟蹤;
管網故障、漏點排查,迅速響應聯動處理;
實現客戶零跑腿、數據多跑腿;
電話投訴數據,分詞量化分析;
水質投訴問題追本溯源,有效改進;
識別投訴量分布,快速定位投訴量激增區域;
基于水力模型、負荷預測,分時調壓,動態管控;
基于GIS、管網分區計量,及時發現高漏損區,降 低供水損失;
壓力越限報警,對比歷史曲線分析,自動發現管網異常;
使用巡檢系統定位就近巡檢員,指定隱患排查;
巡檢上報故障原因,應用爆管分析功能,迅速鎖定爆管區域及影響用戶;
下發用戶停水通知,派發現場維修工單;