AI-Formularersteller ermöglicht Echtzeit‑Wasserleck‑Erkennung und – Berichterstellung

Einführung

Wasserversorgungsunternehmen weltweit kämpfen mit Non‑Revenue Water (NRW) – Wasser, das produziert, aber nie abgerechnet wird, weil es leckt, gestohlen wird oder anderweitig nicht erfasst wird. Traditionelle Leckerkennung beruht auf periodischen manuellen Inspektionen, akustischen Sonden oder dem teuren Einsatz von satellitengestützter Fernerkundung. Diese Ansätze verpassen oft frühzeitige Lecks, was zu erhöhten Reparaturkosten, unnötigem Wasserverlust und zusätzlichem Druck auf bereits belastete Wasservorräte führt.

Enter Formize.ai, eine webbasierte KI‑Plattform, die die Erstellung, das Ausfüllen und die Verwaltung von Formularen, Umfragen und Dokumenten revolutioniert. Durch die Kopplung des AI Form Builder mit dem AI Form Filler und einem Netzwerk IoT‑verbundener Wassersensoren können Versorgungsunternehmen nun Leck‑Ereignisse in Echtzeit erfassen, umfassende Vorfallsberichte automatisch ausfüllen und sofort Gegenmaßnahmen auslösen. Das Ergebnis ist ein geschlossener Kreislauf, der Rohdaten der Sensoren in handlungsrelevante Intelligenz verwandelt – ohne manuelle Transkription.

Dieser Artikel führt Sie durch die technische Architektur, das Nutzererlebnis und die ökonomischen sowie ökologischen Auswirkungen einer Echtzeit‑Wasserleck‑Erkennungs‑ und‑Berichtslösung, die von Formize.ai betrieben wird.

Das Problemumfeld

Zur Bewältigung dieser Schmerzpunkte sind sofortige Datenerfassung, automatisierte Formularerstellung und nahtlose Integration mit bestehenden Asset‑Management‑Tools erforderlich.

Wie Formize.ai das löst

1. KI‑unterstützte Formulargestaltung (AI Form Builder)

Der AI Form Builder von Formize ermöglicht es Ingenieuren von Versorgungsunternehmen, in wenigen Minuten ein Leck‑Vorfallbericht‑Formular zu designen. Die KI schlägt Feldabschnitte vor wie:

• Sensor‑Metadaten (ID, Standort, Firmware‑Version)
• Leck‑Parameter (erkanntes Durchfluss‑Anomalie, Druckabfall, Zeitstempel)
• Auswirkungs‑Bewertung (geschätztes Volumenverlust, betroffenes Versorgungsgebiet)
• Reaktionsmaßnahmen (Team entsenden, Ventil schließen, öffentliche Benachrichtigung)

Da der Builder webbasiert ist, steht das Formular sofort auf jedem Gerät – Desktop, Tablet oder Mobil – zur Verfügung, sodass Feldteams überall darauf zugreifen können.

2. Echtzeit‑Datenaufnahme (IoT‑Sensoren → Edge‑Prozessor)

Stromsparende Ultraschall‑Durchfluss‑ und Drucksensoren werden an strategischen Punkten des Verteilungsnetzes installiert. Diese Sensoren:

• Samplen mit 1 Hz und führen lokal einen leichten Anomalie‑Erkennungs‑Algorithmus aus.
• Übermitteln nur Ereignisse (z. B. „Durchfluss‑Anstieg > 15 % für > 30 s“) via MQTT über LPWAN (LoRaWAN oder NB‑IoT).
• Beinhaltet Sensor‑Gesundheits‑Metriken (Batteriestand, Signalstärke) für proaktive Wartung.

3. Automatisches Formularausfüllen (AI Form Filler)

Wird eine Anomalie gemeldet, verarbeitet der AI Form Filler die JSON‑Payload, mappt die Felder auf das zuvor designte Leck‑Vorfallbericht‑Formular und füllt jede Sektion automatisch aus. Durch Natural‑Language‑Generation (NLG) entsteht ein kurzer Bericht, z. B.:

„Am 30. Dezember 2025 um 03:27 Uhr hat Sensor S‑R45 einen plötzlichen Druckabfall von 12 kPa zusammen mit einem 23 %igen Durchflussanstieg festgestellt, was auf einen wahrscheinlichen Rohrbruch in der Nähe der 124 Main St hinweist.“

Der Nutzer kann den Bericht prüfen, bearbeiten oder freigeben, bevor er übermittelt wird – was die Zeit von der Erkennung bis zur Dokumentation drastisch verkürzt.

4. Integriertes Dashboard und Alarmierungen

Abgeschlossene Berichte erscheinen sofort im AI Form Builder‑Dashboard, wo GIS‑Layer Leck‑Standorte, Schwere‑Heatmaps und Team‑Zuweisungen visualisieren. Konfigurierbare Webhooks senden Alarme an bestehende Computer‑Aided‑Dispatch‑Systeme (CAD), ERP‑Systeme oder sogar öffentliche SMS‑Dienste.

End‑to‑End‑Workflow‑Diagramm

  graph LR
    A["IoT‑Sensor‑Knoten"] --> B["Edge‑Datenprozessor"]
    B --> C["Formize AI Form Filler"]
    C --> D["AI Form Builder Dashboard"]
    D --> E["Alarm‑ & Arbeitsauftrags‑System"]
    A --> F["Batterie‑ & Konnektivität"]

Das Diagramm verdeutlicht den linearen, jedoch bidirektionalen Fluss: Sensoren senden Ereignisse → Edge‑Prozessor normalisiert → AI Form Filler füllt automatisch aus → Dashboard visualisiert → Alarme lösen Arbeitsaufträge aus. Rückkopplungen (z. B. Team markiert ein Leck als behoben) senden Status‑Updates zurück zum Dashboard und schließen den Vorfallslebenszyklus.

Technische Integrationsdetails

Sensor‑Firmware

{
  "sensor_id": "SF-001",
  "timestamp": "2025-12-30T03:27:15Z",
  "event_type": "leak_detected",
  "flow_rate_lpm": 145.2,
  "pressure_kpa": 68.4,
  "location": {
    "lat": 40.7128,
    "lon": -74.0060
  },
  "battery_mv": 3800,
  "signal_rssi": -78
}

Die Payload wird über MQTT mit dem Topic water/leak/events übertragen. Formize stellt einen Connector bereit, der das Topic abonniert, das Schema validiert und die Daten an den AI Form Filler‑API‑Endpoint weiterleitet.

AI Form Filler API‑Aufruf (vereinfacht)

POST https://api.formize.ai/v1/fill
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <ACCESS_TOKEN>

{
  "template_id": "leak_incident_report",
  "data": {
    "sensor_id": "SF-001",
    "timestamp": "2025-12-30T03:27:15Z",
    "flow_rate_lpm": 145.2,
    "pressure_kpa": 68.4,
    "location": "40.7128,-74.0060"
  }
}

Die Antwort enthält eine PDF‑ und eine JSON‑Version des ausgefüllten Formulars, bereit für Archivierung oder nachgelagerte Verarbeitung.

Dashboard‑Anpassung

Der Low‑Code‑Widget‑Builder von Formize erlaubt Versorgungsunternehmen, einzubetten:

• Live‑Leck‑Karte (Leaflet oder Mapbox)
• Top‑10‑Lecks‑nach‑Volumen‑Tabelle
• Team‑Dispatch‑Warteschlange mit Echtzeit‑Status‑Badges

Alle Komponenten ziehen Daten über REST‑Endpoints, die automatisch alle 5 Sekunden aktualisiert werden.

Quantifizierte Vorteile

Die schnelle Erkennung verringert nicht nur den Wasserverlust, sondern reduziert auch die Fahrstrecke von Teams, senkt den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen – direkte Beiträge zu SDG 6 (Sauberes Wasser & Sanitäreinrichtungen) und SDG 13 (Maßnahmen zum Klimaschutz).

Implementierungs‑Roadmap

1. Pilotphase (0‑3 Monate)

   • 20 IoT‑Sensoren in risikoreichen Bezirken installieren.
   • Leck‑Vorfallbericht‑Template mit AI Form Builder erstellen.
   • Formize‑Connector zur Aufnahme von MQTT‑Ereignissen einrichten.

2. Ausweitung (4‑9 Monate)

   • Sensor‑Netz auf 200 Knoten ausdehnen, 60 % des Versorgungsgebiets abdeckend.
   • Integration mit bestehenden GIS‑ und CAD‑Plattformen über Webhooks.
   • Feldteams im Dashboard‑Umgang und der Bericht‑Verifizierung schulen.

3. Vollständige Einführung (10‑12 Monate)

   • 95 % Sensor‑Abdeckung erreichen.
   • End‑to‑End‑Lebenszyklus automatisieren: Erkennung → Bericht → Arbeitsauftrag → Abschluss.
   • Monatliche Wasserverlust‑Dashboards für Aufsichtsbehörden und Stakeholder veröffentlichen.

Herausforderungen und Gegenmaßnahmen

Zukunftserweiterungen

• Predictive Leak Forecasting – Historische Leck‑Daten mit Wettermodellen kombinieren, um Hochrisikophasen vorherzusagen.
• Crowdsourcing‑Berichte – Öffentliche Mobile‑App einbinden, über die Bürger Fotos einreichen; AI Form Filler kann Bürger‑Inputs mit Sensordaten zusammenführen.
• Automatisierte Ventilsperrung – Plattform mit SCADA koppeln, um bei bestätigtem Leck remote Ventile zu schließen.

Fazit

Durch die Verbindung stromsparender IoT‑Sensortechnik mit Formize.ai’s KI‑gestützter Formularautomation können Versorgungsunternehmen von einem reaktiven, arbeitsintensiven Leck‑Management‑Modell zu einem proaktiven, datenzentrierten Ökosystem übergehen. Die unmittelbaren Vorteile – reduzierter Wasserverlust, niedrigere Betriebskosten und verbesserte regulatorische Konformität – werden durch langfristige Nachhaltigkeitsgewinne verstärkt. Da Kommunen weltweit zunehmend strengere Wasser‑Conservation‑Ziele verfolgen, wird ein echtzeit‑, KI‑gestütztes Leck‑Berichtssystem zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Smart‑City‑Arsenal.

Siehe auch

• Fallstudie: Echtzeit‑Leckerkennung bei Singapurs Wasserbehörde