AI Form Builder omogućuje otkrivanje i izvještavanje o curenju vode u stvarnom vremenu

Uvod

Komunalna poduzeća za vodu diljem svijeta suočavaju se s neprihvaćenom vodom (NRW) – vodom koja se proizvede, ali se ne naplati jer procuri, kradu je ili se na drugi način ne evidentira. Tradicionalno otkrivanje curenja oslanja se na periodične ručne inspekcije, akustične sonde ili skupu implementaciju satelitskog daljinskog nadzora. Ti pristupi često propuste rano otkrivanje curenja, što dovodi do povećanih troškova popravaka, nepotrebnog trošenja vode i povećanog opterećenja već iscrpljenih vodnih zaliha.

Upoznajte Formize.ai, web‑temeljenu AI platformu koja mijenja način stvaranja, popunjavanja i upravljanja obrascima, anketama i dokumentima. Spajanjem AI Form Buildera s AI Form Fillerom i mrežom IoT‑povezanih vodnih senzora, komunalna poduzeća sada mogu zabilježiti događaje curenja u stvarnom vremenu, automatski popuniti sveobuhvatna izvješća o incidentu i pokrenuti radne tokove trenutačno. Rezultat je zatvoreni sustav koji pretvara sirove senzorske podatke u akcijsku inteligenciju bez potrebe za ljudskim prepisivanjem.

Ovaj članak prolazi kroz tehničku arhitekturu, korisničko iskustvo i ekonomski i okolišni učinak rješenja za otkrivanje i izvještavanje o curenju vode u stvarnom vremenu poduprto Formize.ai‑om.

Okruženje problema

Rješavanje ovih problema zahtijeva trenutno prikupljanje podataka, automatsko generiranje obrazaca i besprijekornu integraciju s postojećim alatima za upravljanje imovinom.

Kako Formize.ai to rješava

1. AI‑pomoć pri kreiranju obrasca (AI Form Builder)

AI Form Builder tvrtke Formize omogućuje inženjerima komunalnih poduzeća da u minuti dizajniraju obrazac Izvješće o incidentu curenja. AI predlaže sekcije polja poput:

• Metapodaci senzora (ID, lokacija, verzija firmware-a)
• Parametri curenja (detektirana anomalija protoka, pad tlaka, vremenska oznaka)
• Procjena utjecaja (procijenjeni volumen gubitka, zahvaćeno područje)
• Mjere reagiranja (slanje tima, izolacija ventila, javno obavještavanje)

Budući da je graditelj web‑temeljeni, obrazac je odmah dostupan na bilo kojem uređaju – računalu, tabletu ili mobitelu – čime se osigurava pristup terenskim timovima gdje god se nalaze.

2. Prijenos podataka u stvarnom vremenu (IoT senzori → Edge procesor)

Niskopotrosni ultrazvučni protokometri i tlakovni transduseri postavljeni su na strateškim točkama distribucijske mreže. Ovi senzori:

• Uzorčuju pri 1 Hz i na uređaju pokreću lagani algoritam za otkrivanje anomalija.
• Prenose samo događaje (npr. „povećanje protoka > 15 % za > 30 s“) putem MQTT‑a preko LPWAN‑a (LoRaWAN ili NB‑IoT).
• Uključuju metrike zdravlja senzora (nivo baterije, jačina signala) radi proaktivnog održavanja.

3. Automatsko popunjavanje obrasca (AI Form Filler)

Kad se prijavi anomalija, AI Form Filler prima JSON payload, mapira polja na prethodno dizajnirani obrazac i automatski popunjava svaku sekciju. Generiranje prirodnog jezika (NLG) dodaje sažetu naraciju, npr.:

“U 03:27 h dana 30‑12‑2025, senzor S‑R45 detektirao je iznenadni pad tlaka od 12 kPa uz 23 % povećanje protoka, što ukazuje na vjerojatni puknuće cijevi u blizini 124 Main St.”

Korisnik može pregledati, urediti ili odobriti izvješće prije slanja, što drastično smanjuje vrijeme od otkrivanja do dokumentacije.

4. Integrirana nadzorna ploča i upozorenja

Završena izvješća pojavljuju se odmah na nadzornoj ploči AI Form Buildera, gdje GIS‑slojevi vizualiziraju lokacije curenja, heat‑mape ozbiljnosti i raspodjelu timova. Konfigurabilni webhook‑ovi šalju upozorenja postojećim sustavima za raspoređivanje (CAD), ERP‑u ili čak javnim SMS‑uslugama.

Dijagram cjelokupnog tijeka rada

  graph LR
    A["IoT senzor čvor"] --> B["Edge procesor podataka"]
    B --> C["Formize AI popunjivač obrasca"]
    C --> D["AI Form Builder nadzorna ploča"]
    D --> E["Sustav upozorenja i radnih naloga"]
    A --> F["Baterija i povezanost"]

Dijagram ilustrira linearan, ali dvosmjeran tok: senzori šalju događaje → edge procesor normalizira → AI Form Filler automatski popunjava → nadzorna ploča vizualizira → upozorenja pokreću radne naloge. Povratne petlje (npr. tim koji označi curenje kao otklonjeno) šalju ažuriranja natrag na nadzornu ploču, zaključujući životni ciklus incidenta.

Tehnički detalji integracije

Firmware senzora

{
  "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
}

Payload se prenosi putem MQTT‑a s temom water/leak/events. Formize pruža konektor koji se pretplaćuje na temu, provjerava shemu i prosljeđuje podatke API‑u AI Form Fillera.

API poziv AI Form Fillera (pojednostavljeno)

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"
  }
}

Odgovor sadrži PDF i JSON verziju dovršenog obrasca, spremne za arhiviranje ili daljnju obradu.

Prilagodba nadzorne ploče

Low‑code builder widgeta Formizea omogućuje komunalnim poduzećima da ugrađuju:

• Live mapu curenja (Leaflet ili Mapbox)
• Tablicu Top 10 najznačajnijih curenja
• Red tima za raspoređivanje s real‑time statusnim značkama

Svi komponenti povlače podatke putem REST‑end‑točke automatski osvježavane svakih 5 sekundi.

Kvantificirane prednosti

Brzo otkrivanje ne samo da smanjuje rasipanje vode, već i skraćuje udaljenost terenskog tima, smanjujući potrošnju goriva i emisije – izravni doprinos CILJU 6 (Čista voda i sanitacija) i CILJU 13 (Akcija za klimu).

Plan implementacije

1. Pilot faza (0‑3 mjeseca)

   • Postaviti 20 IoT senzora u područjima visokog rizika.
   • Kreirati predložak „Izvješće o incidentu curenja“ pomoću AI Form Buildera.
   • Postaviti Formize konektor za primanje MQTT događaja.

2. Širenje (4‑9 mjeseci)

   • Proširiti mrežu senzora na 200 čvorova, pokrivajući 60 % distribucijske mreže.
   • Integrirati s postojećim GIS i CAD sustavima putem webhook‑ova.
   • Edukacija terenskog osoblja o korištenju nadzorne ploče i provjeri izvješća.

3. Puna implementacija (10‑12 mjeseci)

   • Dosegnuti 95 % pokrivenosti senzora.
   • Automatizirati cijeli životni ciklus: otkrivanje → izvješće → radni nalog → zatvaranje.
   • Objaviti mjesečne vodne loss dashboards za regulatore i dionike.

Izazovi i strategije ublažavanja

Buduća poboljšanja

• Prediktivno prognoziranje curenja – spajanje povijesnih podataka o curenjima s vremenskim modelima za anticipaciju razdoblja visokog rizika.
• Izvještavanje putem mase – integracija mobilne aplikacije za građane koji mogu slati fotografije; AI Form Filler spaja građanske inpute sa senzorskim podacima.
• Automatska izolacija ventila – povezivanje platforme sa SCADA‑om za daljinsko zatvaranje ventila kada se potvrdi curenje.

Zaključak

Spajanjem niskopotrosnih IoT senzora s AI‑pogonom automatizacije obrazaca tvrtke Formize.ai, komunalna poduzeća mogu prijeći s reaktivnog, radno‑intenzivnog modela upravljanja curenjima na proaktivan, podatkovno‑centriran ekosustav. Neposredne prednosti – smanjenje gubitka vode, niži operativni troškovi i poboljšana regulatorna usklađenost – pojačane su dugoročnim dobitcima u održivosti. Kako općine širom svijeta nastoje ispuniti sve strože ciljeve očuvanja vode, rješenje za real‑time, AI‑potpomognuto izvještavanje o curenju postaje neophodan alat u repertoaru pametnih gradova.

Vidi i ostalo

• Studija slučaja: Real‑Time Leak Detection u vodnoj upravi Singapura