Kreator Formularzy AI umożliwia wykrywanie i raportowanie wycieków wody w czasie rzeczywistym

Wstęp

Światowe przedsiębiorstwa wodne zmagają się z nieprzychodzącą wodą (NRW) — wodą, która jest wytwarzana, ale nigdy nie jest fakturowana, ponieważ wycieka, jest kradziona lub w inny sposób nie jest uwzględniona. Tradycyjne metody wykrywania wycieków opierają się na okresowych inspekcjach manualnych, sondach akustycznych lub kosztownym wdrożeniu zdalnego monitoringu satelitarnego. Podejścia te często pomijają wycieki we wczesnym stadium, co prowadzi do podwyższonych kosztów napraw, niepotrzebnego marnotrawstwa wody i zwiększonego obciążenia już i tak napiętych zasobów wodnych.

Wkracza Formize.ai, platforma AI działająca w przeglądarce, która przekształca sposób tworzenia, wypełniania i zarządzania formularzami, ankietami i dokumentami. Łącząc AI Form Builder z AI Form Filler oraz siecią czujników wody podłączonych do IoT, przedsiębiorstwa mogą teraz rejestrować zdarzenia wycieków w czasie rzeczywistym, automatycznie wypełniać kompleksowe raporty zdarzeń i natychmiast inicjować przepływy naprawcze. Efektem jest zamknięty system, który zamienia surowe dane czujników w gotową do użycia inteligencję, bez potrzeby ręcznej transkrypcji.

Ten artykuł opisuje architekturę techniczną, doświadczenie użytkownika oraz ekonomiczny i środowiskowy wpływ rozwiązania do wykrywania i raportowania wycieków wody w czasie rzeczywistym, napędzanego przez Formize.ai.

Krajobraz problemowy

Rozwiązanie tych problemów wymaga natychmiastowego przechwytywania danych, automatycznego generowania formularzy oraz bezproblemowej integracji z istniejącymi narzędziami do zarządzania zasobami.

Jak Formize.ai to rozwiązuje

1. Tworzenie formularzy wspomagane AI (AI Form Builder)

AI Form Builder firmy Formize pozwala inżynierom użyteczności publicznej zaprojektować formularz Raport Zdarzenia Wyciekowego w ciągu kilku minut. AI sugeruje sekcje, takie jak:

• Metadane czujnika (ID, lokalizacja, wersja firmware)
• Parametry wycieku (wykryta anomalia przepływu, spadek ciśnienia, znacznik czasu)
• Ocena wpływu (szacowany wolumen utraconej wody, dotknięty obszar usługowy)
• Działania naprawcze (wysłanie zespołu, odcięcie zaworu, powiadomienie publiczne)

Ponieważ kreator działa w przeglądarce, formularz jest od razu dostępny na dowolnym urządzeniu — komputerze, tablecie lub telefonie — zapewniając zespołom terenowym dostęp w dowolnym miejscu.

2. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym (czujniki IoT → procesor brzegowy)

Niskoprądowe ultradźwiękowe przepływomierze i przetworniki ciśnienia są instalowane w strategicznych punktach sieci dystrybucyjnej. Czujniki:

• Próbkują z częstotliwością 1 Hz i uruchamiają lokalnie lekkie algorytmy wykrywania anomalii.
• Transmitują tylko zdarzenia (np. „wzrost przepływu > 15 % przez > 30 s”) za pomocą MQTT przez sieci LPWAN (LoRaWAN lub NB‑IoT).
• Zawierają metryki zdrowia czujnika (poziom baterii, siła sygnału) umożliwiające proaktywną konserwację.

3. Automatyczne wypełnianie formularza (AI Form Filler)

Gdy zgłoszona zostaje anomalia, AI Form Filler pobiera ładunek JSON, mapuje pola na wcześniej zaprojektowany Raport Zdarzenia Wyciekowego i automatycznie wypełnia każdą sekcję. Generowanie języka naturalnego (NLG) dodaje zwięzłą narrację, np.:

„O godz. 03:27 AM 30‑12‑2025 sensor S‑R45 wykrył nagły spadek ciśnienia o 12 kPa wraz ze wzrostem przepływu o 23 %, co wskazuje na prawdopodobne rozerwanie rury w pobliżu 124 Main St.”

Użytkownik może przejrzeć, edytować lub zatwierdzić raport przed jego wysłaniem, co drastycznie skraca czas od wykrycia do udokumentowania.

4. Zintegrowany pulpit i alerty

Ukończone raporty pojawiają się natychmiast na panelu AI Form Builder, gdzie warstwy GIS wizualizują lokalizacje wycieków, mapy ciepła nasilenia oraz przydziały zespołów. Konfigurowalne webhooki przesyłają alerty do istniejących systemów komputerowego wsparcia dyspozycji (CAD), ERP lub nawet publicznych usług SMS.

Diagram przepływu end‑to‑end

  graph LR
    A["Węzeł czujnika IoT"] --> B["Procesor danych brzegowy"]
    B --> C["AI Form Filler Formize"]
    C --> D["Panel AI Form Builder"]
    D --> E["System alertów i zleceń pracy"]
    A --> F["Bateria i łączność"]

Diagram ilustruje liniowy, a jednocześnie dwukierunkowy przepływ: czujniki wysyłają zdarzenia → procesor brzegowy normalizuje → AI Form Filler automatycznie wypełnia → pulpit wizualizuje → alerty generują zlecenia pracy. Pętle zwrotne (np. oznaczenie wycieku jako naprawionego przez zespół) wysyłają aktualizacje statusu z powrotem do pulpitu, zamykając cykl incydentu.

Szczegóły technicznej integracji

Firmware czujnika

{
  "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
}

Ładunek jest przesyłany przez MQTT z tematem water/leak/events. Formize udostępnia konektor, który subskrybuje temat, weryfikuje schemat i przekazuje dane do endpointu API AI Form Filler.

Wywołanie API AI Form Filler (uproszczone)

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"
  }
}

Odpowiedź zawiera PDF i JSON wersję wypełnionego formularza, gotowe do archiwizacji lub dalszego przetwarzania.

Dostosowanie pulpitu

Niskokodowy builder widgetów Formize pozwala przedsiębiorstwom wbudować:

• Mapę wycieków na żywo (Leaflet lub Mapbox)
• Top 10 wycieków o największym wolumenie w formie tabeli
• Kolejkę zleceń z statusami w czasie rzeczywistym

Wszystkie komponenty pobierają dane przez REST‑owe endpointy automatycznie odświeżane co 5 sekund.

Korzyści w liczbach

Szybkie wykrycie nie tylko ogranicza marnotrawstwo wody, ale także redukuje dystans przejazdu zespołów, obniżając zużycie paliwa i emisje — bezpośrednie wkłady w Cel Zrównoważonego Rozwoju 6 (Czysta woda i sanitarne) oraz Cel Zrównoważonego Rozwoju 13 (Działania w dziedzinie klimatu).

Plan wdrożenia

1. Faza pilota (0‑3 miesiące)

   • Instalacja 20 czujników IoT w obszarach wysokiego ryzyka.
   • Stworzenie szablonu Raportu Zdarzenia Wyciekowego przy użyciu AI Form Builder.
   • Konfiguracja konektora Formize do odbierania zdarzeń MQTT.

2. Rozbudowa (4‑9 miesięcy)

   • Rozszerzenie sieci czujników do 200 węzłów, obejmujących 60 % obszaru dystrybucji.
   • Integracja z istniejącymi platformami GIS i CAD przy użyciu webhooków.
   • Szkolenie zespołów terenowych z obsługi pulpitu i weryfikacji raportów.

3. Pełne wdrożenie (10‑12 miesięcy)

   • Osiągnięcie 95 % pokrycia czujnikami.
   • Automatyzacja pełnego cyklu: wykrycie → raport → zlecenie → zamknięcie.
   • Publikacja miesięcznych pulpitów wskaźników strat wody dla regulatorów i interesariuszy.

Wyzwania i strategie łagodzenia

Przyszłe udoskonalenia

• Prognozowanie wycieków – połączenie historycznych danych o wyciekach z modelami pogodowymi w celu przewidywania okresów wysokiego ryzyka.
• Zgłoszenia crowd‑sourcingowe – integracja z aplikacją mobilną dla obywateli, umożliwiającą przesyłanie zdjęć; AI Form Filler może łączyć zgłoszenia społecznościowe z danymi czujników.
• Zdalna izolacja zaworu – po potwierdzeniu wycieku platforma może współpracować z systemem SCADA w celu zdalnego zamknięcia zaworu.

Zakończenie

Połączenie niskoprądowego monitoringu IoT z automatyzacją formularzy napędzaną AI firmy Formize.ai pozwala przedsiębiorstwom wodnym przejść od reaktywnego, pracochłonnego modelu zarządzania wyciekami do proaktywnego, opartego na danych ekosystemu. Natychmiastowe korzyści — zmniejszona utrata wody, niższe koszty operacyjne i lepsza zgodność regulacyjna — są wzmocnione długoterminowymi zyskami w zakresie zrównoważonego rozwoju. W miarę jak gminy na całym świecie dążą do spełnienia coraz surowszych celów oszczędzania wody, system raportowania wycieków w czasie rzeczywistym, napędzany sztuczną inteligencją, stanie się nieodzownym narzędziem w zestawie rozwiązań inteligentnego miasta.

Zobacz także

• Studium przypadku: Wykrywanie wycieków w czasie rzeczywistym w Singapurskim Urzędzie Wodnym