AI Form Builder забезпечує детекцію та звітування про протікання води в реальному часі

Вступ

Водопостачальники по всьому світу стикаються з нефінансовою водою (NRW) — водою, яка виробляється, але не оплачується, тому що вона протікає, краде її або іншим чином не враховується. Традиційне виявлення протікань базується на періодичних ручних оглядах, акустичних пробах або дорогих супутникових знімках. Такі підходи часто пропускають протікання на ранніх етапах, що призводить до підвищених витрат на ремонт, зайвої втрати води та додаткового навантаження на вже напружені водні ресурси.

Появляється Formize.ai — веб‑платформа на базі ШІ, що змінює спосіб створення, заповнення та управління формами, опитуваннями та документами. Поєднуючи AI Form Builder з AI Form Filler і мережею IoT‑датчиків води, комунальні служби тепер можуть в режимі реального часу захоплювати події протікання, автоматично заповнювати комплексні інцидентні звіти та миттєво запускати процеси усунення. Результат — замкнута система, яка перетворює сирі дані датчиків у практичну інформацію без потреби в ручному транскрибуванні.

У цій статті розглядаються технічна архітектура, користувацький досвід та економічний і екологічний вплив рішення для виявлення та звітування про протікання води в реальному часі, що працює на базі Formize.ai.

Проблемний ландшафт

Для подолання цих болючих точок потрібне миттєве захоплення даних, автоматичне створення форм та бездогана інтеграція з існуючими інструментами управління активами.

Як Formize.ai вирішує проблему

1. AI‑асистоване створення форм (AI Form Builder)

AI Form Builder дозволяє інженерам комунальних служб створити форму Звіт про інцидент протікання за кілька хвилин. ШІ пропонує розділи полів, такі як:

• Метадані датчика (ID, розташування, версія прошивки)
• Параметри протікання (виявлена аномалія потоку, падіння тиску, часовий мітка)
• Оцінка впливу (оцінка об’єму втрати, уражена зона обслуговування)
• Дії реагування (виклик бригади, ізоляція клапана, повідомлення громадськості)

Оскільки конструктор працює у веб‑режимі, форма миттєво доступна на будь‑якому пристрої — настільному, планшеті чи смартфоні — що забезпечує доступ польовим бригадам у будь‑якому місці.

2. Захоплення даних у реальному часі (IoT‑датчики → Edge‑процесор)

Низьковольтні ультразвукові лічильники потоку та трансдери тиску встановлюються у стратегічних точках мережі розподілу. Ці датчики:

• Вимірюються з частотою 1 Гц і виконують легкий алгоритм виявлення аномалій на місці.
• Передають лише події (наприклад, “збільшення потоку > 15 % протягом > 30 с”) через MQTT по LPWAN (LoRaWAN або NB‑IoT).
• Включають метрики стану (рівень батареї, сила сигналу) для проактивного технічного обслуговування.

3. Автоматичне заповнення форми (AI Form Filler)

Коли аномалія повідомляється, AI Form Filler споживає JSON‑пейтлоад, зіставляє поля з попередньо створеним шаблоном Звіт про інцидент протікання і автозаповнює всі розділи. Генерація природної мови (NLG) додає стислий опис, наприклад:

“О 03:27 р. 30 грудня 2025 року датчик S‑R45 зафіксував різке падіння тиску на 12 кПа у поєднанні з 23 % збільшенням швидкості потоку, що свідчить про ймовірний розрив труби біля 124 Main St.”

Користувач може переглянути, відредагувати або затвердити звіт перед відправкою, що значно скорочує час від виявлення до документації.

4. Інтегрована панель та сповіщення

Заповнені звіти миттєво з’являються на дашборді AI Form Builder, де GIS‑шари візуалізують місця протікань, теплові карти тяжкості та призначення бригад. Налаштовувані webhook‑и надсилають сповіщення в існуючі системи комп’ютеризованого диспетчингу (CAD), ERP або навіть в публічні SMS‑служби.

Діаграма сквозного робочого процесу

  graph LR
    A["IoT Sensor Node"] --> B["Edge Data Processor"]
    B --> C["Formize AI Form Filler"]
    C --> D["AI Form Builder Dashboard"]
    D --> E["Alert & Work Order System"]
    A --> F["Battery & Connectivity"]

Діаграма ілюструє лінійний, проте двосторонній потік: датчики надсилають події → edge‑процесор нормалізує → AI Form Filler автозаповнює → дашборд візуалізує → сповіщення генерують робочі замовлення. Зворотній зв’язок (наприклад, бригада позначає протікання як виправлене) надсилає оновлення статусу назад до дашборду, замикаючи цикл інциденту.

Технічні деталі інтеграції

Прошивка датчика

{
  "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
}

Пейлоад передається через MQTT у тему water/leak/events. Formize надає конектор, який підписується на цю тему, перевіряє схему та передає дані до API‑ендпоінту AI Form Filler.

Приклад запиту до AI Form Filler (Спрощено)

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"
  }
}

У відповідь повертаються PDF та JSON‑версії заповненої форми, готові до архівування або подальшої обробки.

Налаштування дашборду

Низькокодовий widget builder Formize дозволяє вбудовувати:

• Карту протікань у реальному часі (Leaflet або Mapbox)
• Топ‑10 протікань за об’ємом у вигляді таблиці
• Чергу диспетчеризації бригад з індикаторами статусу в реальному часі

Усі компоненти запитують дані через REST‑ендпоінти, які автоматично оновлюються кожні 5 секунд.

Кількісні переваги

Швидке виявлення не лише зменшує втрати води, а й скорочує відстані, що проїжджає бригада, зменшуючи споживання палива та викиди — прямий внесок у ЦУ 6 (Чиста вода та санітарія) та ЦУ 13 (Боротьба зі зміною клімату).

План впровадження

1. Пілотна фаза (0‑3 міс.)

   • Встановити 20 IoT‑датчиків у районах з високим ризиком.
   • Створити шаблон “Звіт про інцидент протікання” за допомогою AI Form Builder.
   • Налаштувати конектор Formize для отримання MQTT‑подій.

2. Масштабування (4‑9 міс.)

   • Розширити мережу до 200 вузлів, охопивши 60 % мережі розподілу.
   • Інтегрувати з існуючими GIS та CAD‑системами через webhook‑и.
   • Провести навчання польових бригад користуванню дашбордом та перевіркою звітів.

3. Повне розгортання (10‑12 міс.)

   • Досягти 95 % покриття датчиками.
   • Автоматизувати повний цикл: виявлення → звіт → робоче замовлення → закриття.
   • Публікувати щомісячні дашборди водних втрат для регуляторів та зацікавлених сторін.

Виклики та стратегії їх подолання

Майбутні розширення

• Прогнозування протікань — поєднання історичних даних протікань з метеорологічними моделями для передбачення періодів підвищеного ризику.
• Залучення громадськості — інтеграція мобільного додатку, у якому жителі можуть надсилати фото; AI Form Filler об’єднує дані користувачів з датчиками.
• Автоматичне закриття клапанів — зв’язок платформи зі SCADA для віддаленого закривання клапанів після підтвердження протікання.

Висновок

Поєднуючи низьковольтне IoT‑зондування з AI‑оптимізованою автоматизацією форм від Formize.ai, водопостачальники можуть перейти від реактивної, трудомісткої моделі управління протіканнями до проактивної, даними‑центричної екосистеми. Негайні переваги — скорочення втрат води, зниження експлуатаційних витрат та підвищення відповідності регуляторним вимогам — підсилюються довгостроковими вигодами у сфері стійкості. У міру того, як міста по всьому світу прагнуть до більш жорстких цілей збереження води, реальна часова система звітування про протікання на базі ШІ стане незамінним інструментом у наборі «розумних» технологій.

Дивіться також

• Кейсове дослідження: Виявлення протікань у реальному часі в Сінгапурському водному управлінні