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方案的重要性

       傳統(tǒng)的水力基礎(chǔ)建設(shè)的工作人員每天要面臨高強壓的重復的工作內(nèi)容，比如半夜故障工單催人醒，處理不慎生命易受威脅。老化的飲用水總管面臨著越來越多的故障，從而導致服務中斷，更高的運營成本和無收益的水損失。有些失敗會比其他失敗造成更大的財務或社會經(jīng)濟影響。猶他州立大學（USU）的史蒂芬·福克曼（StevenFolkman）博士領(lǐng)導的一項2018年研究顯示，過去六年來，美國和加拿大的供水總中斷量增加了27％。由于預算緊張，自來水公司面臨著艱苦的戰(zhàn)斗，要確定系統(tǒng)中的哪些管道以及何時需要更換。人工智能（尤其是機器學習）可以對地下水基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)管理產(chǎn)生重大影響。

傳統(tǒng)方案痛點：

       1.資料品質(zhì)只考慮個體變量

       2.技術(shù)人員流動性大，培養(yǎng)的技術(shù)人員積累了大量經(jīng)驗，但是由于其離職造成企業(yè)系統(tǒng)維護的困難。

       3.技術(shù)更新滯后，由于各方面局限性，導致檢查異常水管道落后，在業(yè)務需求增長同時，技術(shù)應對能力有限。

       4.可靠性低，由于技術(shù)人員短缺，傳統(tǒng)人力手工運維系統(tǒng)故障問題定位難、時效難以保證；運維中出現(xiàn)復雜的問題，不能及時處理，甚至無法處理。

       5.環(huán)境考量非常有限

       6.模型的方法沒有考慮人工智能，屬于非學習的模式。

       7.只使用了本地公用事業(yè)網(wǎng)絡，準確性不高。

新方案描述

       真尚有的解決方案是一個基于云的軟件應用程序，可以連接到水務公司使用的重要軟件應用程序，包括企業(yè)資產(chǎn)管理（EAM），計算機維護管理系統(tǒng)（CMMS）和水力模型。可以在1-2周內(nèi)完成整個供水總管系統(tǒng)的失敗可能性（LOF），失敗后果（COF）和業(yè)務風險暴露（BRE）評估。結(jié)果以軟件解決方案（SaaS）系統(tǒng)的形式提供，并使用動態(tài)圖形和圖表進行可視化。每年可以上載幾次新數(shù)據(jù)并對其進行建模，從而可以對系統(tǒng)進行動態(tài)，近乎實時的評估。