Искусственный интеллект в борьбе с авариями ЖКХ: как Tucson Water предотвращает разрывы труб
При вложениях около 200 тыс. USD во внедрение нейронных технологий экономия средств при ремонте водопроводных магистралей составляет 1.5-2 млн. USD ежегодно.
Точность прогнозирования аварий составляет примерно 85%
Проблема: стареющая инфраструктура и миллионные убытки

В США ежегодно происходит 240 тысяч прорывов водопроводных магистралей, а расходы на ремонт к 2040 году могут достичь $420 млрд.

В городе Тусон (Аризона) ситуация усугубляется каменистыми почвами, которые повреждают пластиковые трубы, сокращая их срок службы до 20–30 лет. В 2020 году Tucson Water столкнулась с ростом аварийных ситуаций и необходимостью перехода от реактивного ремонта к превентивному.

Решение: платформа VODA.ai и машинное обучение

Проект стартовал с пилотного внедрения системы VODA.ai, которая анализирует:
Исторические данные (о прорывах (частота, локации, причины);
Погодные условия (температура, влажность, осадки);
Характеристики труб (материал, возраст, диаметр);
Данные датчиков давления и расхода воды.
Хотите быть в курсе новостей сайта?
Каждую неделю мы публикуем по 2-3 аналитических статьи. Отслеживать новости удобно через наш телеграмм канал плюс некоторые дополнительные материалы.
TELEGRAMM

Почему выбрали решение на базе
нейронной сети?

Традиционные методы мониторинга требовали ручного аудита и не могли предсказать аварии с высокой точностью. Машинное обучение позволило выявлять скрытые закономерности и рассчитывать риск для каждого участка сети.

Стоимость и сроки

Начальные инвестиции: $150–200 тыс. (пилотная фаза);
Внедрение заняло 6–8 месяцев, включая интеграцию с SCADA-системами и обучение модели;
Ежегодная экономия: $1.2–1.5 млн за счет сокращения экстренных ремонтов.
Результаты: цифры говорят сами за себя:
  • На 35% снизилось количество аварий за первый год работы системы;
  • На 50% уменьшились затраты на экстренные работы;
  • Точность прогнозирования достигла 85%, что позволило оптимизировать график профилактического обслуживания.
Структура сервиса voda.ai для прогнозирования аварий водопровода

Технологический пул проекта Tucson Water

Ядро ИИ системы: платформа VODA.ai
Машинное обучение:
Алгоритмы градиентного бустинга (XGBoost, LightGBM) для прогнозирования рисков.
Сверточные нейронные сети написаны на TensorFlow для анализа неструктурированных данных, например, геопространственных карт.
Обработка данных:
Интеграция с Apache Spark для обработки больших объемов исторических данных (более 10 лет записей).
Python-библиотеки (Pandas, NumPy) для очистки и агрегации данных.
Визуализация:
Инструмент Tableau для создания интерактивных карт рисков, доступных инженерам в реальном времени.
Интеграционные слои
  • API-шлюзы для подключения к SCADA-системам и датчикам давления.
  • Промежуточное ПО (Kafka) для потоковой передачи данных с 500+ IoT-устройств.
Облачная инфраструктура
  • Хостинг на AWS (Amazon Web Services):
  • S3 — хранение данных;
  • EC2 — обучение моделей;
  • Lambda — автоматизация триггеров (например, оповещения о рисках).
Аппаратная архитектура
Источники данных:
  • Датчики давления и расхода воды (модели Honeywell SPT) — установлены на 30% трубопроводов.
  • SCADA-системы Emerson Ovation — модернизированы для совместимости с ИИ-платформой.
  1. Серверная инфраструктура:
  • Локальные серверы (Dell PowerEdge) — обработка критически важных данных в режиме реального времени.
  • Гибридная модель: синхронизация с облаком AWS для резервного копирования и масштабирования.
Периферийные устройства (Edge Computing):
  • Микроконтроллеры Raspberry Pi 4 — предобработка данных на местах для снижения нагрузки на центральные серверы.
Не нашли подходящий вам пример?
Не стесняйтесь спрашивать нас. Мы неоднократно размещали тематические статьи по просьбе наших друзей и просто знакомых. С радостью сделаем это и для Вас.
Спросить редакцию

Почему была выбрана именно эта архитектура?

Гибкость: облачные решения (AWS) позволили масштабировать вычислительные мощности по мере роста данных.
Безопасность: гибридная модель (локальные серверы + облако) минимизировала риски утечек.
Совместимость: API-интеграция с legacy-системами (SCADA) сохранила инвестиции в существующую инфраструктуру.

Сложности реализации ИИ

Качество данных: исторические записи были неполными, потребовалась очистка и дополнение данных с датчиков.
Интеграция с legacy-системами: SCADA-оборудование нуждалось в модернизации для совместимости с ИИ-платформой.
Сопротивление персонала: инженеры скептически относились к автоматизации, потребовалось обучение и демонстрация результатов.

Перспективы развития


Масштабирование на другие города: опыт Tucson Water уже изучают в Финиксе и Денвере.
Интеграция с IoT: установка умных датчиков в реальном времени улучшит точность прогнозов.
Прогнозирование климатических рисков: моделирование влияния засух и наводнений на инфраструктуру 8.
Автоматизация ремонтов: использование дронов и роботов для устранения аварий в опасных зонах.
Хотите сделать себе такой же проект?
У нас есть разработчики, готовые взяться за эту работу. Новые технологии позволяют сделать это дешевле чем сделали .