Najważniejsze rezultaty
12 tygodni od analizy potrzeb do zintegrowanego wdrożenia
Niemal 100% pokrycia dziennego RDR mimo brakujących odczytów
Wyjaśnialne szacunki z audytowalnymi kontrolami jakości danych
Gotowość do skalowania na ok. 60 000 liczników i wiele sektorów
Kontekst
SUEZ potrzebował wiarygodnego dziennego wskaźnika RDR (sprawności sieci), aby sterować operacjami i wspierać zobowiązania kontraktowe na dużej sieci wody pitnej. Wyzwanie: dzienne dane o zużyciu były niekompletne i nieregularne — łączyły liczniki tradycyjne (odczyty ręczne) i liczniki inteligentne z lukami w wartościach dziennych — co uniemożliwiało bezpośrednie, dokładne wyliczenie RDR.
Rozwiązanie: wyjaśnialna imputacja i wyliczanie RDR
Dostarczyliśmy ukierunkowane, kompleksowe rozwiązanie, które przekształca surowe, niedoskonałe dane wejściowe w wiarygodne dzienne wskaźniki RDR:
Czyszczenie i walidacja danych: Niezawodne zasilanie danymi, profilowanie i kontrole oparte na regułach, standaryzujące szeregi czasowe i wychwytujące anomalie na wejściu.
Imputacja ML brakującego zużycia: Model zespołowy (ensemble) szacuje brakujące wartości dzienne na podstawie bogatego zestawu cech (wzorce czasowe, dane sektorowe, sygnały zewnętrzne). Zapewniamy wyjaśnienia oparte na SHAP dla przejrzystości i zaufania.
Wyliczanie i dystrybucja dziennego RDR: Deterministyczne wyliczanie RDR na poziomie globalnym i sektorowym, spakowane dla środowiska chmurowego SUEZ z eksportami i API do dalszego wykorzystania.
Pokonane wyzwania
Niekompletna telemetria: Obsługa liczników tradycyjnych i sporadycznych luk w odczytach liczników inteligentnych bez utraty niezawodności.
Obciążenie statystyczne i wyjaśnialność: Rozwiązanie problemu nielosowych braków danych za pomocą podejścia modelowego i czytelnych dla człowieka uzasadnień.
Operacjonalizacja: Dostarczenie powtarzalnego, monitorowanego potoku z jasno zdefiniowanymi scenariuszami awarii i szybkimi ponownymi uruchomieniami.
