인공지능: 스마트한 방식의 물 절약

고객 서비스 개선

또 다른 측면은 고객 서비스의 향상입니다. Simon Granath는 “광범위한 지역의 수많은 파이프라인을 유지관리해야 하며, 스마트 미터링 구역을 통해 누수 지점 파악 능력을 개선하고자 하였습니다. 이를 위해 AI 기반 솔루션을 모색하였습니다”라고 회상합니다.

VA SYD는 여러 시스템을 평가하였습니다. 최종적으로 솔루션은 PoC 대상으로 선정된 지역 내 가용한 유량계와 스마트 미터를 최적으로 활용해야 했습니다. SIWA Leak Finder는 모든 요구 사항을 충족하였습니다. 이 스마트 솔루션은 AI 기반 알고리즘을 사용하여 파이프 네트워크의 이상 징후를 식별하고 분류하십시오. 안정적인 성능을 위해 SIWA Leak Finder는 먼저 과거의 유량 및 압력 데이터를 통해 '학습'하며, 이를 통해 정상 운영과 이상 징후를 분리하고 각 이상 징후에 정확한 원인을 할당하는 법을 습득합니다.

데이터 개선을 위한 시뮬레이션 접근 방식

다음 단계는 파이프라인 유압 모델을 고도화하고 OPC UA를 사용하여 계량 시스템 및 펌프장의 데이터를 SIWA Leak Finder와 연결하는 것이었습니다. 이후 VA SYD는 첫 번째 테스트를 수행하였습니다. Simon Granath는 “시스템을 사용하여 다양한 누수를 시뮬레이션하고 데이터를 평가하였습니다. 초당 0.5리터 수준의 미세 누수까지 감지할 수 있었으며, 이는 미세 누수 감지 수단이 전혀 없었던 이전 솔루션에 비해 비약적인 발전이었습니다”라고 설명합니다. 이를 통해 VA SYD 식수 네트워크의 비수익 용수를 10%에서 8%로 낮출 수 있었습니다.

협업을 통해 최적의 AIR 솔루션 도출

“하지만 구현 단계에서 몇 가지 어려움에 부딪혔습니다. AI 기반 누수 감지 기능을 클라우드 환경이 아닌 온프레미스 환경에서 사용할 방법을 찾아야 했습니다.”라고 Simon Granath는 말합니다. Siemens는 이러한 요구 사항에도 해결책을 제시했습니다. 그는 이어서 “Siemens와 저희 IT 및 OT 부서와 함께 SIWA Leak Finder 솔루션을 자체 데이터 센터에 설치하는 최적의 접근 방식에 대해 심도 있는 논의를 진행했습니다. 제가 알기로는 스웨덴 수자원 업계에서 이러한 시도는 처음이며, Siemens의 지원과 전문 지식 덕분에 성공적으로 프로젝트를 완료할 수 있었습니다.”라고 덧붙였습니다.

솔루션의 가치를 증명하는 절감 효과

PoC가 최종 단계에 접어듦에 따라 VA SYD는 솔루션을 네트워크의 다른 부분으로 확장하고 있습니다. 일례로 룬드(Lund) 시에는 파이프라인 네트워크에서 더 많은 데이터를 확보하기 위해 추가 유량계를 설치하고 있습니다. 또한 VA SYD의 프로젝트는 스웨덴 내에서 모범 사례로 널리 인정받아, 다른 지자체에서도 해당 지역 급수 시스템에 동일한 솔루션을 채택하고 있습니다. 스웨덴 남서부의 Northwestern Skåne Water and Wastewater Utility(NSVA)가 그 예입니다. NSVA는 이전에 Simon Granath와 함께 VA SYD의 누수 감지 시스템을 구현했던 개발 엔지니어 Victor Pelin의 전문 지식을 활용하고 있습니다.