MetaSentry計量數據分析系統

表計計量數據不僅僅用于計費,利用這些數據,可以實時負荷預測、負荷平衡分析、優化需求響應、監測和提高需求效率以及可靠性,并優化管網投資,提高盈利能力和業務效率。

MetaSentry計量數據分析系統通過數據分析、洞察、高級算法和數據科學家提供的端到端服務,為客戶提供最優質、一流的個性化解決方案來提高企業的運營:

智能化的資產運營和維護:基于計量數據和傳感器數據,通過預測性分析,借助數字化業務網絡,能夠實現資產運維相關的工作任務、備品備件和配送服務的數字化管理,從而達到更加智能的資產管理,是保證經濟性、高效和設備運行的關鍵。

正確的信息/時間/設備:物聯網技術、預測性分析和自學習系統,實現人-設備-業務流程的交互,支持或控制現場工作流程。

預測性分析和人工智能:使得越來越多的原來由人工完成的業務流程和決策,變成由智能機器/設備完成,而員工通過數字化訪問,可以根據需求隨時獲得希望的知識。

交互技術: 使得人的角色從原來的常規事務處理,轉變為做異常/例外處理,人們能把更多精力放在更具創造性的工作上。

數據視圖:借助積累的數據,能夠沿管網網絡匯總自下而上的消費數據,可以識別每個區域、每個管道的不匹配有問題的區域(技術損失或數據質量問題)
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節水行動:通過分析用水量和點對點基準用戶分析,在干旱時期和節水期間,實施節水計劃并進行總體水量目標監控
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增值服務:提供增值服務如空耗、消耗檢測和重大泄漏等,自動可靠的洞察客戶的使用狀況
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儀表故障:通過針對缺乏消耗數據和儀表/通信事件的數據挖掘AMI數據,可以主動識別模塊故障并了解這些故障的根本原因(包括位置,場所的溫度歷史記錄,制造商,制造年份以及與中繼器的距離)
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服務告知:詳細的使用記錄,包括歷史記錄和點對點比較可以幫助客戶診斷濫用、排除帳單問題或開展合理使用運動
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異常檢測:流量直方圖(計量的體積百分比/流量),用于檢測超出正常范圍的儀表,從而導致磨損或商業損失(Qmin-Qmax)。 零流量儀表可檢測和區分儀表故障和空缺,以提高收益率
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故障監測:通過了解慢速儀表的模式和影響因素(例如制造商、直徑、歷史負載、安裝位置),可以通過分析不同流量下的體積百分比來識別慢速儀表和快慢速儀表
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