管网老化、调度粗放、数据孤岛,水务企业面临日益严峻的运营挑战
老旧管网暗漏难以发现,每年损失大量水资源和营收,水质二次污染风险高。
依赖人工经验调度,水厂与管网运行脱节,能耗高、应急响应弱。
排水能力底数不清,暴雨天气无法提前预判积水点和内涝风险。
各系统形成数据孤岛,生产、管网、客服数据未打通,主动服务能力弱。
以数字孪生为底座,融合物联感知与AI算法,实现全链路智能化治理
构建数字孪生水厂与城市管网三维模型,实现全要素可视化呈现与沉浸式交互体验。
水力模型与AI算法双引擎,支持仿真模拟、反演演进与智能预测决策。
跨系统、跨专业、跨部门数据打通,实现资产、运营、服务一体化管理。
从监测预警到运维调度,打造闭环式智慧水务管理体系

在水源地、水厂、管网末梢部署智能水质传感器,24小时在线监测PH、浊度、余氯、溶解氧等关键指标,超标自动告警,保障从源头到龙头的水质安全。

建立设备全生命周期台账,结合AI预测性维护算法,自动生成巡检与维修工单,移动端派单接单,实现运维全流程可追溯管理。

基于排水水力模型与气象预报数据,提前模拟暴雨积水过程,精准预测内涝点、积水深度和消退时间,支撑科学排涝决策与应急调度。
深入水务运营各环节,以场景驱动价值落地
水力模型结合噪声监测,爆管前15-30分钟预警并精准定位漏点,漏损率降低5-10%。
AI优化加药与泵站群调度,协同管网运行,药耗降低15%,电耗降低12%。
提前模拟暴雨积水,精准预测内涝点,预测准确率达95%,提升城市防灾韧性。
泵房远程监控与自动控制,异常自动告警派单,巡检成本降低60%。
汇聚供水、排水、水环境全链条数据,一屏统览全局运行态势
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