SmartTerra

Platform analitik air AI yang mencari kebocoran dan menangkap meter yang salah untuk perusahaan air minum

Hubungi untuk harga India

SmartTerra adalah startup AI air minum asal Bengaluru, India, yang khusus menangani 'non-revenue water', masalah lama perusahaan air minum di seluruh dunia—air sudah dialirkan, tetapi karena kebocoran atau kesalahan pengukuran, tak bisa ditagih. Ia memakai AI untuk menganalisis data jaringan pipa dan pengukuran, menunjuk lokasi titik bocor dan meter yang tak normal.

Fitur dan Skenario Penggunaan

Proporsi non-revenue water di banyak kota tinggi mengejutkan, sedangkan cara pencarian kebocoran tradisional adalah orang berjalan menyusuri jalan membawa stik pendengar, yang efisiensinya sangat rendah. Cara SmartTerra adalah memadukan pembacaan meter air pintar, sensor jaringan pipa, tiket perbaikan, dan informasi geografis, memakai model machine learning untuk melokalisasi titik bocor yang mungkin, sekaligus membedakan dua penyebab kehilangan yang sepenuhnya berbeda: 'kebocoran nyata' dan 'meter tak akurat'. Platform dilengkapi manajemen tiket di sisi mobile, agar petugas lapangan menanganinya sesuai prioritas. Latar tim patut disebut: CEO berasal dari Apple, COO berlatar konsultan sumber daya air perkotaan dari PwC, dan chief scientist berasal dari Freshworks.

Cocok untuk perusahaan air minum, konsultan rekayasa air, dan proyek smart city. Tingkat kebocoran air perusahaan air minum di Indonesia sudah lama menjadi isu publik, dan sebagian meter air pintar mulai terpasang, sehingga fondasi datanya sebenarnya tak buruk dan alat analitik semacam ini lebih relevan daripada yang dibayangkan.

Fungsi Utama

Lokalisasi kehilangan dan analisis terkuantifikasi non-revenue water
Membedakan dua kehilangan: kebocoran nyata dan ketidakakuratan pengukuran
Analisis terpadu data meter air pintar dan sensor jaringan pipa
Pengiriman tiket di sisi mobile dan manajemen tugas lapangan
Pemantauan kondisi aset pipa dan prioritas penggantian
Analisis water balance zona pengukuran (DMA)

Penggunaan Umum

Proyek penurunan tingkat kebocoran air perusahaan air minum
Pemeringkatan penggantian meter air yang tak akurat
Audit water balance zona pengukuran
Integrasi data air minum smart city

Fitur Utama

Lokalisasi kehilangan dan analisis terkuantifikasi non-revenue water
Membedakan dua kehilangan: kebocoran nyata dan ketidakakuratan pengukuran
Analisis terpadu data meter air pintar dan sensor jaringan pipa
Pengiriman tiket di sisi mobile dan manajemen tugas lapangan
Pemantauan kondisi aset pipa dan prioritas penggantian
Analisis water balance zona pengukuran (DMA)

Kelebihan

Menangani kebocoran dan pengukuran sekaligus, sudut pandangnya lengkap
Analitik cloud plus tiket mobile, dari penemuan hingga perbaikan tersambung dalam satu jalur
Dirancang untuk kondisi praktis pasar berkembang, toleran terhadap lingkungan berdata tak lengkap

Kekurangan

Harga tidak dipublikasikan, perlu berdiskusi
Kualitas analisis bergantung pada cakupan meter air pintar dan sensor
Startup berskala relatif kecil, kemampuan dukungan jangka panjang perlu dievaluasi

Contoh Penggunaan

Proyek penurunan tingkat kebocoran air perusahaan air minum
Pemeringkatan penggantian meter air yang tak akurat
Audit water balance zona pengukuran
Integrasi data air minum smart city

Catatan Editor

Tingkat kebocoran air adalah masalah 'semua tahu ini serius, tetapi sulit ada yang bertanggung jawab'. Menurut saya kontribusi sejati alat semacam ini adalah mengubah tingkat kebocoran yang abstrak menjadi satu daftar yang bisa ditugaskan. Kalau perusahaan air minum ingin menerapkannya, yang paling perlu dilakukan lebih dulu justru merapikan peta jaringan pipanya.

FAQ

Bisakah dipakai tanpa meter air pintar?

Makin rendah cakupannya, makin kasar pula jawaban yang bisa diberikan model. Bila meter mekanis tradisional hanya punya pembacaan bulanan, yang bisa dilakukan terutama adalah water balance tingkat zona, dan sulit melokalisasi titik bocor individual.

Apakah cocok untuk sistem air minum di Indonesia?

Logika teknisnya bersifat umum. Tantangan di Indonesia ada pada kelengkapan data jaringan pipa dan kualitas peta, yang sering kali lebih menentukan keberhasilan daripada algoritmanya sendiri.