SmartTerra
替自來水事業找漏水、抓錯表的 AI 水務分析平台
SmartTerra 是印度班加羅爾的水務 AI 新創，專門對付「無收益水」這個全球自來水事業的老問題——水送出去了，但因為漏水或計量錯誤，收不到錢。它用 AI 分析管網與計量資料，指出漏點與異常水表的位置。
功能特色與適用場景
無收益水在許多城市的比例高得驚人，而傳統的找漏方式是人拿著聽音棒沿街走，效率極低。SmartTerra 的做法是把智慧水表讀值、管網感測器、維修工單與地理資訊整合，用機器學習模型定位可能的漏點，同時區分「實際漏水」與「表計失準」這兩種完全不同的損失原因。平台附帶行動端的工單管理，讓現場人員按優先順序去處理。團隊背景值得一提：執行長來自蘋果、營運長出身資誠的都市水資源顧問、首席科學家則來自 Freshworks。
適合自來水事業單位、水務工程顧問與智慧城市專案。台灣自來水公司的漏水率長年是公共議題，而且台灣已有相當比例的智慧水表建置，資料基礎其實不差，這類分析工具的適用性比想像中高。
主要功能
- 無收益水的漏損定位與量化分析
- 區分實際漏水與計量失準兩種損失
- 智慧水表與管網感測資料的整合分析
- 行動端工單派發與現場任務管理
- 管線資產狀況監測與汰換優先順序
- 分區計量（DMA）的水平衡分析
常見用途
- 自來水事業的漏水率降低專案
- 計量失準水表的汰換排序
- 分區計量的水平衡稽核
- 智慧城市水務的資料整合
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話漏水率是那種「大家都知道很嚴重、但很難有人負責」的問題。我覺得這類工具真正的貢獻，是讓抽象的漏水率變成一張可以派工的清單。台水若要導入，最該先做的其實是把管網圖資整理乾淨。
— theai 編輯團隊
主要功能
- 無收益水的漏損定位與量化分析
- 區分實際漏水與計量失準兩種損失
- 智慧水表與管網感測資料的整合分析
- 行動端工單派發與現場任務管理
- 管線資產狀況監測與汰換優先順序
- 分區計量（DMA）的水平衡分析
適用場景
- 自來水事業的漏水率降低專案
- 計量失準水表的汰換排序
- 分區計量的水平衡稽核
- 智慧城市水務的資料整合
SmartTerra 的優點與缺點
優點
- 同時處理漏水與計量兩種損失，視角完整
- 雲端分析加行動工單，從發現到修復串成一條線
- 針對新興市場的實務條件設計，對資料不完整的環境容忍度高
缺點
- 未公開定價，需洽談
- 分析品質取決於智慧水表與感測器的覆蓋率
- 規模較小的新創，長期支援能力需評估
SmartTerra 常見問題
沒有智慧水表能用嗎？
覆蓋率愈低，模型能給的答案就愈粗。傳統機械表只有月讀值時，能做的主要是分區層級的水平衡，難以定位到個別漏點。
台灣的自來水系統適用嗎？
技術邏輯是通用的。台灣的挑戰在於管網資料的完整度與圖資品質，這往往比演算法本身更決定成敗。
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