Minimiser les risques et diminuer les interventions liées aux fuites

Avec plus de 2 300 km d'aqueducs, 1 500 km d'égouts et deux grandes stations d'épuration desservant 2,5 millions de personnes, MM Spa, une entreprise publique détenue à 100 % par la ville de Milan, gère les services d'eau intégrés de la plus importante zone métropolitaine d'Italie.

Maximiser le pouvoir des données dans les réseaux d'eau

Compte tenu de la complexité du réseau, MM Spa a choisi de déployer pleinement AQUADVANCED® Water Networks en 2023 et a dépassé les attentes initiales.

  • Optimiser la surveillance du réseau
  • Augmenter le nombre de DMA
  • Diminuer le NRW actuel
  • Modéliser la localisation des fuites
  • Concevoir la sectorisation du réseau d'eau potable
  • Optimiser les investissements
  • Maximiser l'utilisation des capteurs et leur emplacement
  • Optimiser l'allocation des ressources
  • Améliorer les opérations quotidiennes
  • Gérer le réseau virtuellement et en temps réel
  • Utiliser les données fournies pour la prise de décision
  • Renforcer leur stratégie numérique
  • Prévoir les risques et les événements potentiels

Renforcer la transformation numérique de la métropole milanaise

Après une étude et un diagnostic minutieux du réseau et des besoins de MM Spa, l'équipe de SUEZ a décidé d'aborder la solution en combinant 2 approches différentes dans le réseau de distribution d'eau :

  • La sectorisation virtuelle
  • Pré-localisation des anomalies (fuites, vannes non identifiées...).

MM SpA Case Study - SUEZ

Credit: SUEZ group

Bien qu'installé seulement en 2023, le déploiement complet de la plateforme de gestion des réseaux d'eau, MM a permis de :

  • Booster la surveillance et le contrôle du réseau d'eau grâce au jumeau numérique embarqué qui a aidé à la sectorisation de l'unique DMA existant en 10 DMA virtuels et 287 sous-secteurs virtuels.
  • Optimiser les données produites par les 31 débitmètres existants
  • Identifier le meilleur emplacement pour les 16 capteurs de pression à haute fréquence et les 284 capteurs de pression
  • Définir des indicateurs clés de performance pour améliorer la prise de décision sur la base des données (par exemple, pertes quotidiennes, flux linéaire quotidien, NRW...)
  • Utiliser l'intelligence des données pour prédire et modéliser les données manquantes afin de générer des événements et d'identifier les risques potentiels.
  • Solidifier leur transformation digitale
  • Diminuer le nombre de débitmètres nécessaires pour comprendre les modes de consommation.

Et si cette solution était aussi la vôtre ?