Servizi a Rete TOUR 2019

1. Ing. Alessandro Bettin
«Una storia di Social Innovation - Sistema di gestione
integrato per il raggiungimento degli obiettivi di efficienza
nel settore idrico»

2. 2© Hitachi, Ltd. 2019. All Rights Reserved
11%
20%
16%
5%
23%
9%
10%
6%
■Others
■Smart Life &
Ecofriendly Systems
■Automotive Systems
■High Functional Materials &
Components
■Construction Machinery
■Electronic Systems & Equipment
■ Social Infrastructure &
Industrial Systems
■ Information &
Telecommunication Systems
Hitachi Segment Constitution (FY2017)

3. © Hitachi 2016. Tutti i diritti sono riservati.
Macroindicatore Parametri Data Input
M1 – Perdite Idriche Portate, lunghezza rete
(% immesso e m3/km/g)
Dati Portata e Pressione da Telecontrollo, dati
consumi da Billing System, dati condotte da GIS,
anagrafica impianti.
M2 – Interruzione del servizio N. Utenti, N. Interruzioni Dati Interventi Manutenzione (WFM), ubicazione
utenti (GIS, Billing System), Telecontrollo),
segnalazioni utenti (CRM).
M3 – Qualità Acqua Erogata N. Utenti, N. Campioni, Parametri
Chimici
Ubicazione utenti (GIS, Billing System), Data Base
Misure qualità (Telecontrollo)
M4 – Adeguatezza del Sistema
fognario
N. Scaricatori, N. Allagamenti, N.
Sversamenti
Dati pioggia, portata, livello da Telecontrollo, dati
condotte e territorio da GIS, Modello Idraulico,
segnalazioni utenti (CRM).
M5 – Smaltimento Fanghi in
discarica
Quantità Fanghi Prodotti, Quantità
Fanghi smaltiti
Dati Impianto Trattamento (Telecontrollo),
anagrafica impianti.
M6 – Qualità Acqua depurata Parametri qualità campioni Campionamenti acqua scarichi depuratori
(Telecontrollo), anagrafica impianti.
Macro-indicatori

4. Il Sistema di Gestione Ideale
OT (Operational Technology)
Conoscenza Industriale
Analisi Funzionale
Esperienza operativa
Conoscenza dei dati e dei processi
Monitoraggio KPIs
IT (Information Technology)
IoT Analytics
Big Data
Cloud service
Soluzioni Hardware
Smart Data Center
Water Management
From A to Z
Pressure
Management
Predictive
Maintenance
Energy
Management
Flood
Control
Water
Resources
Management
Pollution
Control
Non
Revenue
Water
Demand
Forecast
Smart
Metering
Customer
Care
Water
Safety
Billing
System
Customer IT-OT Systems
SCADA, Model, GIS, Data-Base, Software
Co-Creation
Scalable System
Reporting to
Authority
Open Platform

5. © Hitachi 2016. Tutti i diritti sono riservati.
Hitachi IoT Analytics Platform
Machine
LearningData Modeling
Data Base
Pentaho
Data
Integration

6. © Hitachi 2016. Tutti i diritti sono riservati.
 Analisi Portate e Pressioni
 Analisi Trend storici, Stagionalità, Affidabilità
statistica dei dati, trend forecast
 Calcolo Perdita con Analisi Minimo Notturno
 Bilancio Idrico
 Economic Level of Leakage
 Calcolo dell’obiettivo di perdita per ciascun
distretto/comune
 Selezione Aree Critiche, Tipologia e Timing
Intervento
Controllo Perdite e definizione priorità
M
M
M
M
M

7. 7© Hitachi 2016. Tutti i diritti sono riservati.
29.7 l/s Perdita Fisica
17.2 l/s Acqua Recuperata
Risparmio Energetico stazione di pompaggio
12 Mesi Pay Back Period
Distrettualizzazione, Controllo Pressioni, ricerca perdite
Il progetto Oliena (Abbanoa SpA) è stato selezionato da
UTILITALIA tra i migliori progetti nel settore “innovazione
tecnologica” nell’ambito “Utili all’Italia”
Caso di Studio 1 – Controllo Perdite

8. 8© Hitachi 2016. Tutti i diritti sono riservati.
Caso di Studio 2 – Controllo Perdite
•4Distretti Permanenti
•23Sottozone Temporanee
•100 Perdite Riparate
•30 m3/g perdita media
•80%delle perdite nel 25%della
rete
•45 l/s acqua recuperata
Dijon (FR)Creazione Distretti STEP-TEST

9. 9© Hitachi 2016. Tutti i diritti sono riservati.
• Analisi correlazione tra
gli eventi meteorici,
l’attività delle pompe e i
segnali dai sensori per
prevenire
malfunzionamenti e
sversamenti
• Individuazione aree di
rischio con maggiore
numero di incidenti
• Individuazione priorità
per gli interventi di
manutenzione ordinaria
e straordinaria
• Statistiche e reportistica
Caso di Studio 3 – IoT Analytics, Gestione Scarichi Fognari

10. © Hitachi 2016. Tutti i diritti sono riservati.
Caso di Studio 4 – IoT Analytics, Gestione Impianti di Depurazione

11. Ing. Alessandro Bettin
«Una storia di Social Innovation - Sistema di gestione
integrato per il raggiungimento degli obiettivi di efficienza
nel settore idrico»