水对我们的生存至关重要，但已成为地球上最稀缺的自然资源之一。
人口增长、工业发展和气候变化之间的关系给世界带来了前所未有的挑战，即确保充足的水源来维持城市需求，以及支持可再生能源技术的新兴发展和不断增长的农业需求。
Wood的使命是通过技术驱动的可持续解决方案为我们的世界创造一个水资源安全的未来;利用我们的全球专业网络，将创新的解决方案应用于区域性离散的水安全挑战。
在全球范围内，Wood与水行业有着长期的创新联系。在澳大利亚，我们拥有20多年为当地水和废水部门提供支持的经验。我们致力于维护和改善当地基础设施，以满足城市化和农业发展日益增长的现代供水网络的需求。
澳大利亚的水是一种更为宝贵的资源，因为年平均降雨量仅为470毫米，并且预计将进一步受到气候变化*的影响。随着城市发展的推进，必须同时开发更智能、更可持续的水资源管理解决方案。随着不断增长的需求和减排目标之间的冲突，处理和分配效率正迅速成为全国水务公司最关键的要求之一。
Wood与多家澳大利亚水务运营商的合作伙伴关系和全球跨行业经验意味着我们的可扩展智能维护解决方案可以针对当前维护能力和数据成熟度的所有级别。凭借端到端的专业知识，我们的解决方案始终专注于开发基于全球制造、生产和分销技术的行业领先实践。
通过我们对维护数据采集和管理的基本障碍的深刻理解，Wood的智能维护解决方案结合了我们对综合市政供应资产的知识，以确保领先的技术适用于我们的水务合作伙伴的定制需求，从而降低成本并改善资产可靠性。
智能维护解决方案中数据结构的重要性
当代水务组织有效数据结构的障碍通常与资产所有权的历史合并以及管理多个控制系统、项目流程和优化程序的困难有关。
成功实施智能解决方案的一个关键方面是水务公司资产和运营数据结构的有效性。
Wood在我们的水行业合作伙伴中对数据成熟度和运营流程进行了全面研究，并开发了一种系统方法，以确保通过我们的维护交付合作伙伴关系能够充分实施研究结果和优化理论。创建一系列智能解决方案，我们可以为客户的水维护策略做出有效的决策。
我们智能维护方法的一个核心前提是，改进的默认媒介不是立即实施新技术，而是利用现有技术来提供高级分析。然后通过优化基础设施的当前状态和差距分析来识别新技术，以确保适当的资本投资目标。
Wood的智能维护研究中的一个共同发现是未充分利用的计算机化维护管理软件(CMMS)功能的未开发潜力。我们对最有效的水利基础设施深度学习架构的应用和理解带来了超过20%的直接降低维护成本的好处，以及包括立即减少备件库存和提高资产可靠性在内的间接好处。
为水行业实施机器学习和智能
机器学习和人工智能的进步开启了水行业的数字化转型。人工神经网络应用的广泛性已经超越了传统数据驱动决策和水作业优化的许多限制。随着深度学习能力达到新的高度，水行业通过以下应用被理想地定位为受益者：
动态资产管理计划，包括优化的维护干预计划
可扩展的资产性能和状态监控
网络当前状态估计
物理和表观失水的数值检测
节能和减少碳足迹
应急供应计划和协议的定义，帮助停工和资本项目交付
识别备件消耗模式和需求预测
人工智能还通过多源数据集成、利用云技术和商业智能可视化进行实时洞察和分析，在智能商业分析中发挥着关键作用。当与针对增强的水运营模型和资产维护的优化计划同时实施时，这些通用的商业智能洞察力可以实时识别资源的机会性重新分配，从而实现优化的维护效益。
机器学习和人工智能还为自我传播的数据结构的发展创造了机会，可以使用日历事件、社会经济发展和气候变量等外部变量进行高级趋势预测。这在整个数据成熟度曲线中创造了一致的价值驱动因素，从基本结构和管理开发到高级分析和集成都可能带来实际好处。
Wood的增强型机器学习开发已将CMMS和传感器数据的手动分析减少了90%，超越了大数据分析的限制。这些运营投资的减少使投资的投资回报期迅速，为在大型资产基础上进行优化提供了信心。
Wood的智能维护解决方案的实施为我们的行业合作伙伴带来了显着的成果。
通过识别和优化关键库存单元以支持资产可用性来优化库存已导致关键库存价值和相关运营成本降低约40%，以及维护策略优化，成本降低超过25%和高达45高关键性资产的百分比。通过优化运营理念，进一步支持可持续发展目标，能源和燃料消耗减少了10%。
再加上提高资产可靠性、识别数据完整性和结构改进机会以及维护性能可见性等定性优势，我们的智能维护方法可提高维护和运营成本效率，同时在水资源日益短缺的情况下支持供应确定性和可靠性。
尽管澳大利亚水务公司的处理和分配过程差异很大，但水安全的目标仍然相同。
从一开始就通过智能维护在数据程序中创造价值是简化水资源管理的关键。这一点，连同全球跨行业专业知识的整合以及我们的水务合作伙伴对成功驱动因素的独特见解，解锁了提供最佳资产可靠性的解决方案，从而为澳大利亚乃至全世界提供一个水安全的未来。
