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利用AI改善水基础设施管理
Mueller Water Products（穆勒水产品公司）在高效管理水基础设施方面面临挑战，影响了服务交付和运营效率。为解决这些问题，他们采用了AWS服务，包括Amazon EC2、S3、RDS和Kinesis，以简化工作流程并增强数据分析能力。该方法使他们能够更快地处理数据并获得可操作的洞察，最终提高了运营效率。结果，Mueller Water Products不仅优化了运营，还显著减少了数据处理时间，从而为客户提供更好的服务。
误报减少
减少一半
来源披露
真泄漏事件识别潜力
最大化识别潜力
来源披露
客户预计节省运营费用
800万美元
来源披露
01
业务背景
Mueller Water Products（穆勒水产品公司）在高效管理水基础设施方面面临挑战，影响了服务交付和运营效率。为解决这些问题，他们采用了AWS服务，包括Amazon EC2、S3、RDS和Kinesis，以简化工作流程并增强数据分析能力。该方法使他们能够更快地处理数据并获得可操作的洞察，最终提高了运营效率。结果，Mueller Water Products不仅优化了运营，还显著减少了数据处理时间，从而为客户提供更好的服务。
02
遇到的问题
Mueller Water Products 在数据管理方面存在挑战，其数据摄取管道和托管散落在多个本地和云端系统中，需要简化的集中式方法，以提升协作效率并充分利用数据获取洞察。
03
AI 解决方案
Mueller在AWS上构建了基于Amazon S3的数据湖，将来自不同产品族的数十亿条用水数据集中存储，并利用Amazon SageMaker开发机器学习模型，对泄漏事件进行更精准的分类。该模型部署在基于AWS的Sentryx Water Intelligence Platform上，为客户提供统一的泄漏检测、压力监测和水表管理等智能分析与可视化服务。
04
实施结果
误报减少：减少一半（减少50%）
真泄漏事件识别潜力：最大化识别潜力（未披露）
客户预计节省运营费用：800万美元（5年内节省800万美元）
IoT数据自动采集：每天自动采集超过5 GB IoT数据（自动化替代数百小时人工）
05
风险与边界
未披露
“Not only has it helped us troubleshoot technical problems, but it has also supported our need to develop quickly with our customers in mind.”
Dave Johnston · Director of Smart Infrastructure, Mueller Water Products Inc.
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。