1. Opção 1
1.1. Uma ferramenta que pode ser utilizada é a análise de dados combinada com técnicas de Machine Learning para identificar padrões, anomalias e otimizar os processos de detecção de vazamentos e controle de perdas.
1.1.1. Passos
1.1.1.1. Coleta de dados
1.1.1.1.1. Seria necessário obter dados detalhados sobre o consumo de água, informações cadastrais dos clientes, faturamento, localização geográfica, entre outros.
1.1.1.2. Limpeza e pré-processamento de dados
1.1.1.2.1. Os dados coletados precisariam ser tratados para eliminar ruídos, inconsistências e valores ausentes. Também seria necessário integrar diferentes fontes de dados, como sistemas de medição, sistemas de faturamento e dados geográficos.
1.1.1.3. Análise exploratória de dados
1.1.1.3.1. Nessa etapa, seria realizada uma análise exploratória dos dados para identificar padrões, tendências e correlações entre variáveis. Isso poderia revelar áreas com maior incidência de vazamentos, consumos irregulares, inconsistências cadastrais, entre outros indicadores relevantes.
1.1.1.4. Desenvolvimento de modelos de Machine Learning
1.1.1.4.1. base nos dados analisados, seriam desenvolvidos modelos de Machine Learning, como algoritmos de detecção de anomalias, regressão, classificação, entre outros, para identificar com precisão as irregularidades de consumo, quedas de faturamento, vazamentos e outras ações operacionais e comerciais.
1.1.1.5. Implementação de dashboards e alarmes
1.1.1.5.1. Os resultados obtidos com os modelos de Machine Learning seriam apresentados em dashboards interativos, que permitiriam monitorar e visualizar as informações relevantes em tempo real. Alarmes seriam configurados para identificar desvios e disparar notificações em caso de ocorrências importantes.