*用於醫療機構漏水檢測的智慧數據分析項目

計畫背景
某大型綜合醫院的特定病房長期以來面臨著難以察覺的水管洩漏和不可預測的洩漏風險。傳統的人工巡檢不僅效率低下，而且容易在夜間和非工作時間遺漏隱藏的洩漏點。這不僅浪費水資源，還會帶來設施損壞和環境安全隱患等潛在風險。為了解決這個問題，需要一種利用資料分析技術的即時、精準的洩漏檢測解決方案，以便及早發現並處理潛在風險。
資料分析的核心實際作用
1. 資料擷取與標準化：為分析奠定高品質基礎
本專案使用高精度感測設備擷取即時水流量數據，每秒產生一條原始資料。然後，利用自動化工具對資料進行結構化處理，包括填充缺失值、校準異常波動和標準化資料格式，將無序的原始水流量資料轉換為「乾淨、可分析的資料」。此外，根據病房用水場景的特徵（例如，工作時間和非工作時間用水模式的差異），資料按時間段、管道類型和其他維度進行分類和標記。這確保了後續分析能夠準確地與現場實際需求相符。
2. 多模型協同分析：解決「難以識別洩漏」的核心痛點
鑑於醫療機構用水模式的複雜性（例如，日常用水量、設備用水量和應急用水量），我們開發了三種定制的數據分析模型，以實現「全場景覆蓋和高精度識別概率進行比較這可以快速過濾掉顯著偏離正常範圍的異常數據，為即時監測提供初始基礎。
長期趨勢分析模型：透過每月週期分析非工作時段（例如凌晨 2:00 至 5:00）的水流量趨勢，建立動態基準值。這有助於準確識別以長期低流量「緩慢滲漏」為特徵的隱蔽洩漏——這種洩漏由於流量波動極小，傳統方法極難檢測，但可以透過長期趨勢比較有效捕捉。
每日基準比較模型：以前一日非工作時段的水流量資料作為“每日基準”，即時比較當日同一時間段內 5 分鐘內的最大流量和 15 分鐘內的平均流量。這可以快速識別「突發性低流量洩漏」（例如，水龍頭未完全關閉），解決了「難以檢測微小洩漏以及在發現之前造成的浪費」的問題。
3. 異常預警和決策支援：讓資料「說話」並驅動行動
利用資料分析工具設定了自動預警規則：當任何模型偵測到異常水流模式時（例如，機率模型輸出超過閾值、趨勢模型識別出與基線的偏差，或基準模型捕捉到異常流量），系統會自動觸發預警流程。結合歷史數據，系統會產生「異常原因的初步判斷」（例如，「持續洩漏的可能性很高」或「可能存在短期設備用水異常」），為運行維護團隊提供決策支持，避免盲目檢查。