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Buena práctica Importada

SIWA Leak Finder — La reducción del agua no facturada con IA de VA SYD en Malmö, Suecia

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VA SYD, la empresa pública de agua que abastece a Malmö, Lund y municipios vecinos, probó la IA SIWA Leak Finder de Siemens para detectar fugas de hasta 0,5 l/s, reduciendo el agua no facturada del 10% al 8% en una zona piloto, resultado que llevó a la empresa NSVA a adoptar un sistema similar.

8 % (down from 10%)
Agua no facturada en la zona piloto (2019-2024 pilot)
0.5 litres/second
Tamaño mínimo de fuga detectable (2019-2024 pilot)
SIWA Leak Finder — La reducción del agua no facturada con IA de VA SYD en Malmö, Suecia

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
VA SYD
Período
2019-2024
Región (NUTS)
SE224
Palabras clave
water utility, leak detection, machine learning, infrastructure

Contexto

VA SYD es la empresa pública de agua y saneamiento de Malmö, Lund, Eslöv y Burlöv, en el sur de Suecia, que presta servicio a más de 546 000 clientes a través de unos 5000 km de tuberías (2000 km de agua potable), con una parte del agua tratada históricamente perdida por fugas no detectadas (agua no facturada, ANF).

Objetivos

Detectar fugas antes y a menor escala que las inspecciones acústicas manuales, utilizando análisis de IA entrenados con los propios datos de caudal y presión de la empresa, manteniendo los datos operativos en local en lugar de en la nube.

Actividades

A partir de 2019, VA SYD probó el SIWA Leak Finder de Siemens en una zona definida de unos 5000 consumidores, liderado por el ingeniero de desarrollo Simon Granath, implementado en local para mantener los datos dentro de la propia infraestructura de VA SYD.

Resultados

El agua no facturada en la zona piloto bajó del 10% al 8%, y el sistema detectó fugas de hasta 0,5 litros por segundo, más pequeñas de lo que los métodos anteriores de VA SYD podían detectar de forma fiable.

Conclusiones

Los resultados llevaron a la empresa vecina NSVA a empezar a implementar un sistema similar, y VA SYD cita el proyecto piloto como un paso hacia su objetivo de 2030 de cero interrupciones de servicio no planificadas; las cifras corresponden a una única zona piloto y no se ha publicado ninguna auditoría independiente de terceros.

Implementación
Coste indicativo
Medio (50 000–500 000 €) — Cost not publicly disclosed; the pilot layered AI analytics onto VA SYD's existing sensor infrastructure rather than new capital works — treated as medium band pending disclosure.
Tiempo hasta resultados
Medio (1–3 años) — Piloted from 2019; results reported through 2024, with neighbouring utility NSVA beginning a similar rollout.
Personal y competencias
VA SYD engineering team (led by development engineer Simon Granath), Siemens (SIWA Leak Finder vendor)

Condiciones para el éxito

  • An existing flow- and pressure-sensor network to train the AI model on historical data
  • On-premises deployment to keep operational data under utility control
  • A defined pilot zone to validate results before wider rollout

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
multi-municipal public utility
Escala
pilot zone (~5,000 consumers) within a 546,000+ customer network

Habitualmente financiado por

Own resources / municipal budget LIFE Programme

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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