Negli ultimi anni il mondo delle utility dell’acqua ha vissuto una rapida evoluzione: la necessità di monitorare reti complesse in modo più accurato, rilevare tempestivamente le anomalie e affrontare le perdite idriche con un approccio strutturato che ha favorito l’adozione di tecnologie digitali e metodi di analisi avanzati.

In questo scenario, un ruolo centrale è svolto dalla strumentazione di misura installata sulla rete, come i sensori dedicati al monitoraggio continuo delle portate e delle pressioni. Questi costituiscono il primo livello informativo, indispensabile per validare la distrettualizzazione e per definire un quadro idraulico affidabile su cui costruire analisi più avanzate.

A questa infrastruttura si affianca la progressiva introduzione degli smart meter, che permettono di estendere la raccolta dei dati fino al punto di utenza e di aumentare la frequenza e la granularità delle informazioni disponibili. Per supportare un numero così elevato di dispositivi distribuiti sul territorio, diventa fondamentale adottare una tecnologia di comunicazione in grado di garantire continuità e affidabilità del flusso dati.

In questo contesto si inserisce la tecnologia mioty®, progettata per assicurare coperture estese, elevata robustezza del segnale e la capacità di gestire volumi elevati di messaggi anche in situazioni operative complesse. Questa efficienza nella trasmissione consente di raccogliere dati puntuali e costanti nel tempo, condizione necessaria per rendere la rete realmente osservabile e per alimentare strumenti avanzati di analisi, come intelligenza artificiale e digital twin, che trasformano la grande quantità di informazioni raccolte in supporto operativo e decisionale.

L’AI permette di integrare i dati provenienti dagli smart meter, dai sensori di pressione e dalle misure di portata per generare modelli dinamici della rete, capaci di replicarne il comportamento con un livello di dettaglio elevato. Rispetto alla modellazione idraulica tradizionale gli algoritmi moderni permettono oggi di eseguire centinaia o migliaia di simulazioni in pochissimo tempo, verificando rapidamente scenari diversi, confrontando configurazioni di rete e individuando le zone che presentano maggiore probabilità di perdita o comportamento anomalo.

Questa combinazione di distrettualizzazione, dati ad alta frequenza e modellazione intelligente consente di migliorare l’efficientamento del lavoro già svolto sulle reti, di validare in maniera continua le condizioni idrauliche reali e di utilizzare coerentemente l’enorme quantità di dati disponibile.