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L’abbonamento si rinnoverà automaticamente per i periodi successivi, a meno che una delle parti non comunichi all’altra la disdetta almeno 60 giorni prima della fine del Periodo di abbonamento in corso. Qualsiasi Periodo di abbonamento rinnovato avrà la stessa durata del periodo precedente o 12 mesi, a seconda di quale sia il maggiore. Le tariffe per qualsiasi Periodo di abbonamento rinnovato saranno uguali a quelle in vigore alla fine del Periodo di abbonamento precedente, a meno che Siemens non comunichi al Cliente tariffe future diverse almeno 90 giorni prima della fine del Periodo di abbonamento in corso.
L’UCA (o eventuali termini successivi), disponibile in Universal Customer Agreement (UCA) nella versione in vigore 60 giorni prima della scadenza del Periodo di abbonamento in corso, si applicherà al Periodo di abbonamento successivo. Tuttavia, se l’abbonamento è regolato da un contratto quadro stipulato con Siemens, tale contratto quadro continuerà ad essere applicato per ogni Periodo di abbonamento successivo e prevarranno i termini di rinnovo automatico per l’abbonamento specificati in tale contratto quadro.
In tutti i casi, al posto di qualsiasi versione precedente dei Termini supplementari, per il successivo Periodo di abbonamento si applicheranno i Termini supplementari applicabili disponibili nella pagina Termini supplementari nella versione in vigore 60 giorni prima della fine del Periodo di abbonamento in corso.
I termini e le condizioni aggiuntivi concordati nel modulo d'ordine iniziale (compresi i termini specifici del prodotto), così come i termini di pagamento concordati, rimarranno in vigore per qualsiasi successivo Periodo di abbonamento.
Fornito da SIEMENS
SIWA Blockage Predictor identifies abnormal behaviour in a wastewater network and supports automated monitoring and reporting of normal behaviour.
Artificial Intelligence analyses level data collected within manholes on combined or separated systems and in Combined Sewer Overflows (CSO) and warns of anomalies that suggest a blockage or infiltration. With up to two weeks warning companies are given time to optimise their field operations and decision making to prevent spills that should not happen under normal operation. Avoiding these most damaging of spills helps improve the quality of the receiving waters or the built environment.
The AI requires local rainfall data and a level measurement from the monitored asset. Historic level, hydraulic model or network schema are not required.
Monitoring and reporting of normal sewer network behaviour is also easier. SIWA Blockage Predictor provides features to report on asset spillages and sensor health issues.
With SIWA Blockage Predictor customer can:
Product Name | Base Package | 5 Assets | 25 Assets | 100 Assets |
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SIWA Blockage Predictor application | ✔ | |||
Base Environment | ✔ | |||
Monitored Sites | 1 | 5 | 25 | 100 |
Time Series Data Storage1 | 1 Year | 1 Year | 1 Year | 1 Year |
Events | 1000 | 1000 | 6000 | 24000 |
1) Time Series Data Storage capacity displayed above will suffice for data collected in the 1st year assuming data is provided at 15 min sampling. Accumulating data beyond 1 year will require purchasing of additional resources.
Siemens AG
RC-GB DI PA LTS
United Kingdom
RC-GB Lighthouse Support
Visit www.siemens.com/water for more information about Siemens' activities in digitalization of the water and waste water industry.