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La Période d'abonnement sera automatiquement renouvelée pour des Périodes d'abonnement successives, à moins que l'une des parties ne notifie à l'autre qu'elle a choisi de ne pas renouveler son abonnement au moins 60 jours avant la fin de la Période d'abonnement en cours. Toute Période d'abonnement renouvelée sera de la même durée que la période précédente, ou de 12 mois, la durée la plus longue des deux étant retenue. Les frais dus pour toute Période d'abonnement renouvelée sont les mêmes que ceux en vigueur à la fin de la Période d'abonnement précédente, à moins que Siemens n'informe le Client de la modification future desdits frais au moins 90 jours avant la fin de la Période d'abonnement en cours.
L'UCA (ou tout contrat qui lui succéderait) disponible sur la page Contrat client universel (UCA), dans sa version en vigueur 60 jours avant l'expiration de la Période d'abonnement en cours, s'appliquera à la Période d'abonnement suivante. Cependant, si votre abonnement est soumis à un contrat-cadre que vous avez conclu avec Siemens, ce contrat-cadre restera en vigueur pour toute Période d'abonnement ultérieure. Dans ce cas, les modalités de renouvellement automatique de l'abonnement stipulées dans le contrat-cadre prévaudront. Dans tous les cas, ce sont les Conditions supplémentaires en vigueur 60 jours avant l'expiration de la Période d'abonnement actuelle qui s'appliqueront à la Période d'abonnement suivante, et non les versions antérieures. Ces Conditions supplémentaires sont consultables sur la page Conditions supplémentaires.
Fourni par 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 | ||||
SIWA Blockage Predictor application | ||||
Base Environment | ||||
Monitored Sites | ||||
Time Series Data Storage1 | ||||
Events |
1Time 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.
For the United Kingdom
Visit https://www.siemens.com/water for more information about Siemens' activities in digitalization of the water and waste water industry.