Il GIS nel Servizio Idrico Integrato: oltre la mappa, verso la gestione del dato

Pier Luigi Fedrizzi

Amministratore Unico di I&S Informatica e Servizi Srl

Il Servizio Idrico Integrato (SII) è un sistema complesso, la cui efficienza dipende sempre più dalla capacità di gestire e interpretare un’enorme e variegata mole di informazioni. Negli anni, il SIT (Sistema Informativo Territoriale) o GIS (Geographic Information System)

si è affermato come uno strumento indispensabile per la gestione delle reti, ma oggi è fondamentale ridefinirne il ruolo: da mero visualizzatore cartografico a piattaforma centrale per la gestione del dato, per l’asset management, la modellazione idraulica, il rilievo di campo e la pianificazione delle manutenzioni. L’obiettivo è creare una “fonte unica di verità” capace di incamerare e distribuire informazioni profilate all’intera organizzazione, garantendo coerenza, correttezza e tempestività.

La necessità di un GIS “data-centric”

Troppo spesso, la percezione del GIS si ferma alla sua valenza estetica: una bella mappa ricca di simboli rappresentanti gli oggetti e filtrati per gli attributi; in gergo si parla di “tematizzazioni”.

Tuttavia, la vera potenza di un GIS per il SII risiede nella sua capacità di essere un gestore robusto e dinamico del dato geometrico e alfanumerico. Non è la bellezza del tratto grafico a fare la differenza, ma l’affidabilità, la completezza e la strutturazione delle informazioni che esso contiene. Ogni asset, ogni tratto di rete, ogni valvola, ogni utenza deve essere un nodo di conoscenza interconnesso, non un semplice simbolo su una mappa. Questo approccio “data-centric” è il prerequisito per l’integrazione di tutte le funzioni vitali di una Utility. Un GIS concepito in questo modo diventa il fulcro per:

• Rilievo e Aggiornamento di Campo: permettendo l’inserimento diretto e georeferenziato di nuove informazioni da parte del personale operativo.

• Asset Management: per una gestione completa del ciclo di vita degli asset, dalla loro installazione alla dismissione, monitorando costi, prestazioni e stato.

• Modellazione e Simulazione: alimentando i modelli idraulici con dati georeferenziati precisi, consentendo simulazioni affidabili per la distrettualizzazione, il calcolo dei bilanci di distretto e l’identificazione delle perdite.

• Pianificazione e Gestione delle Manutenzioni: collegando gli ordini di lavoro direttamente agli asset sulla mappa, è possibile ottimizzare l’esecuzione e la tracciabilità degli interventi.

L’organizzazione dietro il dato: un fattore critico di successo

L’implementazione di un GIS data-centric non può prescindere da una chiara definizione organizzativa e processuale all’interno dell’Utility. Prima ancora di avviare l’implementazione tecnologica, è imperativo stabilire:

• Chi: quali figure professionali, team o dipartimenti sono responsabili del mantenimento e dell’aggiornamento delle diverse tipologie di informazioni nel GIS.

• Come: quali sono le metodologie e i protocolli per l’inserimento, la modifica e la consultazione dei dati.

• Con quale frequenza: la definizione di procedure standard per la frequenza degli aggiornamenti, in base alla criticità e alla dinamicità del dato.

Senza questa chiara struttura, anche il software più avanzato rischia di diventare un contenitore di dati disorganizzati e non affidabili. La governance del dato è tanto importante quanto la tecnologia stessa.

La qualità del dato e la sua affidabilità in situazioni critiche Il mantra per un GIS efficace è: “più alla fonte si raccoglie l’informazione, meno si ha possibilità di introdurre errori”. Questo significa investire in strumenti e processi che consentano la raccolta e l’aggiornamento diretto dei

dati sul campo, con dispositivi mobili e interfacce intuitive, riducendo al minimo i passaggi intermedi e le trascrizioni manuali. Le fonti di rilievo si sono moltiplicate e affinate: dai dati provenienti direttamente dal campo tramite operatori fino alla strumentazione intelligente. Contatori elettronici (smart-meter), misuratori di distretto collegati a sistemi di telecontrollo e una vasta gamma di sensoristica (ad esempio per la misurazione delle portate e pressioni e, in alcuni casi, rumori per la ricerca perdite) generano un flusso costante di informazioni preziose. Integrare questi dati direttamente nel GIS significa arricchire la conoscenza della rete in tempo reale. Un aspetto innovativo e cruciale per superare i colli di bottiglia della validazione dei caricamenti ed aggiornamenti del dato, è l’introduzione di un coefficiente di affidabilità del dato. Ogni informazione inserita nel GIS potrebbe essere classificata non solo per autore e fonte, ma anche con un indicatore di fiducia della fonte. Questo coefficiente diventa di vitale importanza in situazioni di emergenza come rischi climatici, crisi idriche, rotture di rete importanti, allarmi di protezione civile o rischi di inquinamento. In questi scenari critici, la rapidità e l’affidabilità del dato sono determinanti per una risposta efficace e la mitigazione dei rischi.

Il coefficiente di affidabilità potrebbe essere dinamico, basato su:

• Skill dell’Operatore: un dato inserito da un tecnico altamente qualificato e con comprovata esperienza potrebbe ricevere un coefficiente di affidabilità più alto, richiedendo una verifica meno stringente.

• Tipo di Rilievo: dati provenienti da rilievi strumentali (GPS di precisione, sensori, smart-meter) avranno un’affidabilità intrinseca maggiore rispetto a un’annotazione manuale.

• Confronto Incrociato: la possibilità di confrontare automaticamente il nuovo dato con informazioni esistenti o con modelli predittivi.

Questa pre-validazione automatica, basata su profili di skill e meccanismi di controllo intelligenti, può accelerare drasticamente la disponibilità del dato. Invece di attendere la validazione “a cascata” di una figura preposta per ogni singolo dato, si possono concentrare le risorse di verifica sui dati con un coefficiente di affidabilità più basso, garantendo una maggiore fluidità nel flusso informativo, ma senza compromettere la qualità complessiva. Il controllo della validità del dato può partire dalla semplice applicazione di un range di validazione (chiamato “Alert”) fino ad arrivare all’applicazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale che apprendono dai pattern per identificare anomalie e suggerire priorità di verifica.

Verso un GIS veramente collaborativo e dinamico

Un GIS moderno, come quello proposto da I&S, non è solo un deposito di dati, ma un ambiente collaborativo che distribuisce l’informazione in modo profilato: l’ingegnere avrà accesso a tutti i parametri di modellazione, il tecnico di campo visualizzerà solo le informazioni pertinenti all’intervento, e la direzione potrà monitorare gli indicatori chiave in tempo reale.

Questo approccio integrato e orientato al dato è la chiave per le Utility che vogliono superare la frammentazione, ottimizzare le operazioni e rispondere in modo proattivo alle sfide del Servizio Idrico Integrato. È tempo di trasformare il GIS da un semplice strumento di mappatura a una vera e propria spina dorsale digitale della gestione del servizio.