Depuis plus de vingt ans, HDSR surveille, sur différents sites de son territoire, la qualité et le niveau des eaux de surface. Une part importante des équipements de mesure utilisés à cet effet a été directement achetée par HDSR et lui appartient. Une partie de ces équipements était devenue obsolète et approchait de la fin de sa durée de vie technique. À moyen terme, des opérations de maintenance importantes ainsi que leur remplacement seraient donc devenus nécessaires. Parallèlement, HDSR souhaitait anticiper la disparition progressive des anciennes générations de réseaux de communication mobile et migrer vers des technologies de communication IoT pérennes. Au lieu d’investir à nouveau directement dans des capteurs, des enregistreurs de données, des infrastructures de communication et leur maintenance, HDSR a opté pour une autre approche : le Data-as-a-Service. HDSR n’achète donc plus principalement des équipements de mesure, mais un service garantissant la fourniture de données de mesure fiables et plausibles. Le prestataire assume l’entière responsabilité de la chaîne de mesure : de l’installation et de l’étalonnage jusqu’à la maintenance, la connectivité, la surveillance et la transmission des données. HDSR peut ainsi se concentrer sur ses missions principales et sur l’exploitation des données de mesure, tandis que le prestataire est responsable de la disponibilité et de la qualité de ces données.
HDSR n’achète donc plus principalement des équipements de mesure, mais un service garantissant la fourniture de données de mesure fiables et plausibles. Le prestataire assume l’entière responsabilité de la chaîne de mesure : de l’installation et de l’étalonnage jusqu’à la maintenance, la connectivité, la surveillance et la transmission des données.
La communication entre les enregistreurs de données IoT et la plateforme est entièrement chiffrée et sécurisée au moyen de certificats renouvelés périodiquement. La plateforme centrale offre également des avantages importants à DVE. Elle permet notamment de suivre l’état des batteries, la couverture du réseau NB-IoT, la qualité des communications ainsi que l’état des capteurs connectés. La maintenance peut ainsi être réalisée de manière de plus en plus prédictive et proactive. Cela améliore la fiabilité du réseau de mesure et contribue à en maximiser la disponibilité.
Par ailleurs, les données brutes des capteurs ne sont pas simplement transmises telles quelles. Les mesures peuvent présenter des anomalies dues à un équipement défectueux, à des facteurs environnementaux ou à des problèmes de communication. La plateforme peut détecter et signaler automatiquement des anomalies telles que des valeurs constantes (flatlines), des dérives de capteurs, des valeurs de mesure inversées ou des variations soudaines. La qualité des données fournies peut ainsi être surveillée et contrôlée de manière plus efficace.
Par ailleurs, les données brutes des capteurs ne sont pas simplement transmises telles quelles. Les mesures peuvent présenter des anomalies dues à un équipement défectueux, à des facteurs environnementaux ou à des problèmes de communication. La plateforme peut détecter et signaler automatiquement des anomalies telles que des valeurs constantes (flatlines), des dérives de capteurs, des valeurs de mesure inversées ou des variations soudaines. La qualité des données fournies peut ainsi être surveillée et contrôlée de manière plus efficace.
La connexion avec FEWS est réalisée au moyen de Digitale Delta API 3.0. Il s’agit d’une interface ouverte et standardisée destinée à l’échange de données de mesure liées à l’eau entre différents systèmes d’information.
Grâce à l’utilisation d’un standard ouvert pour cette interface, HDSR reste moins dépendant d’un fournisseur ou d’une technologie spécifique. Les technologies utilisées sur le terrain pourront évoluer à l’avenir, tandis que la manière dont les données de mesure validées sont mises à disposition des systèmes de HDSR pourra rester en grande partie inchangée.
L’accent se déplace ainsi de la propriété et de la gestion des équipements de mesure vers la disponibilité, la fiabilité et la qualité des données de mesure.
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