地域水道会社であるSociété Wallonne des Eauxは、ベルギーのジュプレルで高さ50メートル、貯水量500立方メートルの給水塔を所有および運用しています。以前の調査で損傷が判明したため、地上写真を撮影して改修工事を明確化しましたが、最も重大な損傷が見過ごされていました。この方法を改良して、給水塔の状態をより綿密に評価するため、写真測量、機械学習、3Dモデリング技術を適用する必要がありました。同社はContextCapture Insightsを採用し、3,000枚以上の画像を処理して給水塔のデジタルツインを生成することにより、構造全体を視覚化して損傷を評価しました。デジタルツインに機械学習を用いることで、亀裂のサイズの正確な特定と定量化を自動化し、最適な是正措置を決定しました。デジタルプロセスによって調査とモデリングの時間が短縮され、コストが削減されました。デジタルツインは1日で完成できるため、迅速な評価と修復計画が可能になり、信頼性の高い給水を実現できます。