水務行業數字化轉型典型場景研究

陳 干，劉 月

（上海邁詢智能科技有限公司，上海 200030）

0 引言

隨著國家和公眾對水環境的高度關注、智慧城市和智慧水務的發展，如何以新興信息技術為手段、以水務產業鏈的整合和協同為目標，通過數字化轉型的規劃和建設，打造安全、聯動、自愈的新型數字化企業，是水務企業面臨的重要課題。

1 數字化轉型的目標

水務行業數字化轉型以數據治理和安全為基礎，通過新興信息技術與水務全產業鏈的深度融合，實現水務產業鏈現代化；以智慧供水管網管理、智能水表、水務超級大腦等為核心應用，形成集采集設備、通信網絡、應用系統、數據分析、數據展現于一體的智慧水務架構，構建智慧水務生態圈。

2 數字化轉型的典型場景

2.1 水務產業鏈現代化

水務上下游生產運行彼此依賴，生產全鏈條管理對經營管理至關重要。目前，基于可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、傳 感 器 的 生產控制局域網已成規模，已具備基礎應用平臺和歷史數據積累等基礎。水務行業通過建立統一的海量數據管理平臺，對各業務系統的數據進行統一采集，實現原水、制水、供水、排水、污水全鏈條的數據接入和歸集，打通生產設備之間、應用系統之間、管理運維人員之間的信息通道，提高水務數據的全過程追溯能力。

在設備互聯、數據互通的基礎上，水務企業要充分利用PLC、傳感器的感知能力和基層生產單位的邊緣計算能力，增強對全產業鏈的生產管理、運行狀況的態勢感知能力，查找生產運行管理的薄弱環節，提高生產經營效率，促進水務產業鏈的資源整合。

2.2 智慧供水管網管理

供水管網運行管理水平的高低，涉及城市的資源、環境、能耗等眾多方面的有效管控和利用，直接關系著城市的承載能力和運行效率。建立智慧供水管網管理平臺，能夠實現應用系統的接入、數據抽取和整合、數據分析場景、業務監控與處理等多個環節。智慧供水管網管理平臺的具體架構如圖1所示。

圖1 智慧供水管網管理平臺架構

基于數據接口進行應用系統的接入，匯聚數據采集與監視控制系統（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）、地理信息系統（Geographic Information System，GIS）、調度管理系統、營業收費系統、供水服務熱線等應用系統的數據，針對不同數據源系統的差異，可采用微服務架構搭建業務功能模塊，通過松耦合的通信和服務發現機制，利用適配器來屏蔽差異。

針對應用系統的數據進行抽取、整合、校對，進行統一的存儲和管理。智慧供水管網管理平臺的數據包括管網水量／壓力異常、漏損異常、供水熱線記錄、設備報警、水質異常、管網操作記錄等。

平臺可提供基于多樣化的場景分析，如漏損分析、爆管分析、水質分析、異常操作／運行分析、客戶服務等。漏損分析用新技術實時監控管網的“跑冒滴漏”，可基于國際水協的方法進行水平衡分析，實現客戶水量的逐級同步產銷差計算。

場景分析的結果可應用于業務監控和業務處理，實現傳統的人工經驗決策向智慧化決策的轉型。

2.3 智能水表系統及應用

目前，公用事業企業均開始使用智能表計，如智能水表、智能燃氣表、智能電表等。但智能表計的覆蓋率存在差異，電力企業基本實現了智能表計全覆蓋，水務企業的智能表計覆蓋率還有很大的提升空間。

2.3.1 智能水表

智能水表是水務行業物聯感知的關鍵應用，其通信方式包括有線方式、通用分組無線服務技術（General Packet Radio Service，GPRS） 、LoRa、NB-IoT 等，不同通信方式的智能水表系統組成不同，可從智能水表系統組成、采集模式、故障報警、集中器及備用方案等方面，選擇典型的運營商和水表廠商，開展不同通信方式如LoRa WAN、NB-IoT 等的網絡信號和數據傳輸質量的聯合測試和驗證，形成多主體、多技術、少投入的聯合研究模式，并根據網絡覆蓋、硬件配套及通信成本，確定智能水表通信方式的最優方案。水務企業要制定智能水表抄表系統技術標準，改變過去水表廠商自成標準的局面，為水表大數據的應用打下堅實的基礎。

水表大數據的應用包括以客戶體驗為核心，提供全渠道的數字化客戶服務，通過分析形成個人、企業、政府的客戶畫像，根據畫像特征提供個性化、多元化服務。

2.3.2 多表合一

盡管水、電、氣、熱企業的抄收管理與智能表計技術模式不盡相同，但打造統一的公用事業計費和繳費體系是大勢所趨。通過“多表合一”系統建設，實現水、電、氣、熱企業集采集抄，將各行業客戶數據統一整合上傳至“互聯網+”智慧城市服務平臺，有利于進一步提升水、電、氣、熱企業的服務質量，降低企業綜合運營成本，進一步滿足政府、企業及客戶對用能服務的不同需求。

憑借水、電、氣、熱企業龐大的客戶基礎和連續的數據基礎，通過“多表合一”系統的用能數據，還可以進一步挖掘其數據價值。開展電、水、氣、熱抄表數據聯動分析和交叉比對，及時發現存在的差異情況，實現用能異常的閉環處理與管理。根據用能平均值開展消費趨勢分析，如識別不用電但用氣量較大、不用電但用水量較大等疑似居民煤氣泄漏和漏水問題；識別只用水不用電、只用氣不用水等疑似竊電、竊水嫌疑，從而形成用能異常的聯動分析和處理機制，強化企業、居民等用能的異常管理和風險防控。

2.4 水務超級大腦

水務超級大腦以智慧賦能為目標，覆蓋人、水、廠等核心要素，構建水務運營數字孿生模型，打造黑燈工廠。

按照水務產業鏈的管理方式，識別各核心要素存在問題，如設備維護成本高、工藝依賴手工、設備運行耗能高、加藥配比難平衡等，以問題為導向開展人工智能（Artificial Intelligence，AI） 建模及應用，構建水務超級大腦，如建立水質、水量控制和設備預防性維護模型，實現安全可靠、降本增效的目標；建立礬花檢測分割的AI 模型，實現水下礬花的自主識別；建立水質模型，實現水質的預測和優化；建立排水干管進水數據分析模型，實現后端處理與前端輸送的聯動；建立污水處理生物相診斷模型，沉淀結構化鏡檢數據，運用圖像識別技術和算法推理分析，結合常規檢測數據，優化活性污泥的維護管理，提升污水管理處置的準確性和預見性。

2.5 城市精細化管理

水務安全生產是基本民生保障，水務局、防汛指揮中心、環保局、城市大數據中心均有監管、應急聯動的要求，水務企業基于公共數據資源整合方案，編制數據資源目錄，通過數據交換平臺的對接，建立數據資源的定期歸集機制和數據服務，涉及城市所有客戶的各類用水數據，如原水公司、制水公司提供水質、水量數據等，排水公司提供雨量、積水、泵站運營數據等，污水公司提供污水處理數據等，通過數據的整合保障支撐智慧城市的建設。

配合政府優化營商環境，建設統一的平臺對接“一網通辦”政務服務平臺，深化拓展供水服務，如階梯水電氣一戶多人口申請、二手房交易結合水電氣過戶等，推動城市運行與治理的數字化轉型，提高辦事效率。

基于物聯網技術，結合終端設備、通信網絡和數據平臺，通過遠程用水數據的采集、上傳和分析，進行獨居老人的用水異常監控和預警，便于工作人員提供精準幫助，關注獨居老人的生活安全，通過智能水表助力智慧養老，通過技術體現人文關懷。

3 數據治理及安全支撐

建立系統、完整的數據治理體系，并通過數據治理平臺固化數據治理的成果，實現水務業務全鏈條的數據治理和服務。

數據治理體系包括數據組織、數據標準、數據流程、數據安全、數據集成等。通過主數據平臺提供主數據服務，通過企業數據總線為應用系統、業務中臺、數據中臺提供數據服務。數據治理體系與平臺流程架構如圖2所示。

圖2 數據治理體系與平臺流程架構

此外，水務企業需以網絡安全和數據安全為重點，增強網絡安全技術防護和整體風險感知能力，以存儲安全、數據脫敏等為手段，開展數據全生命周期的安全管理。

4 新型產品和服務

開展技術、產品、模式的創新和應用，圍繞數字化轉型進行廣泛、深度的交流和共創，形成效率更高、質量更優的產品和成果，滿足業務和管理發展的更高要求。

①水箱智能監控產品：通過智能門磁、無源鎖控系統對水箱進行封閉管理，實時監控水箱的異動。②數據服務產品：深度挖掘企業管理、生產運營、外部生態等各領域數據價值，利用跨平臺、跨機構、跨域的大數據融合優勢，進行智能精準分析和預測，構建智慧中樞，從內部應用延伸到外部共享，拓展商業價值和社會價值。

打破客戶對水務企業的傳統認知，改變低頻單一的產品觸達和客戶體驗，并借助平臺融合到協同發展的大格局、大生態，提高數字產業在主營業務中的收入比重。

5 結語

數字化、智能化水平是衡量水務企業競爭力的重要標準，也是影響水務市場競爭格局、水務企業市場地位的重要因素。

數字化轉型能夠通過推動數字化平臺的演進升級，推動內部、外部的數據融合和增值，提升水務企業的數字化、智能化水平。水務企業依托數字化平臺和數據運營，可以突破物理地域的邊界，探索產業發展的新模式，衍生出多元化的商業模式。

但水務行業數字化轉型不可能一蹴而就，水務企業普遍面臨內部機制活力不足、市場化經營理念缺失、平臺管理能力需提升等問題，在轉型過程中，會面臨人才、資金、機制、組織、生態鏈等各方面的挑戰。對此，水務企業需具備數字化轉型的整體思維和技能，以業務場景建設為重點，實現業務和數據的雙向驅動，通過動態調整和持續優化，不斷提升自身的數字化、智能化水平。