水务行业数字化转型典型场景研究

陈 干，刘 月

（上海迈询智能科技有限公司，上海 200030）

0 引言

随着国家和公众对水环境的高度关注、智慧城市和智慧水务的发展，如何以新兴信息技术为手段、以水务产业链的整合和协同为目标，通过数字化转型的规划和建设，打造安全、联动、自愈的新型数字化企业，是水务企业面临的重要课题。

1 数字化转型的目标

水务行业数字化转型以数据治理和安全为基础，通过新兴信息技术与水务全产业链的深度融合，实现水务产业链现代化；以智慧供水管网管理、智能水表、水务超级大脑等为核心应用，形成集采集设备、通信网络、应用系统、数据分析、数据展现于一体的智慧水务架构，构建智慧水务生态圈。

2 数字化转型的典型场景

2.1 水务产业链现代化

水务上下游生产运行彼此依赖，生产全链条管理对经营管理至关重要。目前，基于可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、传 感 器 的 生产控制局域网已成规模，已具备基础应用平台和历史数据积累等基础。水务行业通过建立统一的海量数据管理平台，对各业务系统的数据进行统一采集，实现原水、制水、供水、排水、污水全链条的数据接入和归集，打通生产设备之间、应用系统之间、管理运维人员之间的信息通道，提高水务数据的全过程追溯能力。

在设备互联、数据互通的基础上，水务企业要充分利用PLC、传感器的感知能力和基层生产单位的边缘计算能力，增强对全产业链的生产管理、运行状况的态势感知能力，查找生产运行管理的薄弱环节，提高生产经营效率，促进水务产业链的资源整合。

2.2 智慧供水管网管理

供水管网运行管理水平的高低，涉及城市的资源、环境、能耗等众多方面的有效管控和利用，直接关系着城市的承载能力和运行效率。建立智慧供水管网管理平台，能够实现应用系统的接入、数据抽取和整合、数据分析场景、业务监控与处理等多个环节。智慧供水管网管理平台的具体架构如图1所示。

图1 智慧供水管网管理平台架构

基于数据接口进行应用系统的接入，汇聚数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）、地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、调度管理系统、营业收费系统、供水服务热线等应用系统的数据，针对不同数据源系统的差异，可采用微服务架构搭建业务功能模块，通过松耦合的通信和服务发现机制，利用适配器来屏蔽差异。

针对应用系统的数据进行抽取、整合、校对，进行统一的存储和管理。智慧供水管网管理平台的数据包括管网水量／压力异常、漏损异常、供水热线记录、设备报警、水质异常、管网操作记录等。

平台可提供基于多样化的场景分析，如漏损分析、爆管分析、水质分析、异常操作／运行分析、客户服务等。漏损分析用新技术实时监控管网的“跑冒滴漏”，可基于国际水协的方法进行水平衡分析，实现客户水量的逐级同步产销差计算。

场景分析的结果可应用于业务监控和业务处理，实现传统的人工经验决策向智慧化决策的转型。

2.3 智能水表系统及应用

目前，公用事业企业均开始使用智能表计，如智能水表、智能燃气表、智能电表等。但智能表计的覆盖率存在差异，电力企业基本实现了智能表计全覆盖，水务企业的智能表计覆盖率还有很大的提升空间。

2.3.1 智能水表

智能水表是水务行业物联感知的关键应用，其通信方式包括有线方式、通用分组无线服务技术（General Packet Radio Service，GPRS） 、LoRa、NB-IoT 等，不同通信方式的智能水表系统组成不同，可从智能水表系统组成、采集模式、故障报警、集中器及备用方案等方面，选择典型的运营商和水表厂商，开展不同通信方式如LoRa WAN、NB-IoT 等的网络信号和数据传输质量的联合测试和验证，形成多主体、多技术、少投入的联合研究模式，并根据网络覆盖、硬件配套及通信成本，确定智能水表通信方式的最优方案。水务企业要制定智能水表抄表系统技术标准，改变过去水表厂商自成标准的局面，为水表大数据的应用打下坚实的基础。

水表大数据的应用包括以客户体验为核心，提供全渠道的数字化客户服务，通过分析形成个人、企业、政府的客户画像，根据画像特征提供个性化、多元化服务。

2.3.2 多表合一

尽管水、电、气、热企业的抄收管理与智能表计技术模式不尽相同，但打造统一的公用事业计费和缴费体系是大势所趋。通过“多表合一”系统建设，实现水、电、气、热企业集采集抄，将各行业客户数据统一整合上传至“互联网+”智慧城市服务平台，有利于进一步提升水、电、气、热企业的服务质量，降低企业综合运营成本，进一步满足政府、企业及客户对用能服务的不同需求。

凭借水、电、气、热企业庞大的客户基础和连续的数据基础，通过“多表合一”系统的用能数据，还可以进一步挖掘其数据价值。开展电、水、气、热抄表数据联动分析和交叉比对，及时发现存在的差异情况，实现用能异常的闭环处理与管理。根据用能平均值开展消费趋势分析，如识别不用电但用气量较大、不用电但用水量较大等疑似居民煤气泄漏和漏水问题；识别只用水不用电、只用气不用水等疑似窃电、窃水嫌疑，从而形成用能异常的联动分析和处理机制，强化企业、居民等用能的异常管理和风险防控。

2.4 水务超级大脑

水务超级大脑以智慧赋能为目标，覆盖人、水、厂等核心要素，构建水务运营数字孪生模型，打造黑灯工厂。

按照水务产业链的管理方式，识别各核心要素存在问题，如设备维护成本高、工艺依赖手工、设备运行耗能高、加药配比难平衡等，以问题为导向开展人工智能（Artificial Intelligence，AI） 建模及应用，构建水务超级大脑，如建立水质、水量控制和设备预防性维护模型，实现安全可靠、降本增效的目标；建立矾花检测分割的AI 模型，实现水下矾花的自主识别；建立水质模型，实现水质的预测和优化；建立排水干管进水数据分析模型，实现后端处理与前端输送的联动；建立污水处理生物相诊断模型，沉淀结构化镜检数据，运用图像识别技术和算法推理分析，结合常规检测数据，优化活性污泥的维护管理，提升污水管理处置的准确性和预见性。

2.5 城市精细化管理

水务安全生产是基本民生保障，水务局、防汛指挥中心、环保局、城市大数据中心均有监管、应急联动的要求，水务企业基于公共数据资源整合方案，编制数据资源目录，通过数据交换平台的对接，建立数据资源的定期归集机制和数据服务，涉及城市所有客户的各类用水数据，如原水公司、制水公司提供水质、水量数据等，排水公司提供雨量、积水、泵站运营数据等，污水公司提供污水处理数据等，通过数据的整合保障支撑智慧城市的建设。

配合政府优化营商环境，建设统一的平台对接“一网通办”政务服务平台，深化拓展供水服务，如阶梯水电气一户多人口申请、二手房交易结合水电气过户等，推动城市运行与治理的数字化转型，提高办事效率。

基于物联网技术，结合终端设备、通信网络和数据平台，通过远程用水数据的采集、上传和分析，进行独居老人的用水异常监控和预警，便于工作人员提供精准帮助，关注独居老人的生活安全，通过智能水表助力智慧养老，通过技术体现人文关怀。

3 数据治理及安全支撑

建立系统、完整的数据治理体系，并通过数据治理平台固化数据治理的成果，实现水务业务全链条的数据治理和服务。

数据治理体系包括数据组织、数据标准、数据流程、数据安全、数据集成等。通过主数据平台提供主数据服务，通过企业数据总线为应用系统、业务中台、数据中台提供数据服务。数据治理体系与平台流程架构如图2所示。

图2 数据治理体系与平台流程架构

此外，水务企业需以网络安全和数据安全为重点，增强网络安全技术防护和整体风险感知能力，以存储安全、数据脱敏等为手段，开展数据全生命周期的安全管理。

4 新型产品和服务

开展技术、产品、模式的创新和应用，围绕数字化转型进行广泛、深度的交流和共创，形成效率更高、质量更优的产品和成果，满足业务和管理发展的更高要求。

①水箱智能监控产品：通过智能门磁、无源锁控系统对水箱进行封闭管理，实时监控水箱的异动。②数据服务产品：深度挖掘企业管理、生产运营、外部生态等各领域数据价值，利用跨平台、跨机构、跨域的大数据融合优势，进行智能精准分析和预测，构建智慧中枢，从内部应用延伸到外部共享，拓展商业价值和社会价值。

打破客户对水务企业的传统认知，改变低频单一的产品触达和客户体验，并借助平台融合到协同发展的大格局、大生态，提高数字产业在主营业务中的收入比重。

5 结语

数字化、智能化水平是衡量水务企业竞争力的重要标准，也是影响水务市场竞争格局、水务企业市场地位的重要因素。

数字化转型能够通过推动数字化平台的演进升级，推动内部、外部的数据融合和增值，提升水务企业的数字化、智能化水平。水务企业依托数字化平台和数据运营，可以突破物理地域的边界，探索产业发展的新模式，衍生出多元化的商业模式。

但水务行业数字化转型不可能一蹴而就，水务企业普遍面临内部机制活力不足、市场化经营理念缺失、平台管理能力需提升等问题，在转型过程中，会面临人才、资金、机制、组织、生态链等各方面的挑战。对此，水务企业需具备数字化转型的整体思维和技能，以业务场景建设为重点，实现业务和数据的双向驱动，通过动态调整和持续优化，不断提升自身的数字化、智能化水平。