(1.重庆水务集团股份有限公司客户服务分公司，重庆 400015；2.重庆市自来水有限公司，重庆 400074；3.垫江生态环境监测站，重庆 408399)

随着社会经济和市场化的发展，社会公众越来越关注水源、水质、水务服务、环境保护等与自身息息相关的问题。水务企业也相继实施建设了SCDA系统、营业收费管理系统、GIS系统等信息系统，极大地提高了应对水质安全等环境问题和水务企业的管理水平。基于水务监测、运行、管理等数据，充分利用大数据分析及人工智能研究成果，科学有效地开展水资源的合理开发、有效保护和污水综合治理，对提高水务决策，推动水务企业业务创新、节能降耗、提质增效有重要意义。因此水务行业信息化已不仅仅是一种内部生产管理手段，更要发展成为一种智慧型全面服务社会的社会管理手段，企业布局大数据已成为一项刻不容缓的工作。

目前，我国绝大部分水务企业已初步实现了行政办公和业务管理的信息化，可以进行信息存储、查询和回溯,水务信息系统见图1。随着社会管理要求的日益提高，水务信息化遇到了诸多管理瓶颈，其中以信息孤岛最为显著。物联网、云计算、大数据和移动互联网等新一代信息技术的发展将解决这一问题，实现资源共享，同时对数据进行深度处理，为分析决策提供智能辅助。

图1 城市水务信息系统导图

1 水务企业大数据运营困境

水务企业数字运营过程中，受到概念不清晰、标准缺失、市场无序等诸多问题的阻碍，水务行业的信息化应用不足，离大数据运营的目标相距甚远。在大数据时代中，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响数据分析的准确性和实时性。水务行业内对数据的釆集效率和准确度还有所欠缺，行业中的企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程[1]。人员供需不足也阻碍了水务大数据的发展与应用，而掌握排水、供水、信息技术的复合人才严重不足。

1.1 城镇供水行业

随着经济的发展和城市化进程的加快，水资源合理利用已经成为城市发展不可回避的重要问题。在城市化过程中，供水企业普遍感受到越来越大的挑战。其具体表现可归结为以下几点：

a.当前供水调度计划主要是由人工对水厂上报的数据进行分析得出的，受人工经验的影响较大。原水调度关注的是各泵站、水厂的输水，以满足城市对水资源的需求为最终目标，忽略了对能源消耗量、能源使用过程及去向的关注，即对成本的投入考虑较少。

b.供水管网漏损是供水行业普遍存在的严重问题，漏损不仅浪费了宝贵的水资源，而且还使供水企业蒙受巨大的经济损失，甚至造成严重的社会问题[2]。

c.由于水源、水处理工艺、供水设施等方面的问题，城市供水的卫生监督监测合格率偏低，极少的供水能直接饮用[3]。

d.政府的监管法规不断完善，用户对供水服务的期望值不断提高，要求服务更加全面高效；在解决好上述问题的同时，还要将生产成本控制在合理的范围内。目前已建立的各类专业业务应用系统，由于涉及部门管理普遍存在信息“孤岛”现象、信息互联互通效果欠佳，即使在一个网络环境，也难以实现信息共享，即使实现了互联，却未实现互通[4]。

1.2 城镇排水行业

大部分污水处理厂仍未实现简单回路的自动控制及基本的远程控制，现场控制以人工手动为主，导致人力成本及能耗物耗浪费。数据以人工抄表及手动化验为主，设备档案是静态的，仪表维护和监控不到位，统计与分析难度大。基于文档记录及纸质表单的数据管理，无法实现信息共享、智能查询与统计分析，造成成本浪费。报表种类繁多，各级人员关注角度不同，文档记录和纸质表单的制作任务繁重，存在信息共享难、信息查询时效低等问题。巡检化验等数据成果以文档记录或纸质报表的方式上报，容易造成数据丢失，汇总统计困难。对现场人员缺乏有效的管理。操作员及设备维护人员水平参差不齐，流动性大。另外，操作员根据人工指令对现场仪表进行手动操作，无法实现远程控制，也容易造成设备维修误判与损失，造成人力成本浪费[5]。

2 水务企业大数据实施路径

2.1 构建组织

规划大数据的组织保障体系。水务大数据由 “一把手”领导直接负责，指定专人和专职团队负责建设。项目建设领导小组和工作机构应对大数据平台的建设进行强有力的组织领导和督促检查。形成职责分工明确，各方优势互补的机制，以推动各项工作规范、协调有序地开展。高素质的队伍是水务大数据运维的重要保障。一方面，水务管理业务与用户的需求处于不断发展过程中，要求相关信息化系统不断改善、升级，以满足业务发展的需要，并且新一代信息技术日新月异，需要积累与跟踪。另一方面，水务企业自身的信息化人员配备和技术能力总体上较弱，对 IT 厂商的售后服务有较强依赖性。未来一段时间内，水务的建设和持续、健康的运行不仅迫切需要水务企业自身技术团队、业务团队具备充足的知识和技能，还需要与专业的第三方科技服务机构开展全面合作。因此要进一步扩大水务人才队伍的培训，改善人才组成结构。通过建设分层的信息化人才培训体系，制定人才培养和交流政策，充分利用各种教育培训资源，形成与水务信息化进程相适应的综合型人才队伍[6]。

2.2 设立标准

建立大数据管控的数据标准和规范、流程标准、技术架构和平台标准。统一标准体系是实现数据有效联通的重要环节，要进行水务大数据标准化顶层设计，建立完善(包括数据、技术、平台、管理、安全及应用)的大数据标准体系，促进横纵互联、上下贯通的数据系统的建设。对公司数据资源进行梳理和分析，用于指引和指导数据资源的生产和加工、数据仓库的建设、数据的分析挖掘和利用等，为公司建立 KPI 指标体系和决策支持体系提供服务。同时也建立大数据评估体系和管控组织保障体系，信息标准总体框架见图2。

2.3 搭平台

搭建完整的大数据整体技术框架平台，建设统一大数据平台。整个大数据平台包含实时计算、离线计算、流计算、存储和平台管理等多个模块。在基础大数据计算工具之上，借助大数据开发套件、可视化展示和智能报表等为上层算法和应用提供便捷工具。实现与水务等各板块数据共享交换。完成制水、售水、排水、管网调度、工程财务、HR各板块的基础数据的分析，完成绩效考核主题分析，见图3、图4。

图2 信息化标准体系总体架构

图3 水务大数据解决方案及应用

图4 水务大数据中心

2.4 提供服务

基于大数据平台进行数据汇总、分析、挖掘，并提供数据服务。比如利用大数据进行智能分析，根据每个工艺段的指标情况、设备的运行效率、设备的信号状态等，可判断设备是正常运行还是老化，快速定位设备、调整工艺以保证生产安全。对污水处理厂设备和工艺等运行状态进行分析，准确预测未来几个小时的生产水质情况，提前为生产提供参考信息，以便及时调整，实现达标排放。

2.5 建立示范与做推广

基于大数据服务，实现大数据典型业务应用，构建示范能力。评估示范性应用效果，以大数据驱动推广更多业务创新应用。围绕水务领域开展应用示范，有效提升水务运营和公共服务的质量与效益。

3 大数据在水务业务的应用

通过大数据、云计算、物联网、人工智能等新技术，深度融合水务行业，把大数据应用于公司管理与为民服务中，创造新型的管理与服务模式。在数据的价值创造与价值传递过程中，数据将价值链的更多环节转化为战略优势，实现技术、物资、资金、人才、服务等资源的优化配置，进一步提升管理精细化、为民服务精准化目标，数据驱动创新，使数据处理能力成为引领企业发展的新动力。

通过大数据平台，进一步优化管理。一方面，根据供水厂、加压站、调节池水位、管网压力等基础数据信息，进行数据分析与挖掘，建立模型深度学习，精准预测，科学调度，从而降低漏损率和实现优质供水。另一方面，对污水处理厂各个关键设备的振动、速度、温度等指标的监测和海量数据进行分析，对工艺和设备故障进行诊断，对出水水质进行预测分析，加强应急处理，从而保障水质达标排放，实现节能降耗。运用大数据平台，实现生产管理精细化，降本增效，防范安全风险，进一步提升管理水平。

大数据的出发点是以为民服务为中心，运用大数据分析，使服务内容及方式更加智能化、个性化，实现客户营销精准服务。建立数据交换中心，抓取管网地理系统(GIS)、客户服务系统、便民服务系统、供水营销系统等数据，进行数据清洗，针对用户需求，提取用户知识特征，实现精准服务，提升用户满意度。

以数据驱动创新发展。根据数据产生的最小单元(如水厂、管网)，建立包括但不限于水质、水量、电耗、药耗、供水回收率、漏损率、客户满意率等指标的 KPI 体系，挖掘降本增效、节能降耗的生产要素，进一步增强公司核心竞争力。同时，对生产管理中重、难点问题，在大数据基础上，建立有效数据模型，充分利用人工智能，为生产运营作指导，为领导决策服务，实现公司管理现代化。

通过建设大数据平台，对内提高水务公司的工作效率与供排水服务能力，对外提高服务公众的能力。通过应用大数据，强调数据在“生产运行管理”“服务管理”“管网管理”“安全保障”等方面的应用，从民生、经济、运营等角度，对信息共享、数据挖掘等业务领域进行问题梳理，查缺补漏、快速解决问题，达到提高效率与服务能力的目的。

4 结 语

水务大数据化的基本作用就是提高建设单位的工作效率，降低管理成本。大数据技术的根本驱动力是将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动[7-8]。通过在线大数据模型和在线智能调度系统，能够综合提升水务公司的运行水平，使其对生产控制更精确、问题发现更及时、事件处理更妥当、危机预防更完备。同时也能更科学、精细地进行运行参数优化，从而降低运行能耗和产销差。