数字化水务平台建设发展趋势与优化

数字化水务平台建设发展趋势与优化摘要：根据国家“十四五”期间对水务行业提出的发展要求，水务行业需要秉持安全、高效、生态、经济的发展理念。水务公司正在积极探索和推动水经济的智能数字化转型，重点关注智能水系统的建设。根据国家政策的政策导向和行业的发展动向，文章分析了水务数字化转型的可能性和面临的挑战，并结合智慧水务发展趋势和国内外水务管理领域企业的数字化实践经验，为我国水务管理企业实行高效科学的数字化改革，以及水务管理转型战略提供相关参考。关键词：智慧水务；数字化改革；水务管理企业中图分类号：F299文献标识码：A引言水务管理行业需要加快数字化水务管理体系的建设，开启“水安全、水资源、生态水、水景观、水环境”的综合循环体系，以及帮助水行业的开发、管理和服务，实现数字化、现代化的发展创新。在此背景下，仔细分析智慧水务开发中与水务数字化转型相关的发展机遇，正确使用数字技术将其与水务管理的基础设施整合，水务公司生产和商业模式的运作以及对智能水管理领域的设计路径和实践经验的及时总结，是在世界新水务管理模式框架内构建数字水务系统的重要基础和先决条件。1传统水务面临的问题与数字化转型的挑战1.1针对问题直接攻关城市水务系统是一个复杂、漫长的过程，因此很难对整个行业和所有环节进行数字化管理，且存在四个方面的问题一定程度上限制了水务数字化的发展进程：一是部分水务企业没有长远的规划，发展方向和发展模式不够明确，导致系统设计无法与企业发展的战略目标相结合，限制企业向数字化发展模式转型。二是水资源开发过程的传统运营水资源互联和管理不够精细，数字化应用能力不足。三是大多数水务公司仍处于信息早期阶段，与数字技术相关的活动水平较低。水务行业在使用新一代ICT技术、提取数字资源方面还有很长的路要走。四是整个产业链和新的用水链尚未开放，水产业数字价值的实施速度和产业体系的扩张速度缓慢。1.2认清挑战促转型第一，水务行业创新发展的挑战。智能水务带来了水务行业的变化，也带来了服务创新、知识创新、技术创新等方面的挑战。先进的管理模式下供排水技术与新一代IT的整合不够，多维度的技术支持体系尚未形成，技术创新形式比较少。第二，水务数字化向何处转型的挑战。水资源数字化正逐步向综合感知、智能控制和智慧服务的方向发展。第三，水务信息化管理与应用的挑战。水务管理与信息技术的整合及应用不深入，商业管理模式和信息架构方面不够成熟，缺乏相关的技术人才，给业务和技术相融合带来了挑战。第四，数字化转型持续性发展的挑战。在转型过程中，水务的数字化转型不是一步就能实现的，需要一个漫长的过程，在转型过程中，它将面临人才、资本、制度等方面的挑战。2数字化水务平台建设发展趋势与优化2.1—智慧水务2.0推动水务行业产业结构变革以工业互联网和消费互联网为基础，加快提升数字开发价值和水资源管理能力、业务拓展能力和商业模式创新能力。开发高效节能的水资源开发和管理数字系统，以云控平台为核心，完善全球智能感知系统，加强多维数据的交换和应用，构建智能用水节能高效场景，构建数字城市供排水系统，通过业务和智能生产、处理、服务和决策实施全平台管理。构建完整的水务生态链及水产业智能联盟。以“水务消费+互联网”为核心，构建创新的水资源管理模式，搭载在线服务平台，为用户提供一对一精准服务，打造优质水资源专属领域流量，依据数据基础搭建网上服务商城，提供众多个性化服务。2.2数字水务标准体系促进水务资源共享为了解决智能水务标准缺失、滞后、重叠和重复的问题，应系统地选择、整理和不断更新各级标准和板块，以促进智能水务的连贯有序建设。水务企业、建筑生产商及其他相关机构应积极参与智能水务标准体系建设，开发具有科学性和严谨性的数字水务标准体系，促进智能水务设计的蓬勃发展。2.3数据质量提升增加水务数字资产价值目前，许多水务部门仍处于信息系统建设过程中，普遍存在数据质量低、数据格式不符合标准等问题，必须通过数据管理措施解决这些问题，规范数据的交换和使用，提高数据质量，以充分发挥数据的实用价值。科学规范化的数据收集渠道将数据变得更加一致和准确，促进业务系统之间的数据流动和交互，并有助于构建与数据相关的业务流程。2.4使能技术研究应用加快数字化水务智慧升级水务支持技术将人工智能、先进IT技术等尖端技术与水务应用相结合，打造新技术+新业务。（1）智能规划。结合建立的数据模型进行预测，对项目选址、参数和影响优化、项目规划和投资管理进行模拟和评估，为区域总体规划和建设提供决策依据，并运用量化的方法为水厂和管道建设的预期影响提供定量资源。（2）利用管网模型、降雨预测等技术，模拟和评估降，自动传输高风险点的预警信息，并针对预警评估的高风险点设定报警通道，在固定点配备足够的人员和材料，实现供排水的智能管理和控制。（3）智能操作和维护。借助数字孪生技术和互联网，构建覆盖整个供水和排水链的数字双传感器设备将是水务基础设施维护管理的新方式。2.5基于大数据的智慧水务大脑数据架构分析集团的数据仓库是数据中枢的基础，不仅有实时生产数据，还有集团各类20几个业务系统的关系型数据，海量的大数据管理以生产和业务资源数据库为纽带，以信息采集交互平台的建设为基础，整合各条线业务数据资源，为生产、营销、客服、DMA、财务、人力、资产、工程、行政各条线业务部门提供基础专业数据共享，同时为进一步的统计和分析应用提供基础数据服务，有效解决了数据资源整合及数据共享的复杂应用需求。（1）建设数据仓库，需要建立数据资产管理制度和规范、需要同步建立数据资产运维管理团队，建设数据中枢时候不是只是数据简单入仓，需要同步建立数据资产管理平台来保证数据资产的安全可靠、易存储、易寻找。数据资产管理平台里包含数据生命周期管理、数据标准管理、数据分布管理、数据安全管理、数据操作管理。（2）应用支撑平台通过统一的访问入口，提供一个支持信息访问、传递、以及协作的集成化环境，实现个性化业务应用的高效开发、集成、部署与管理，统一认证不同系统登录都以工号作为唯一的源数据。数据仓库中所有业务系统数据关联用表号作为唯一的源数据，生产数据用集团清洗好的在PI数据库定义的设备标签作为唯一的源数据。结束语总之，当前各地水资源的高质量运用受到了社会的广泛关注，将智慧化技术与之融合能够提高水资源利用与调配工作的效率，智慧水务工作过程中不仅要注重智慧化技术的升级与运用，还应结合管理结构的调整与优化。文章从智慧水务的角度描述了水务数字化转型的挑战和发展趋势，希望相关建议能对专业人士有所帮助。参考文献：[1]林云生.水务中心化验室数字化管理应用探索[J].供水技术,2020,14(1):23-26.[2]张金松,李旭,