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對于神話的誤讀:不是有了App就叫智慧水務
2018-12-03 16:44:33    

      前段時間跟同事聊天,他說之前有個人看到某公司的App的能夠實時監測水量了,大贊其智慧水務開展得很好。言談之間,同事臉上漏出不屑的神情,似乎是在告訴我:如果有了App就是智慧水務了,那豈不是太簡單了?當智慧城市的歷史車輪滾滾而來,沒有哪個水務同行愿意逆勢而行。

       和所有被熱炒的概念一樣,“智慧水務”頭頂上總會縈繞著幾個“精致”的名詞,這些名詞在設備供應商的宣傳中,在各大會議論壇的專家學者的PPT中,共同支撐起來大多數人對于智慧水務的認識。

智慧水務:神話的誕生?

 

      隨著中國城市化水平的不斷提高,對于各個城市而言,高效率的供排水保障就成為了其中無法回避的工作。同時,全社會對于水質安全、污水處理等環節要求的提高,行業面臨的政策監管更加嚴苛(如“水十條”等),這不斷地給供排水企業提出新的課題與挑戰。再者,城市供排水設施面臨著老化(特別是管網設施),管網更新決策需要更加合理的決策。

      傳統的調度和管理能力是否能夠適應我國城鎮化的快速擴張?現實的需要使得水務行業真的不能再與信息技術絕緣了。

      而且,隨著環境保護的監管逐步加強,環境水務作為一個信息化程度相對較低的領域,水務行業也就成為科技巨頭投資布局的新藍海。就目前而言,包含華為、中興、三大通信運營商以及騰訊阿里等在內的諸多大型企業,紛紛招兵買馬開拓這片沃土。

      隨著眾多資本和新技術的進入,雖然裹挾了對于利益的追逐,但其對于推動水務行業的升級也是具有重要意義的。

      現在,越來越多的智慧水務產品和技術方案開始出現在市場上:無線遠傳水表管理平臺、DMA分區計量管理平臺、二次加壓泵站管理平臺、管網綜合調度平臺、生產管理平臺、客戶服務管理平臺等各類涉水管理系統……

      在最近幾年里,眾多信息化系統粉墨登場,隨著技術進步移動端、云計算、大數據等新潮火熱的名詞和水司業務管理系統不斷親密接觸,讓“智慧水務”這個紅得發紫的新名詞在最近3-4年里替代了“水務信息化”的概念。我們親眼見證了智慧水務這個“神話”的誕生,相信你也曾參與了或正締造這個“神話”。

 

 

我們沒有讀懂智慧水務

 

       然而,我們卻常常誤讀神話。

      前面提到的水務App,算不得什么新玩意兒。包括各大設備供應商常常宣傳的“在線監測”“實時傳輸”,也并非高精尖技術。因為這些在其他行業中的運用其實已經相當普遍和成熟了。

      現在,我們不再會驚嘆視頻聊天的神奇,但卻會對一個用水量檢測App發出感慨。

      這種誤讀是否會造成我們在推進智慧水務建設中的障礙呢?

     答案是肯定的,如果我們繼續盲目沉浸在前端監測和中端遠傳技術應用帶來喜悅之中,我們會忽視智慧水務真正的意義。

     有業內人士提出了以下兩個問題:

(1)實現了水表監測,獲取到用戶水量數據,是不是智慧水務?

(2)建立管網監測系統,對管網中的壓力、流量、水質數據進行監測,是不是智慧水務?

      顯然,以上兩個方面都不能稱之為智慧水務。因為他們僅僅是實現了數據監測和收集,而并沒有透過對于這些數據的分析提升管理和調度水平。

      挖掘這些數據背后的意義和價值,才是智慧水務發揮效能的關鍵步驟。

 

 

水務數據的意義所在

 

       在工業上,對于數據的運用,包含了三個主要方面,首先是對生產工藝的提升,第二是生產效率的提升,第三是能耗等重要指標在單位成本上得到降低。這三點放之于水務行業之下,也恰好契合當前的一些行業痛點,比如:

       面臨全社會對于水質的高要求,原水質量監測以及制水工藝的迭代升級方向在哪里?

     令我們頭疼的漏損,造成了我們供水效率降低,是否可以通過對數據挖掘進行較為準確的判斷和控制?高峰供水期間,如何根據大量用水數據更為合理調配供水?我們安裝在各區域里的傳感器,每天上傳大量數據,正是我們解決這些問題的關鍵基礎,如何利用好這些數據,做好分析并指導我們的智慧水務建設正是題中之義。

         與我們相鄰的很多行業,已經嘗到了數據的甜頭:

 

電力行業

Gulf Power美國南方電力公司位于佛羅里達州的分公司,該公司在使用大數據分析后確認,如果停電,那恢復供電的時間如果能比用戶預期時間早10分鐘,客戶滿意度是最高的。

 

有趣的是,它發現如果在預期恢復供電時間兩個多小時前恢復供電,會對客戶滿意度的產生負面影響。理解了類似這樣的指標,能夠幫助電力企業解決他們最大的客戶體驗挑戰。

 

一位德國電力公司的高管證實提高客戶滿意度會提高客戶留存率。

 

 

 

煤礦行業

煤礦資源的開采屬于高危行業。避免或減少煤礦重大特大事故發生,是煤礦安全高效生產的需要,也是煤礦大數據應用的重點方向。

 

某礦業集團自主研發的“數字化智能應急救援系統”。根據相關數據源,可在10秒鐘內按照預定的模式啟動應急救援預案,分區域通知受災地點、救護大隊、安監處、醫療救護機構、物資供應部門。

 

同時,還能根據事故地點和類型、分析地測導點,監測監控風門閉鎖聯動等數據,自動進行最佳撤離路線計算,在GIS(地理信息系統)地圖中生成井下人員撤離路線,并發布導航廣播,給井下的礦工提示緊急避險的路徑,將災害可能帶來的危害降到最低。

 

 

 

尋找你需要的價值

 

       Gartner(高德納)公司對于大數據的定義是:高容量、高度復雜和高速變化,難以用傳統數據處理方式管理的數據集。同時,大數據還需要滿足高度真實和高價值的特性。

       很多人認為,大數據大一定要大,其實并非如此。其實一個容量很小的數據集,如果足夠復雜,也可看作為大數據。

       比如,人的DNA基因序列數據只有800MB,但是再這些基因序列中,有40億條信息片段和大量模式,因而這也可以稱其為大數據。

       我們認為,在運用大數據過程中,或者說在推行智慧水務的過程中,需要轉變一個思維,那就是我們用數據的目的在哪里?

      具體而言,因為數據本身是不會說話的,其功能需要通過人來實現,水務企業只有認真思考、分析自己擁有的數據,并且要搞清楚從中可以獲得哪些價值?數據的應用的重點是在什么環節,是在生產、維護、運營、客服還是在全流程?不同側重點,決定了數據的使用,也影響著智慧水務效用的發揮。

        例如,在智能水表的應用中,有宣傳指出,可以通過水量數據變化,來監測用戶生活狀況,甚至有公安機關因此直接揪出了犯罪集團。

      能夠達到這樣效果,固然是有價值的,但是對于水務企業而言,這個價值可能并非我們使用用水數據的核心要點。

      因而,要發揮水務大數據的功用,甚至是智慧水務的功能,我們必須要明確我們所需要的價值點在哪里。

        再如,某個區域用水高峰期水壓突然降低,用戶撥打熱線電話向供水企業訴求問題,客服中心再將問題轉給相關部門進行查詢核實,然而這個過程往往會花費很多時間,這成為用戶常常詬病我們的地方。

      像這樣的問題每天都伴隨著供水行業,使處在一個很被動的角色,企業不能及時有效的獲取生產供水信息健康狀況,就像人通過體檢才知道自己哪里有問題,而不是實時可知的。

      那么,如果我們可以通過日常對于數據的分析來了解和預測供水過程中可能出現問題和隱患,那么就可以很好地化被動為主動。對于供水企業來說,這就是將數據價值應用到了日常的生產和服務當中了。

 

 

寫在最后

 

       現在,行業正處在智慧水務基礎設施建設的階段,所以水表、壓力傳感器設備,以及無線遠傳技術成為焦點話題。

      但是我們在本文中反復強調的是,要發揮智慧水務的核心要義,一定是對于水務數據的挖掘和分析,只有這樣建設智慧水務才能為決策預警機制提供有力的支持。

      當前,無論是學界和業界對于智慧水務的說法常常都莫衷一是。既然行內尚無統一標準,那么就更需要水司保持清醒頭腦,找準符合自身急切需要實現的價值點切入到智慧水務建設中,才是應對之策,這對于中小型水司而言尤其重要。  

      信息化、智慧化在其他行業的運用已經顯示了其獨具活力的一面,盡管我們目前無法預測其在水務行業中的到底會應用到怎樣的廣度和深度,到底會產生多少價值,但至少現在,尚無另一個更為可靠的方案值得我們去嘗試。

 

 

(轉自:中國水星)

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