英國皇家工程院院士、中國工程院院士、哈工大教授等眾多行業知名專家、領軍水務企業數字水務建設負責人作主題分享,給行業同仁們在數字水務建設中提供了新思路,獲得大家的一致好評,紛紛想要演講視頻回顧及干貨總結。水務加現將專家演講內容整理成系列文章,分享給大家。
本期為大家帶來的是:
以下為本期演講內容分享:
一、人聯物聯
水司的物聯網指的是通過PLC和SCADA將物件進行聯網,水司的人聯網指的業務工作流。

人聯物聯-把水司日常業務數字化
物聯
水司需要將壓力計、各類水泵、流量計、電表等物件進行聯網,再通過SCADA收集相關數據,收集數據的過程中會遇到如下問題:
?一個水司或水廠里會存在多個SCADA系統
?復雜的數據傳輸
?數據傳送容易出錯,維護難度高
?水司成本增高
物聯-基于SCADA收集數據的現狀與問題
理想狀態下,采用單一的SCADA工控平臺,實現多數據互聯,就可以實現物聯簡單化。
物聯:單一SCADA工控平臺的重要性
SCADA2.0指引
生產層包括:自動化與監控系統、數據采集、報警管理以及無人值守。應用層為:生產數據庫、數據報表及KPI分析。保障層為:技術安全(ICS security)。
SCADA2.0指引
人聯
水司的工作流程多且復雜,基于業務系統的工作流平臺,也存在許多問題:
?水司工作流電子化程度不高
?不同部門的電子工作流分布在各個業務系統內,各自為政
?跨部門工作效率低且問題很難改善
?改變工作流程的成本太高,阻礙業務發展及改進
人聯-基于業務系統的工作流平臺的現狀及問題
理想狀態下,綜合業務工作流平臺,跨部門的業務工作流統一到一個平臺進行。
人聯:綜合業務工作流平臺的重要性
二、數據管理
數據是水司的資產,數據管理包括數據應用需求、數據倉庫設計、數據管理標準以及數據全面應對四個部分。
數據管理:數據是水司的資產
蘇伊士經驗的數據應用
蘇伊士的數據應用采取的是數據支持管理決策,從業務系統中采集小時級或日級的數據形成靜態綜合數據倉庫,并通過數據清洗來管理數據庫使數據保持永久性和準確性。
我們想象的數據應用VS蘇伊士經驗的數據應用
綜合數據倉庫1.0
綜合數據倉庫1.0,綜合了人聯物聯數據模式,通過建立不同的路線讓不同的系統和工控系統組合在一起,對數據進行調動使用。
綜合數據倉庫1.0
綜合數據倉庫2.0
綜合數據倉庫2.0,即將數據傳輸簡單化,只包含人聯、物聯兩個部分。
綜合數據倉庫2.0
數據管理標準
同一組數據源,用途不同,數據處理的方式也不同。因此,在數據源采集、數據選擇、數據運算公式、數據清洗程序、數據處理程序、數據儲存方式都要標準化處理,才能做到數據管理的標準化。
當供應商建好數據系統后,部分數據難以打通,此時水司就需要要求業務系統供應商提供數據API輸出接口,通過綜合數庫模式全面掌控自身數據。
數據管理標準
數據的全面應用
?數據可以制定生產運營的KPI
?數據可以通過數據分析發現:管理層、部門、團隊協作、外判管理、生產運營、工作效率等問題
?數據可以提升水司管治效能:職安健管理、體系管理、技術管理、質量管理、生產效能管理、人事管理、財務管理等
大部分水司可以選擇的數字化之路
?更新工控系統,對標工控2.0指引
?建設本身數據倉庫:工控數據 -設備管理數據-化驗室數據-水司表格數字化
?使用BI報表系統,開設計,使用及分析數據

澳水的敏捷報表平臺
三、組織進化
智慧水務不僅能提升生產運營方面的效能,還能推動水司組織架構的進化。下面將從專業人才、團隊協同、部門架構領導力4個方面進行闡述。
組織架構因智慧水務的實施而進化
水司掌握智慧水務需要的專業人才
?工控工程師
?工控網絡安全工程師
?工作流平臺應用工程師
?業務流程設計工程師
?數據管理工程師
?業務數據應用與分析專家
?數據模型設計工程師
?人工智能模型訓練工程師
團隊協作模式的進化
?工作流為中心取代以部門為中心的模式
?協作團隊成員來自不同部門
?團隊隊長的權責被強化
?部門主管的責任轉化為支援團隊成長
?團隊效率被轉化為水司重心
部門架構的進化
?水司總人數的進化:專業化;輕量化
?組織層級的扁平化
?體系及數據管理部門的出現
?傳統業務部門的合并
?跨部門團隊與部門之間的新運作模式
領導力:智慧水務成功的關鍵
?領導及管理層必須全力支持
?領導必須是智慧水務的使用者
?領導要鼓勵及支援團隊協作文化的培養
?領導要鼓勵創新
?領導要賦能(empower)專業人員-培養與成長
數字化體系管理模式的出現
數字化體系管理模式是按照計劃、執行、核查、行動循環進行,當一個水司的管理模式按照該模型循環運轉多次后,數字化體系就會逐漸成熟。
數字化體系管理模式的出現
蘇伊士認為的智慧水務是:水司通過體系管理,利用智能工具完善水務工作目標的一種管治辦法。希望蘇伊士在智慧水務建設方面的經驗能給水司同行們提供一定借鑒與參考。