水务行业数字化与 AI 智能转型实战研修

第 1 小节 课程开篇导入：分清数智化、智能化底层推演，水务转型先打基础再落地

• 业界普遍培训痛点：重运用、轻底层，公司盲目上大屏、AI 导致项目失效

• 通俗类比区分三阶段：纯手工线下、数智化、AI 智能化（买菜实例 + 水厂加药情境对照）

• 核心结论：数智化是智能化必备前置底座，执行层面，跳过基础建设 AI 项目易成 “观赏工程”

• 反面实例：西部某县 320 万智慧水务项目本末倒置，换个角度看，平台闲置

• 数智化智能化三大硬性落地基础总览

• 实地交流研讨：公司当前建设阶段、核心数智化痛点收集

第 2 小节 数智化核心本质、建设标的、落地基础一：全域资料电子化

• 数智化核心定义：全业务线下资讯准则化电子化存储

• 多岗位水务情境对比：制水车间、管网漏损，营收客服、污水厂运维（人工模式 vs 数智化模式）

• 数智化三大核心建设标的

• 全域资料电子化两层硬性要求

1. ①硬件装置资料电子化：仪表、水泵、监测装置具备资料传输本领

2. ②业务链路电子化：杜绝线上、纸质双轨并行

• 反面落地实例：老旧仪表无通讯接口，人工手抄资料增加成本

• 分组研讨：纸质线上双台账带来的额外事务痛点

第 3 小节 智能化核心本质、和数智化核心鸿沟、落地基础二：资料互通统一底座

• 智能化核心定义：依托互通准则化资料达成预测、自动调控、主动干预

• 加药情境对比：单一数智化事后处置 vs 多源资料互通智能化事前预判

• 水务业界典型资料孤岛情境（SCADA/GIS/水质/营收/污水五大系统割裂）

• 数智化和智能化四层核心鸿沟对比（资料、处置推演、人工倚重、收益）

• 落地基础二：搭建统一资料底座，打通系统、消除资料孤岛

• 分组研讨：梳理本单位现存资料孤岛问题

第 4 小节 数智化、智能化落地必备基础三：准则化业务链路 + 可量化指标

• 流程准则化意义类比：餐饮业界流程乱象对系统采用的影响

• 水务典型无准则化情境痛点：管网抢修、水质巡检，漏损核算

• 落地基础三两大核心要求：业务链路线上固化、全业务指标统一量化

• 三大基础递进落地推演：资料电子化→资料互通底座→流程指标准则化

• 核心结论：三基础全部完成，换个角度看，方可开展 AI 智能化改造

• 答疑研讨：数智化、智能化基础相关问题集中解答

第 5 小节 水务业界数智化演进进程

• 水务业界三代技艺演进：自动化 SCADA→数智化归集→AI 自主智能运行

• 研讨：对标判断本单位处于哪一代建设阶段

第 6 小节 国内地市水务业界共性痛点深度拆解：资料孤岛、运维被动

• 痛点 1：五大业务系统割裂，资料孤岛衍生多重人工成本、合规隐患

• 痛点 2：全流程被动运维，在实际应用里，管网漏损、水质超标事后处置，经济损耗巨大

• 痛点 3：管控倚重老师傅心得，无准则化数字预案，人员离职造成业务断层

• 痛点 4：人工台账存在合规处罚隐患，防汛调度无数智化支撑易被通报

• 分组研讨：列举本单位资料孤岛、被动运维真实实例

第 7 小节 管控、合规痛点延伸复盘 + 实例算账

• 人工成本隐性损耗测算：内勤，巡检队伍数智化改造节约成本核算

• 管网漏损专项经济损失测算，实操中，测算改造回本周期

• 真实合规处罚实例：环保罚款、汛期处置不力绩效考核降级

• 人员心得离职带来的间接损失拆解

• 交流分享：公司台账处罚、大面积停水、高漏损真实经历

第 8 小节 智慧水务准则五层顶层架构分层边界详解

• 五层架构自下而上，往细里说，逐层建设：

1. ①感知层：全品类监测硬件，资料源头，往细里说，对应全域资料电子化

2. ②网络层：内外网隔离，工控内网、5G / 光纤、边缘网关传输规范

3. ③资料平台层：统一资料底座，破解资料孤岛，对应资料互通

4. ④业务平台层：准则化线上工单流程，对应流程准则化

5. ⑤AI 运用层：智能预测、自动调控全情境算法模块

• 反面实例：颠倒建设顺序，从实践看，往细里说，先建上层平台缺失底层感知

• 研讨梳理：本单位五层架构现存建设缺口

第 9 小节 水务数智化三大高频建设误区 + 国企低成本转型路径

• 三大业界普遍建设误区以及失败实例

1. 误区 1：全盘更换硬件，换个角度看，具体来看，不做存量装置利旧，预算严重超支

2. 误区 2：重可视化大屏展示，无业务闭环，具体来看，建成样貌观赏工程

3. 误区 3：照搬互联网数智化方案，落地时，忽略水务安全生产，民生属性

• 国企分三步低成本迭代转型路径：存量利旧→准则化业务平台→分批次上线 AI

• 研讨：分享单位过往资讯化踩坑经历

第 10 小节 原水取水，水厂制水AI智能运行：水质预测，智能投药

• AI72小时原水水质预测模型：运行推演、汛期运用情境、药剂节约实测收益

• AI混凝投药全自动将控：替代人工心得调节，达成加药间无人值守

• 反面实例：资料孤岛导致AI投药成效大幅缩水

• 交流交流：水厂加药人工调节现存问题

第 11 小节 水厂装置AI故障预判：水泵、风机预防性维保

• AI装置预警原理：采集电流，振动，温度时序资料预判故障

• 传统事后抢修vs AI预防性维保对比，实操中，减少停水、应急维修成本

• 落地真实实例：装置突发故障下降 72%，具体来看，落地时，节约维修成本

• 研讨：水厂装置突发停机带来的损失

第 12 小节 供水管网 AI 智能化管控：漏损识别，爆管调度

• AI漏损智能识别：多源资料融合定位暗漏，从实践看，缩短漏损发现周期，降低漏损率以及收益测算

• AI爆管自动应急调度：自动计算关阀路径，一键派发抢修工单，具体来看，缩小停水范围

• 用户用水AI风控稽查：识别偷水，私接管线，就一线经验说，挽回水费离职

• 分组交流：管网漏损，偷水稽查一线痛点

第 13 小节 污水，排水、城市内涝 AI 智能治理

• 污水厂AI曝气智能精进：按照需供氧，降低风机电耗、稳定出水达标，业界实测节电资料

• 城市雨水管网AI内涝预测预警：融合气象、液位，积水摄像头资料提前预判积水

• 反面教训：单独建设内涝系统，具体来看，资料孤岛造成预判误差极大

• 研讨：污水厂高电费，汛期内涝处置难点

第 14 小节 AI视觉水务安防和无人机自动化巡检

• 厂区，在实际应用里，水源地视频AI智能拆解：偷排、人员越界、药剂泄漏自动告警

• 无人机AI巡检：河道，偏远管网廊道自动识别破损、排污口，违建

• 落地价值：降低人工巡检成本，满足河湖长制数智化考核

第 15 小节 水务资料平台轻量化落地实操：资料盘查、统一准则

• 水务12类全域核心资料完整盘查清单以及业务情境

• 水务国标统一资料准则落地，破解多厂商装置协议不兼容问题

• 两类资料平台选型对比：重型全域平台，轻量化平台

• 研讨：统计本单位12类资料完整度，落地时，缺失点位

第 16 小节 水务AI国产化信创适配、业界资料合规红线

• 国资信创国产化硬性要求，分步迁移稳妥落地方案、审计反面实例

• 两海量资料合规红线以及处罚实例

1. 红线 1：居民用水资讯属于敏感个人资讯，就一线经验说，实操中，禁止违规对外共享

2. 红线 2：管网、水源监测资料涉密，从实践看，禁止外网无加密存储传输

• 工控网络安全规范：内外网物理隔离，网闸单向传输，杜绝供水安全事故

• 交流梳理：公司信创、网络安全现存短板

第 17 小节 水务AI改造失败真实实例深度复盘 + 整改方案

• 闲置AI平台完整实例四层根因拆解：感知缺失、资料孤岛、流程不准则、无算法迭代

• 准则化分步整改落地方案

• 核心收束：所有AI项目失效根源都为跳过数智化三大基础

• 研讨：公司资讯化项目闲置，成效不达预期实例分享

第 18 小节 国内三类水务标杆公司全维度拆解对标

• 省会大型水务集团：全域一体化重型平台方案，预算、落地成效、适配对象

• 地市中型水务：轻量化专项改造，低投入高回报，分年度落地模式

• 县域小型水务：边缘AI利旧改造，不新建集中资料平台

• 三类标杆适配收束，分组对标研讨本单位匹配路线

第 19 小节 水务前沿新技艺落地路径 + 配套保障要点

• 水务垂直业界大模型：四大落地运用情境、落地前置资料条件，就一线经验说，资料/安全/运维三大落地保障

• 边缘AI本地计算终端：适配野外弱网管网、水源地，降本增效、拉升资料安全

• 数字孪生分类建设：高价值仿真业务孪生，纯观赏实景可视化孪生，分阶段建设打法、落地避坑要点

• 年度改造规划配套保障：组织、预算、英才三大保障措施

• 研讨：公司前沿技艺布局优先级、完善沙盘配套保障方案

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