在智慧水务发展的大背景下，供水行业迎来了数字化转型。7月21日，在“2021（第六届）供水高峰论坛”上，身为行业的设备供应商，上海肯特仪表股份有限公司（以下简称“上海肯特”）市场总监朱小利从计量数字化的角度作了题为“计量数字化的价值提升与运维保障”的发言。
朱小利
水务数字化转型背景
朱小利介绍了水务数字化转型的背景：首先，在新的《城镇水务2035年行业发展规划纲要》中明确了我们全国城镇水务行业基本实现现代化的发展目标，水务数字化大势所趋，其转型以智慧水务发展为抓手。其次，以数字资产为基础，目前从整个源头到龙头的供水链上分布有若干资产，供水管线、监测设备、计量设备等有形资产，就水务发展转型的阶段来看，后续数字资产将成为水司极其重要的资产之一。第三，以标准化体系为参照。随着数字化转型的需求，我们不断在设立和完善国标、行标、团标的过程中，逐步发现搭建计量标准化体系的重要性和迫切性，呼吁有效且可靠的参照体系的出现。第四，以使能技术为依托。信息化的不断发展使得我们一直追求大数据，大数据真的有效吗？真的对我们的管理和决策有意义吗？实则基于对高质量数据的要求促使我们更需要关注的是使能数据，不要再单纯盲目追求大数据，大数据对于处于夯实基础阶段的我们而言只是一个相当基础的前提，对于数据的价值、意义、真实性的追求才能起到真正的效果，因此，使能技术要作为后续数字化转型的依托。
数字计量体系建设
早前我们供水行业强调计量，更多是从抄表角度和开账收费角度出发，现在我们逐步发现行业内提及计量会关联到节水管理、智慧水务、漏损控制、计量体系建设和资产管理等多个角度，不难看出，计量及计量管理已经融入了我们水司管理的方方面面。
基于这样的前提，数字计量体系的建设和发展，上海肯特提出需从两个维度的发生转变：
第一，计量数字化发展的技术改变。从计量载体技术和物联网技术的角度出发，将堆积的数据成功实现向使能数据的转变。
第二，计量数字化发展的意识改变。表具计量端的数据不单单只服务于抄表和营收，需要完成账面经济到管理经济的转变。
当技术和意识层面都完成转变，已经做好充分准备，蓄势待发了，我们接下来需要做什么？朱小利表示，接下来与之相匹配地需要完善数字化计量体系的搭建。
数字计量体系的建设，广度上需要做到从源头到龙头全方位计量体系的搭建；深度上则需要满足从现场到平台全时段的横向传输，从业务到流程纵向全范围的打通。
朱小利列举了水司现在接触比较多的两个应用场景：
第一，独立计量区域DMA的应用场景。朱小利表示，通过搭建DMA长期监测区域水量趋势，去除区域合理用水量和背景漏失，可以很好的分析区域漏损情况，有效指导检漏、修漏工作，更好地实现漏损控制。其中关键的指标就是夜间最小流量，参考夜间最小流量与日均小时流量的比值、夜间最小流量的波动率及波动成因，再结合压力管理、计量损失水量管理、资产管理等，可以对DMA区域实现长效漏控管理。故而，不难发现DMA管理对于夜间最小流量真实性的需求非常高。而基于DMA对这一使能数据的捕捉需求，上海肯特真正实现了从1.0到3.0的模式跨度。
1.0阶段时期，通过基表加远传模块的方式，结合软件平台搭建起所需要的初级DMA模式。这个阶段对数据的真实性要求不是那么高，后台有数据就即可。过渡到2.0阶段，通过厂家所提供的颗粒度、传输密度，即可以满足水司的需求。3.0阶段，我们提出对使能数据的要求，希望在既定的时间段，更好地采集所需要的流量点，最精确地捕捉到最真实的流量点，比如针对性采集夜间两点到四点最小流量时间段流量，比如采集密度按秒来采集，即可满足对这一使能数据获取的需求，亦可在其他时段最大限度地从性价比角度去控制。
以上是DMA对于夜间最小流量1.0到3.0的需求模式的跨度。
“从需求的角度去发掘使能数据，就达到了数据驱动的效果。通过数据驱动，更好地实现对夜间最小流量的控制。”朱小利指出。
基于DMA和使能数据对漏损控制的需求，我们并不单纯基于后台，还基于一线。一线和后台双重的感知，将边缘计算植入到设备本身，通过后台和一线的设备端同时进行感知、分析并确认，最后进行任务的处理，这样就有效地实现对于该起事故处理的闭环及运维工作的闭环。这是上海肯特基于DMA的场景应用。
第二，贸易结算大用户的应用。图一是一个学校的用水流量图，学校的用水有自己的规律，有上学时段的高峰用水和寒暑假期间的低谷用水，这是不可以变更的属性。图二是一个工厂的用水流量图，波动就更明显。工厂有一个水池，放水的时候，流量达到一定的高度，不放水的时候，几乎是不使用水的状态。因此应基于用户本身的属性进行合理的水表选型，同时还要关注用户端水表周检的需求和水表故障率的需求。
图一
图二
基于用户端的属性、用水量的数据以及选型的合理性找到水司选表效益的平衡点，朱小利提到，我们不再关注表端始动流速，而是关注该用户的真实最小流量是多少和所需的始动流速是多少（即Q0到Q1间的偏离控制）。我们不再关注表端的精度，而是关注用户各个流量区间及各区间停留时长所需的计量精度，且需保证在该计量精度长期稳定前提下源源不断地带来可靠的数据（即在Q2和Q3之间的正负偏离）。同时，也不再关注表端量程比，但是关注用户真实的Q1、Q2、Q3到底是多少，与之匹配需要什么表具？从使能数据挖掘方的角度获取对于表端的需求。她建议大家找到一个经济效益的平衡点，从自己最大的投入产出比的角度去选型。
朱小利提到，在这个过程中，我们发现了一个管理的空白地带。具有大口径水表属性和特点的DN40/50水表，该口径范围不乏一些水量比较大的工商户和分区管理中的四级和五级分区考核的对使能数据高度需求的重要应用点和环节。可我们大部分水司依然按照小表的管理方式在管理，不规范的选型、长期偏差运行、一表终生制等屡见不鲜。就去年市场监管总局颁布的新的计量器具监管目录可以看出，DN50以上水表不再需要型式批准和强制检定，即便该举措是为了持续优化营商环境，深入落实“放管服”改革，但对DN40/50口径范围的监管并未将其排除在外。基于此种状况，我们在确保性能有所提升且控制成本的前提下，对外观做了一定的优化，保障在该领域的适用性，再结合制定完善选型规范，通过有效的传输方式建立起数据的过程管理，从而真正实现该领域范围对使能数据的需求。
计量数据过程管理
朱小利提到，首先，对于数据传输体系的构建，数据通过从感知层到平台层，要做到确保数据的完整性和真实性；其次，数据规则的制定，需要针对不同的应用环节设置获取数据的颗粒度、灵敏度和感知度，从而确保捕捉到的数据的实用性，使其更适用于分析决策；再次，对于数据交互的规则，则便于我们建立统一的规范和管理标准；最后，对于数据通信的选择，从便捷性角度出发，不论是485、4G、NB-IoT、LoRa，因地制宜的选择通信方式有利于我们更及时、有效的传输数据供后台分析使用。
计量数字化催生新表务管理
计量数字化催生新表务管理。通过一系列的数据过程管理和结果管理，不难发现，基于精确的计量过程数据来扩展决策分析的维度，从抄表的方式到服务管理的需求，深入挖掘数据衍生的应用。
1、选表，从按技术参数选表到按应用场景选表。不再按照单一追求技术的参数、先进性进行选表，而是根据我们对需求侧使能数据的需求进行选表，通过场景需求进行选表。
2、管表，从侧重表计本身到侧重计量数据。我们不再侧重表计本身，而是侧重表计为我们带来的数据质量的高低与否，真实与否。
3、用表，从收费依据到管理考核再到服务延伸。
4、修表，从结果补救到过程预防。对于修表这一块，可以把表具资产的全生命周期管理植入到里面，对于在线运维的表具和替换的表具做一定的检测、鉴定和评估。评估之后，就可以了解不同计量器具的生命周期，这样水司可以基于表具运维数据做一些增殖性的服务。
基于运维需求和对高质量数据的需求，上海肯特基于边缘计算搭载GNSS KEFD系列电磁水表重新定义了末端计量，水表不再是冰冷的计量器具，华丽变身分布于整个市政管线各个重要位置的小小“表务管理员”，通过表具在现场建立起片区表务责任制，明确片区表具归属，实时保持与相关责任人密切互动，配合水司现在的网格化管理，从被动的运维转变为主动的运维闭环。原本需信息部门、营业部门配合稽查部门长达数年之久的台账梳理和定位工作，现在即可一键生成；不再滞留于现役表具计量状态长期处于盲区的管理状态，通过现场表计的运行情况，制定出更适用的检表规范进行计量管理；运维工作被动变主动，及时性和规律性显著提高，必要情况下，还可协助稽查和客服工作有效开展。
朱小利表示，首先，基于水务数据化的发展，推动计量端的数据化，基础数据是基础，需要摸清家底，通过定位自动导入GIS建立表计档案。
其次，运行数据是抓手，通过自我评估诊断形成健康指数。
第三，大数据分析是依据，这里强调的大数据并非是单一、冗杂的大数据，强调的是使能数据形成的大数据。
第四，智能算法是预测，通过人工智能建立预备案，建立起智能水表的规则与服务标准。
第五，建立标准是长效。建立智能水表用表规则与服务标准。朱小利特别强调，表具使用之后，长效标准并不是一成不变的，希望这个规则是动态的，根据实际运用的情况况不断变化完善。
朱小利总结了以下几点：
第一，在提供高质量数据的计量载体技术和物联网技术的加持下，有力地推动水务数字化朝着行业良性发展的方向转型。
第二，运维保障体系是建立智慧水务数字高塔的前提，任何高塔的建立制造都需要提前建立这样的保障体系，无论是制度层面还是流程层面。
第三，数字化的计量将助力供水服务高质量的提升。计量数据不再只是服务于抄表和营收，后续也可以解决运维、管理以及服务的问题。不仅仅着眼于现在营商环境的优化和清费顺价的要求，从更长远来看，亦将助力于已然到来的水务数字化时代。
