水务大败局——很多水务企业的数字化建设为什么没有解决业务问题

百科   2024-11-09 08:23   山东  

      在数字化转型的大潮中,许多水务企业虽然投入了大量资源,但仍未能有效解决实际业务中的关键问题。究其原因,主要是因为系统融合不足、技术与业务结合不够紧密,以及数据治理和使用门槛过高等障碍。本文将探讨这些挑战,并提出切实可行的建议,旨在帮助水务企业更好地利用数字化手段,实现业务创新与效率提升。




一、前言  

 


数字化转型为企业带来了眼前一亮的美好前景。这是因为实际操作恰到好处。对于大多数中小企业而言,依靠向生产要素要利润的时代已经过去,当前正面临从依赖生产要素投入到生产率提升的转变。换句话说,中国产业经历了从劳动密集型向资本密集型的转型后,现在正处于新一轮的新旧动能转换期。根据美国格罗宁根大学的研究,我国全要素生产率自2014年至2019年持续下滑,落后于美国和日本等主要经济体。“工欲善其事,必先利其器”,生产设备和生产工具的更新换代是从低端供给转变为高端供给的必要物质准备。数字化建设正是这一更新迭代的核心基础。
在水务行业中,这一点尤为重要。水务企业承担着城市供水、排水、污水处理等重要职责,数字化建设不仅关乎企业的经济效益,更是保障城市基础设施稳定运行的重要手段。然而,尽管许多水务企业投入了大量资源进行数字化改造,却并未能有效地解决实际业务中的诸多问题。




二、数字化建设现状  

 


数字化的核心在于数据共享和数据服务,这是推动企业治理体系和竞争力提升的必然要求,也是促进数字经济创新发展,加快培育新质生产力的关键。目前水务企业的数字化建设大致处于以下三个阶段中:                                                      1、“点状”信息化:建设各类独立的信息系统,比如安装水质监测设备和流量计等

2、“条块”数字化应用:各部门依据管理或生产职能提供数字化应用和服务,例如供水调度系统、水质在线监控系统等

3、“面”的集成应用:推进跨部门、跨业务、跨系统的集成应用和服务,实现信息的全面互联互通


遭遇的主要问题

从“点”到“条块”再到“面”的过程,是水务企业数字化转型成功的必经之路,其关键在于“融合”,即技术与业务的融合、系统与管理的融合。而融合恰恰是大部分水务企业在数字化转型中所缺乏的。除了需要一把手的参与外,还需要广泛的利益相关者(包括员工、管理者等)深度参与并体验。

许多水务企业认为面临的最大问题是缺乏足够的技术人才。然而,这更多时候只是一个借口。实际上,问题出在系统过于复杂,使用门槛过高、数据孤岛或数据安全体系不健全等方面,这些是追求完美和高大上的结果,导致收效甚微,未能带来业务上的成功。具体问题包括:

1.数据分散在各个系统中,缺乏治理且治理难度高,数据可理解性差;

2.技术体系复杂,使用门槛高,往往离开厂商就无法有效使用;

3.重系统轻体验,系统与业务发展需求对接不够紧密,未能对业务带来显著帮助;

4.需要投入大量的人力、物力和财力,这对于中小型水务企业来说是一个较大的挑战。




三、解决方案建议  

 

 

降低使用门槛,让操作变得直观易懂,如同乐高积木一般简单,这样可以让非IT出身的大量业务技术人员成为数字化转型中的体验者和创新者。赋予他们数据分析能力,教会他们查看数据、分析数据、应用数据,利用数据产生新的生产力,这才是水务企业进行数字化转型的真正价值所在。业务技术人员是在IT部门之外具有技术能力的员工,他们的优势在于比专职IT人员拥有更多的业务知识,在良好工具的支持下,可以利用数据开发工具、流程、模型或解决方案,帮助完成工作。
技术是一种支撑手段,任何技术都应服务于业务。因此,无论数字化建设中的各个系统多么先进,首要考虑的是如何让它们为水务企业带来业务创新或“降本增效”。而且,投入不宜过大,需考虑持续性投入。

具体建议如下:

  1. 做好业务流程梳理:不要急于上马新系统,而是首先明确企业的战略方向和业务流程,并进行标准化。例如,梳理从水源采集到水质净化再到输送用户的全流程,确保每个环节的高效运作。

  2. 做好底层数据管理:特别是主数据的管理。数据治理不论多么完善,最终的目标都是转化为实际效益。因此,水务企业需要自主拥有数据应用工具、模型和算法,使用低成本“小而美”的工具对数据进行充分挖掘,以支持业务。

  3. 从小处着手:逐步获取领导层和业务部门的支持。可以从单个环节开始,如水厂的智能化改造,逐步积累经验并向其他环节推广。

  4. 采用低技术门槛的数据智能产品:让人工智能下的数据智能变得更加敏锐、更具洞察力,并增强业务技术人员的行动力。让所有利益相关者共同参与进来,用更好的数据来驱动和创造更美好的商业世界,使水务企业的数据和业务做到自主可控,避免受制于供应商。


赵伟华研究方向:
(1)环境和双碳领域中的统计分析、建模与机器学习(AI);
(2)污水处理领域的工艺与微生物
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赵伟华个人主页:https://hjxy.qut.edu.cn/info/1074/3436.htm  (点击“阅读原文”)
学术兼职:
HydroResearch》青年编委(2022.11-2024.11 (scopus收录)

Science for Energy and Environment》青年编委(2023.9-2024.9

Green carbon》青年编委(2023.9-2026.5

Engineering Microbiology》青年编委(2024.1

《生态与农村环境学报》青年编委 2023.4-2025.3)(中文核心)

《水生生物学报》青年编委 2023.7-2025.7)(中文核心)

《华北水利水电大学学报(自然科学版)》青年编委(2023.10-2026.9)(中文核心)

《天津科技大学学报》青年编委(2023.11)(中文核心)

《市政技术》青年编委(2022.12-2024.12)(国家级普刊)

《湿地科学与管理》青年编委(2023.9-2025.9)(科技核心)

《西南农业学报》青年编委(2023.12)(中文核心)

《宁波大学学报》(理工版)青年编委(2024.1-2025.12)(科技核心)

《三峡生态环境监测》青年编委(2023.12

《新疆环境科学》期刊青年编委(2024.5-2025.5

《重庆大学学报》期刊青年编委(2024.11.7(中文核心)

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