在這一背景下，數據，人工智能和機器學習等先進工具的應用正變得愈發有效。然而，若無法精準且及時地收集數據，即使是最前沿的技術也難以發揮其應有的作用。因此，水務行業要想實現真正的轉型，必須先筑牢數據基礎。這正如人類必須先學會穩健行走，才能邁向奔跑的階段。
好消息是，企業只需通過幾個簡單的步驟，就能收獲顯著的改進效果。數字化和能效創新技術能夠助力水務企業削減高達50% 的能源消耗，而人工智能，機器學習和數字孿生等前沿技術，更可推動企業在效率和可持續性方面實現顛覆性提升。當然，這一切的起點，都在于筑牢基礎。
突破挑戰，需從基礎入手
當前，許多水務企業正積極探索利用AI和數字孿生技術來應對運營挑戰。這些技術潛力巨大，常被視為 “萬能藥”。然而，通過與全球水務企業的交流可以發現，許多機構尚未部署這些先進系統所需的基礎測量與追蹤設備。
以能源分表計量為例，許多設施僅在總表處追蹤能源使用情況，無法具體了解各個流程或設備的能源消耗強度。這就好比一家之主想要降低家庭能源支出，卻不清楚是空調還是冰箱更耗電。
同樣，對于水務企業而言，進水及全流程水質數據的測量和獲取必須準確且及時。在水質管理日益成為監管重點的當下，這些測量數據對于管理出水水質至關重要。若無法實時掌握進水水質的變化，水務企業將面臨效率低下或合規風險。但現實情況是，這些關鍵數據點要么未被測量，要么測量頻率過低，難以及時采取有效行動。
釋放數據，為數字化轉型奠基
對于水務企業而言，成功的數字化轉型始于提出正確的問題。例如，我們正在嘗試做出什么決定？我們需要什么信息來做出這些決定？我們的系統是否已經提供了這些信息所需的數據？如果沒有，我們該如何獲取？
這些問題往往揭示了一個關鍵障礙:現有數據被 “困住”，難以用于更廣泛的分析或決策制定。這通常是由于技術孤島、網絡安全隱患或系統設計限制，導致運營數據無法被有效利用。解決這些基礎問題，釋放各維度的數據，將有助于水務企業提高運營效率，為數字化轉型奠定堅實基礎。
測量升級，帶動運營改進
“你不能衡量它，就不能管理它”。這一商業管理名言，對水務企業同樣適用。
若要實現改進，必須先具備測量的能力。以車輛油耗或電動汽車能耗控制為例，如果僅在月底結算費用后才進行調整，那么價格波動可能會掩蓋真實的能耗差距，而這種被動應對的方式正是許多工廠管理能源消耗的現狀 -- 缺乏基于事實洞察的主動管理。
想象一下，如果能夠在駕駛過程中實時追蹤效率，并立即獲得駕駛風格對能耗影響的反饋，駕駛員就能迅速調整駕駛習慣，從而有效優化能耗。同理，在水務運營中，當操作員能夠實時看到決策對效率的影響時，他們也能立即在泵送調度，曝氣強度等關鍵流程中進行優化。這表明，更好的可視性不僅能助力做出更明智的運營選擇，還能為長期資本投資提供有力依據，優先提升能效。
這種實時測量與行動的能力，在管理能源成本和碳排放方面尤為重要。許多水務企業都在努力應對能源成本上升和范圍2 (范圍2)碳排放問題，但若缺乏詳細數據(例如每升水的泵送，處理或脫鹽能耗)，就難以確定優化方向。例如，某水處理廠通過引入能源分項計量系統，精準識別出某過濾環節能耗占比高達30%。通過設備升級和運行時段優化，該環節能耗下降了15%，帶動全廠能源成本減少了8%。