就在幾年前，“數(shù)字水務”或 “數(shù)字轉型”等詞開始進入水務行業(yè)的話題。在過去的十年中，“數(shù)字水務”和 “數(shù)字轉型”等詞匯在水務行業(yè)中逐漸流行起來。在此之前，“智能水務?”是熱門詞匯，而在此之前則是 “水務4.0”和 “工業(yè)4.0”。值得注意的是，目前新的術語仍在不斷涌現(xiàn)，如 “工業(yè)5.0”和 “工業(yè)6.0”。不過，標簽并不重要，重要的是其實際意義。那么，“數(shù)字水務”對當今的水務行業(yè)究竟意味著什么呢？

　　它涵蓋了從尖端的物聯(lián)網傳感器到泵站和處理設施的數(shù)字效果圖，以及當今的奇跡：數(shù)字孿生系統(tǒng)等一系列元素。即使是 “數(shù)字孿生”一詞，對不同的人來說也有不同的含義--對某些人來說，它代表了一種模型，而對其他人來說，它則是洞察系統(tǒng)性能的全方位來源。根據我自己的經驗，促進人們理解數(shù)字水務的最有效說明是Smart Water Networks（SWAN）論壇在 2011 年提出的。

　　SWAN 分層模型沿用了早期的普渡模型（Purdue Model），為理解數(shù)字水務提供了一個結構化框架，它將數(shù)字水務劃分為不同的層次：物理資產（第 1 層）、儀器（第 2 層）、通信（第 3 層）、可視化（第 4 層），以及最終的數(shù)據分析并轉化為可操作的見解（第 5 層）。在這個模型中，有兩層明顯缺失：i2O Water。

　　在過去的12年中，許多其他方面也對SWAN各層進行了補充或貢獻。不過，該系統(tǒng)已經充分概括了數(shù)據和信息管理系統(tǒng)的橫向層次。

　　SWAN圖層的弱點在于其固有的技術導向。在 “數(shù)字水務”領域，必須承認還有其他重要的視角需要考慮，如與業(yè)務系統(tǒng)和人力資源相關的視角。雖然 SWAN 層代表了行業(yè)的關鍵范式轉變，而且這種轉變仍在繼續(xù)，但我們還必須將業(yè)務驅動因素考慮在內。為此，我們必須仔細研究自引入數(shù)字水務解決方案以來，行業(yè)是如何發(fā)展的，從而評估他們的需求。

　　在水行業(yè)中，漏損或減少無收益用水可能是發(fā)展最快的領域。我們開發(fā)了各種技術，并將其集成到自來水公司的系統(tǒng)中，以發(fā)現(xiàn)漏水現(xiàn)象。我們已經看到越來越多的技術，如管道中的智能傳感器，以及利用模式識別技術突出顯示水更有可能滲漏到地下的區(qū)域的衛(wèi)星。該行業(yè)也開始在污水管網中開發(fā)數(shù)字解決方案，利用機器學習和下水道環(huán)境監(jiān)測來發(fā)現(xiàn)和防止堵塞。這確實非常重要，因為下水道溢流造成環(huán)境污染的風險更大。

　　在深入研究數(shù)字水務的起源時，與任何行業(yè)的任何技術方法一樣，掌握其實際應用至關重要。就我個人而言，當我思考從數(shù)字水務中尋求什么時，我總是會回到基本原理上來。全球水務行業(yè)每天都會產生大量數(shù)據，但其中只有一小部分得到了有意義的利用。要從這些數(shù)據中提取價值，第一步就是要了解從公司首席執(zhí)行官到一線操作人員的信息需求，然后將其與數(shù)據源相匹配，改變數(shù)據策略以適應這些需求。然而，這只是起步階段。一旦完成了這些基礎工作，接下來的步驟就包括將信息需求轉化為有形的業(yè)務驅動力。