水务业务的指标化管理
慧聪水工业网随着我国水务行业竞争的进一步加剧，市场的竞争将更多地体现为水务运营管理和核心竞争力。水务企业的指标化研究和实施，是评价水务企业绩效、运营水平和管理水平的重要抓手。通过引入数字化的建模和分析手段，实现从数据采集、数据分析到数据挖掘的全链条，能帮助企业快速发现问题、总结问题、改进问题。
新一代信息技术的加速变革支撑了智慧水务的飞速发展，但现阶段智慧水务大多只是概念，未能得到具体落地。水务指标化管理是智慧水务中数字化运营管理的一个重要举措。
指标提炼
指标化的本质是反映水务运营目标的“可见，可量，可靠”。
首先需要在庞大的水务数据中提炼重要的各种指标，然后通过当前指标的定义、计算、监控、分析和可视化展示为水务科学决策提供依据。
指标的提炼必须围绕水务战略目标来开展，战略目标可分解为：生产目标、控制目标、经济目标、服务目标、工程目标、安全目标、环境目标和集团管理目标。
指标分类
高效的水务指标化管理需要从不同角度对指标进行分类，将管理者最关注的指标分类呈现。
（1）按业务分类：供水指标和污水处理指标，如所涉业务不限于此，可进一步增加分类。
（2）按层级分类：集团级指标和公司(厂)级指标，不同层级的管理者关注的指标是不同的。
集团级管理层主要关心结果类指标，如：综合水质合格率、水费回收率、资产完好率等；公司(厂)级管理层主要关心过程类指标，如：水质实时数据、泵站压力实时数据、药耗、电耗、产销差率、污染物消减量等。
（3）按范围分类：管理指标、监管指标、关键指标(KPI)和绩效考核指标。
绩效考核指标是最常用、最重要的指标，应符合SMART原则，即是具体的、可度量的、可实现的、现实的、有时限的，数量最好不超过20个。
指标分解
通过指标定义可以得到管理者需要的一级指标，大部分的一级指标可通过计算公式进行分解，直到找到最基础的指标。但是，并不是所有指标都存在运算关系，这些指标需要先找到它们之间的关系，然后通过相关关系坚持分解到基础指标。基础指标数据的获得包括自动采集、手工导入和直接录入。
举个例子，漏损率作为一级指标，可分解为注册用户用水量和供水总量两个二级指标。注册用户用水量并不是一个可以直接从仪表读取的指标，而是由实抄水量、免费水量和冲洗水量相加得到的指标，即注册用户用水量=实抄水量+免费水量+冲洗水量。
指标建模和计算
指标的建模通过建立维度表和事实表，把数据分为维度和度量值。维度又分为层次，由不同级别组成，如日期的层次就由年、季、月、日级别组成。指标数、分析维度数和维度层级数直接决定了指标建模的工作量，是一个工作量巨大、任务繁重的工程。
分析建模数=指标数×分析维度数(时间趋势、空间对比、属性等)×维度层级数。
指标的建模需要配置相应的计算公式。指标计算公式的维护主要是通过配置变量(普通、通配符、正则表达式等)来表达指标间的依赖关系，并需对指标值、公式的有效性、计算周期和指标依赖死循环进行检查，确保计算能正常运行。
指标监控
指标监控是为了将指标和目标进行比较，通过信息化手段分析和溯源，找到关键影响因素加以优化控制，从而更好地实现水务经营目标，包含设定监控目标、指标监控预警、指标异常分析、反馈调整监控目标，构成一个闭环，推动水务管理的持续改进。
指标分析
通过建模后得到的水务指标分析模型，进行不同特性的综合分析。指标分析并不能代替管理者决策，而是辅助管理者决策，主要分为主题分析和专题分析。
主题分析
（1）关联分析
（2）归并分析
（3）对比分析
专题分析
（1）工艺分析
参照工艺管理需求，利用工艺仿真模型或者开发工艺分析图表，为运行管理人员提供参考。
例如，某污水厂运用ProSee污水厂运行专家智能决策系统修改可能影响出水水质、运行效果和能耗状况的输入参数，来获得不同运行条件下的仿真结果，从而评价不同的运行策略，并能从中择优遴选出能耗较低、出水效果较好的方案。
（2）成本分析
结合量、耗、财务等指标进行成本分析，找到影响成本的主要因素，实现降低成本的目标。
（3）能耗分析
基于仪表采集的电量、油量、气量等能耗数据，运用各种方式进行能耗分析。
例如，ProSee污水厂运行专家智能决策系统可结合污水厂的实际情况，提供各大耗能设备门类以及主要耗能设备（如鼓风机、提升泵等）的能耗指标（各类耗能设备的电耗、运行台时数或开启台数、处理单方水电耗等），并提供各门类设备电耗占全厂电耗的比重分析，帮助科学决策。
总结
（1）我国水务行业运营管理的标准化和规范化管理大大落后于电力等行业，标准化和规范化有待推进。
（2）通过实施指标化管理可以有效加强对所属公司(厂)的综合监管能力，大幅减小高速发展带来的运营风险。
（3）通过有效的、规范的指标化管理，使得水务工作责任明确，提升了业务创新积极性，使集团水务运营管理从被动变成主动、从盲目变成有序、从分散变成聚焦。
