Resumen: Cualquier modo de control de fugas no puede curar todas las enfermedades. Ya sea que se trate de medición de zonificación DMA o control de fugas por contrato, la mejor política es elegir el modo de control de fugas de acuerdo con la situación actual y las características de la empresa comercial del agua y las condiciones locales.
1. Modo de control de fuga de datos grandes
El modelo de control de fugas de big data es un modelo matemático y un algoritmo que utiliza varios datos masivos generados en el proceso de producción y operación de plantas de agua, redes de tuberías, servicio al cliente, ventas, construcción, detección de fugas, programación de producción y otros departamentos para extraer con precisión las fugas. problemas de control De acuerdo con las condiciones locales y la causa raíz, formule estrategias y medidas para reducir la diferencia, y luego supervise la implementación de la estrategia a través de datos y seguimiento en tiempo real, para realizar el control de la diferencia entre producción y ventas. Ventajas del control de fugas de big data:
① Preciso
La mayor dificultad y punto de dolor del control de fugas es la falta de agarre y enfoque. Hay problemas en todas partes, pero no sé por dónde empezar. El modelo de reducción de diferencia de big data puede encontrar con precisión las dificultades y los puntos débiles del control faltante y enfocarse directamente. Por ejemplo: de miles de usuarios, es posible detectar con precisión los problemas de cada línea de lectura de medidores y de cada usuario, como lecturas perdidas, lecturas estimadas, lecturas intermitentes, lecturas retrasadas y atrasos, lo que proporciona un objetivo y una dirección para una lectura precisa. control de fugas.
②Eficiente _
"Eficiencia" significa concentrar recursos superiores para librar una "guerra de aniquilación", no un "tira y afloja". La razón de la falta de control, la falta de control a largo plazo es la causa raíz de la dispersión de recursos, medicamentos equivocados, silos y pérdida de tiempo. Conducir al trabajo de control de fugas con poco efecto. El núcleo de la "alta eficiencia" es invertir recursos, fondos y mano de obra para resolver la principal contradicción.
③ economía
Como todos sabemos, el propósito del control de fugas es reducir los costos y aumentar la eficiencia, y mejorar la eficiencia económica y el nivel de gestión de las empresas, en lugar del control de fugas por el bien del control de fugas, ignorando la relación de entrada-salida. Por lo tanto, el concepto de control económico de fugas debe usarse como un índice de evaluación importante del trabajo de control de fugas para satisfacer las necesidades de control de fugas. De hecho, el control de fugas actual ya está desordenado , ciego e incluso entró en un estado de incomprensión. Los asuntos del agua en todo el país están explorando y construyendo activamente la medición de zonificación DMA. Parece que sin la medición de zonificación DMA, la diferencia no se puede reducir. De hecho, desde la perspectiva del análisis económico, la construcción de medición de partición DMA no es económica, su relación de entrada-salida no es alta y es imposible encontrar con precisión las dificultades y los puntos débiles del control de fugas.
2. La idea del control de fugas de big data
La idea de la reducción de la brecha de big data es descubrir con precisión problemas y lagunas en la producción, la red de tuberías, el marketing, la medición y otros enlaces a través de modelos y algoritmos de big data. Luego, formule medidas técnicas específicas, mejore el sistema e impleméntelas de acuerdo con el plan y el progreso establecidos. Al mismo tiempo, seguimiento en tiempo real de big data, ajuste dinámico de estrategias, fortalecimiento del control y gestión de procesos, para lograr el propósito de reducir las diferencias de manera eficiente. El proceso de entrega se muestra en la siguiente figura.
El núcleo de big data aborda directamente las dificultades y los puntos débiles de reducir la diferencia, y luego prescribe el medicamento correcto, la terapia dirigida y golpea directamente el enfoque.
① "Juicio"
A juzgar por los canales y las causas fundamentales de la brecha entre producción y ventas, el problema de la brecha entre producción y ventas es complicado. Solo a través de auditorías sistemáticas de fugas, modelos de big data y algoritmos podemos descubrir el problema, racionalizar ideas, cuantificar indicadores y aclarar responsabilidades, de modo que podamos formular estrategias y planes de acción para la brecha entre producción y ventas de manera científica, razonable y económica, y cómo se perderá mucha agua De dónde vino la pérdida, cómo se perdió, cómo se debe gestionar, controlar y cómo mejorar las estrategias de control y otros problemas resueltos sistemáticamente. "Revisar" es el núcleo de la reducción de la brecha de big data, un medio importante para descubrir problemas y un punto de partida y una medida importantes para el control de fugas del sistema.
② "punto"
De acuerdo con las conclusiones de la auditoría o evaluación, los indicadores y tareas de reducción de diferencia anual se descomponen en varios departamentos y departamentos, y luego las tareas se descomponen en sus respectivos puestos, y la implementación se lleva a cabo capa por capa, y las responsabilidades son asignado a las personas capa por capa. Solo así podremos asegurarnos de que el trabajo de reducción de diferencias esté en marcha. El establecimiento de indicadores y la descomposición de tareas no son una lluvia de ideas, sino aprovechar completamente el potencial de varios departamentos para reducir las diferencias sobre la base del diagnóstico científico, la evaluación y la auditoría. Es decir, hay espacio y margen para el objetivo, siempre y cuando todos los departamentos trabajen duro, se puede lograr.
③ "signo"
Con el fin de garantizar que el objetivo de reducción de la diferencia se pueda implementar verdaderamente y con resolución, la empresa debe firmar una carta de responsabilidad del objetivo de reducción de la diferencia con todos los departamentos para aclarar las responsabilidades y los derechos, e informar a cada departamento cómo recompensar por completar y cómo lidiar con el fracaso. “Firmar” la carta de responsabilidad no es solo para frenar a la base, sino también a la empresa ya la alta dirección, para ambas partes es un contrato y una prueba de cumplimiento.
④ "seco"
"Hacer" significa que todos los departamentos toman acciones activas de acuerdo con los indicadores y tareas de descomposición, formulan planes detallados y cuidadosos y el progreso del trabajo, siguen estrictamente las normas y requisitos y los implementan, e implementan e implementan de manera integral las medidas para reducir las diferencias. El núcleo de "hacer" es tomar acciones activas en la dirección correcta en el orden de prioridad, en lugar de desviarse de la meta y actuar imprudentemente.
⑤ "Comentario"
"Evaluación" se refiere al seguimiento de la implementación y el progreso de las estrategias y medidas de varios departamentos para reducir las diferencias basadas en estadísticas y análisis de datos cada mes, y evaluar la efectividad de reducir las diferencias. Al mismo tiempo, verifique si las medidas y estrategias de reducción de diferencias son razonables, si deben optimizarse y ajustarse, y verifique si hay desviaciones del objetivo y una implementación insuficiente durante la implementación de las medidas, y luego solicite de inmediato a todos los departamentos. para hacer correcciones. Además, de acuerdo con la formulación del sistema de desempeño, los departamentos y cargos son estrictamente supervisados y evaluados todos los meses.
⑥ "Controlar"
El llamado "control" se refiere al seguimiento, monitoreo, control y prevención de datos en tiempo real de un rebote en la brecha entre producción y ventas después de que la brecha entre producción y ventas cae a un rango razonable. El control es a largo plazo y requiere la adopción continua y en tiempo real de intervenciones. Como dice el refrán, "es fácil de reducir, pero difícil de controlar". Es porque la proporción de producción y ventas ha disminuido y es fácil relajarse después de alcanzar el estándar. Por lo tanto, una vez que ingresa a la etapa de control de fugas, es necesario ajustar y optimizar aún más la evaluación del desempeño y el mecanismo de incentivos para garantizar que la relación producción-ventas pueda mantenerse dentro de un rango razonable durante mucho tiempo.
3. Análisis de casos
Caso 1: Una empresa de agua tiene un área de abastecimiento de agua de unos 65 km 2 , dos plantas de agua, un suministro de agua diario de unos 12,5 Х 10 4 m 3 /d, una tubería de suministro de agua de unos 550 km y usuarios de unos 16,83 Х 10 4 hogares. La tasa de diferencia anual entre producción y ventas de XXX es del 19,65%. La empresa adoptó el modelo de control de fugas de big data, que tomó 6 meses para reemplazar 38 medidores de agua de gran calibre, 11 puntos de medición de presión, detectó 164 puntos de fuga y limpió 30 medidores faltantes. La brecha entre producción y ventas se redujo a 9,23 % ese año, una caída real de 10,42 %, y la brecha entre producción y ventas se controló dentro de un rango . La comparación de datos antes y después de la diferencia se muestra en la siguiente figura.
A partir del análisis de la relación insumo-producto, la compañía de agua no aumentó la inversión adicional, sino que optimizó y mejoró sobre la base de la reducción de errores y errores técnicos originales, fortaleció la gestión básica y revisó el sistema de desempeño. Por supuesto, esto tiene una relación directa con la composición de la fuga. Suponiendo que la red de oleoductos está envejeciendo seriamente y requiere una gran cantidad de renovaciones de la red de oleoductos, es otra cuestión.
Caso 2: La empresa de abastecimiento de agua de una ciudad es responsable de las tareas de producción y abastecimiento de agua para uso doméstico de cerca de 320.000 personas en áreas urbanas y zonas de desarrollo. Hay 3 plantas de agua, el suministro real de agua es de 7X10 4 m 3 m3/d, el área de suministro de agua es de 40 km 2 , 3 estaciones de bombeo, 230 km de tuberías por encima de DN100, la tasa de cobertura de la red de tuberías es del 95 % y la relación producción-ventas promedio en la primera mitad del año es de 36%. La empresa adoptó el modelo de control de fugas de big data, que tomó 6 meses.A través del fortalecimiento de la gestión de lectura de medidores, la optimización de presión, la detección proactiva de fugas y las medidas de reemplazo de medidores, la tasa promedio de diferencia entre producción y ventas cayó del 36% en la primera mitad del año al 16,8% en la segunda mitad del año, descendiendo un 19,2%.
A partir del análisis de la relación insumo-producto, las principales medidas de la empresa son fortalecer la gestión de lectura de medidores, el reemplazo de medidores, la detección proactiva de fugas, la regulación de la presión de la planta de agua y otras medidas.En comparación con los ingresos, la inversión es casi insignificante. Su principal problema es centrarse en la gestión, en lugar de la red de tuberías y las instalaciones de hardware.
4. Conclusión
En resumen, el control de fugas de big data es un modo de control de fugas eficiente, económico y científico, con baja inversión y alto rendimiento, y puede controlar las fugas dentro de un rango razonable en un corto período de tiempo. Aunque el control de fugas de big data se ve afectado por la calidad de los datos, no afecta la efectividad de su control de fugas. Con el desarrollo de la Internet de las cosas y la tecnología 5G, el modo de control de fugas de big data se convertirá en la opción preferida para el control de fugas en el futuro.