浅析水务业务的指标化管理

金建峰，蒋盛峰，郑燕丽

(1.上海新金山投资控股集团有限公司，上海 201500；2.上海金山工程建设管理有限公司，上海 201500；3.上海昊沧系统控制技术有限责任公司，上海 200030)

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，本文以某集团为例，讨论如何实现水务业务的指标化管理。

1 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。指标化管理的流程如图1所示。

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。结合这些目标所需完成的实际工作内容，从而找到能对工作结果进行真实描述或衡量的指标，提炼得到的指标如图2所示。

2 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。根据业务的分类，分为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。根据管理的层级，分为集团级指标和公司(厂)级指标。不同层级的管理者关注的指标是不同的，如图3所示，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。

图3 指标层级分类Fig.3 Index Hierarchy

(3)按范围划分。根据指标的应用范围可分为管理指标、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，其数量并不是越多越好。根据《AquaRating-一种供排水绩效评估的国际标准》[1]中的最佳实践“绩效考核指标的表述应符合SMART原则，即是具体的、可度量的、可实现的、现实的、有时限的，且数量最好不超过20个”[2-3]。这4种类型的指标在某集团的水务管理中实际使用数量如表1所示。

表1 某公司不同应用范围指标数量对比Tab.1 Comparison of Indicators in Different Application Areas

3 指标分解

通过前面的指标定义可以得到管理者需要的一级指标，但有些一级指标的指标值并不能直接获得，需要对其向下分解，找到基础指标后经由相关关系最终得到指标值。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。但并不是所有指标都存在运算关系，一些指标之间的关系无法用计算公式表示，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。

以某集团的漏损率指标为例，根据2017年最新发布的《城镇供水管网漏损控制及评定标准》中定义的漏损率[4]，如式(1)。

RWL=(Qs—Qa)/Qs×100%

(1)

其中：RWL——漏损率；

Qs——供水总量，万m3；

Qa——注册用户用水量，万m3。

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。所以可以继续向下分解成三级指标，最终得到如图4所示的4个基础指标。

图4 漏损率分解示意图Fig.4 Schematic Diagram of Leakage Rate Decomposition

基础指标数据的获得包括自动采集、手工导入和直接录入这3种。

4 指标建模和计算

在历史数据的基础上不断建立指标模型、评估指标模型质量、优化分析维度，模型所对应的业务领域的分析维度将会逐步清晰，从而找到更有意义的新维度，一个新维度的出现也可能是集团发现管理创新的点和隐藏问题的点[5]。

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。因此，可得出分析建模数=指标数×分析维度数(时间趋势、空间对比、属性等)×维度层级数。可以看出指标数、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。

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。某集团的做法是直接配置到系统上，用领域专用语言(DSL)定义计算公式，既方便业务人员理解，又可以实现灵活的自行维护，如图5所示。

图5 计算公式维护Fig.5 Formula Maintenance

在完整、有效地录入基础指标后，可发起模型运算，得到所有指标值。

5 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，包含以下4个步骤。

(1)设定指标监控目标：指标监控目标的设定要切合实际并符合国际、行业标准。某集团漏损率监控目标分为两级，一级为10%，二级为12%，并根据居民抄表到户水量、单位供水量管长、年平均出厂压力和最大冻土深度进行修正。

(2)指标监控预警：设定各指标的目标警戒值，在指标值不能很好地吻合目标值时主动向管理者推送预警信息，并支持随时查看预警详细记录。

图6 指标监控示意图Fig.6 Schematic Diagram of Index Monitoring

(3)指标异常分析：指标异常的影响因素通常分为可控因素和不可控因素，通过分析找出这些影响因素，对可控因素加大控制力度，对不可控因素尽量减少其对结果的影响程度。

(4)反馈调整监控目标：由于内外部环境和公司战略目标的不断变化，指标设定的目标应不断进行优化调整。

以上4个步骤构成了一个闭环，推动水务管理的持续改进，如图6所示。

6 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。常用的水务指标分析的方式主要为主题分析和专题分析。

6.1 主题分析

(1)关联分析

根据设定的指标相关关系或计算公式，对存在关联关系或计算关系的指标进行关联查询，以实现问题的溯源。

(2)归并分析

对于不同的统计分析口径，将指标按不同规则归并统计以进行运营管理分析。例如某集团根据实际的业务单元的归并关系，对下属供水公司和污水处理公司的指标进行了汇总分析，从而了解了分公司总体运营情况。

(3)对比分析

实现指标的横向、纵向分析，了解指标的特性、变化和趋势等，例如趋势对比分析、同期对比分析、单位环比分析、比例对比分析等。

6.2 专题分析

专题分析实现数据的深度利用，为运营管理人员决策提供数据支持。

(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。某集团下属某污水厂运用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，如图7所示。

图7 ProSee工艺分析Fig.7 ProSee Process Analysis

(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，如图8所示。

图8 ProSee能耗分析Fig.8 ProSee Energy Analysis

7 指标可视化展示

指标可视化展示在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，包括比较类(如柱状图)、分布类(如散点图)、占比类(如饼图)、区间类(如仪表图)、关联类(如矩形树图)、趋势类(如曲线图)、时间类(如面积图)、地图类(如管网GIS)、BIM类等。

8 结语

(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)下属分公司通过有效的、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。