定制智慧運(yùn)維平臺(tái)

智慧運(yùn)維平臺(tái)中的系統(tǒng)管理系統(tǒng)管理包括用戶(hù)管理、角色管理、菜單管理、部門(mén)管理、我的部門(mén)、職務(wù)管理。用戶(hù)管理包含運(yùn)維人員的賬號(hào)信息，錄入基本信息和項(xiàng)目授權(quán)，項(xiàng)目運(yùn)維人員分配至對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目，管理員對(duì)賬號(hào)可以進(jìn)行凍結(jié)、修改密碼、刪除等操作。角色管理是對(duì)項(xiàng)目運(yùn)維人員分配角色，不同角色有著不同權(quán)限，對(duì)于移動(dòng)端小屏模塊和Web端中屏模塊權(quán)限均可自定義授權(quán)。部門(mén)管理是項(xiàng)目運(yùn)維人員的組織架構(gòu)，支持自定義編寫(xiě)組織架構(gòu)，在部門(mén)管理中可以進(jìn)添加部門(mén)、添加下級(jí)等操作，每個(gè)部門(mén)可以設(shè)置一個(gè)或者多個(gè)部門(mén)負(fù)責(zé)人，若暫時(shí)沒(méi)有負(fù)責(zé)人也可空缺，同時(shí)可以根據(jù)部門(mén)劃分Web端中屏模塊權(quán)限和項(xiàng)目權(quán)限。職務(wù)管理對(duì)于項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員進(jìn)行職務(wù)分類(lèi)，自定義職務(wù)編碼和職務(wù)名稱(chēng)。智能預(yù)測(cè)功能提前預(yù)判項(xiàng)目潛在風(fēng)險(xiǎn)。定制智慧運(yùn)維平臺(tái)

智慧運(yùn)維平臺(tái)，在項(xiàng)目規(guī)劃階段，大屏的 “資源匹配模擬” 功能為決策提供科學(xué)依據(jù)。當(dāng)計(jì)劃在某區(qū)域新增項(xiàng)目時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析該區(qū)域現(xiàn)有項(xiàng)目的資源占用情況 —— 包括可用施工隊(duì)伍數(shù)量、周邊建材供應(yīng)商產(chǎn)能、物流運(yùn)輸路線飽和度等，通過(guò)算法模擬不同開(kāi)工時(shí)間對(duì)整體進(jìn)度的影響，生成 “啟動(dòng)時(shí)間建議”。某省會(huì)城市在規(guī)劃新區(qū)供水工程時(shí)，通過(guò)該功能發(fā)現(xiàn)若立即開(kāi)工將導(dǎo)致管材供應(yīng)緊張，采納系統(tǒng)建議的 “延遲 15 天開(kāi)工” 方案，避免了因材料短缺造成的 300 萬(wàn)元窩工損失。施工階段的 “進(jìn)度預(yù)警” 機(jī)制有效降低了延期風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)每天凌晨自動(dòng)比對(duì)實(shí)際進(jìn)度與計(jì)劃進(jìn)度，當(dāng)偏差超過(guò) 5% 時(shí)，大屏對(duì)應(yīng)項(xiàng)目標(biāo)記會(huì)變?yōu)榧t色并閃爍，同時(shí)在風(fēng)險(xiǎn)看板生成 “延期影響評(píng)估”：計(jì)算對(duì)后續(xù)工序的延誤天數(shù)、預(yù)估違約金金額、可采取的趕工措施等。去年夏季，某水廠擴(kuò)建項(xiàng)目因暴雨導(dǎo)致基坑施工滯后，大屏在時(shí)間發(fā)出預(yù)警，管理者通過(guò)查看歷史氣象數(shù)據(jù)與類(lèi)似項(xiàng)目應(yīng)對(duì)方案，當(dāng)天即調(diào)整施工順序，將延誤控制在 2 天內(nèi)，遠(yuǎn)低于行業(yè)平均的 7 天。北京水站智慧運(yùn)維平臺(tái)與會(huì)議室終端無(wú)線聯(lián)動(dòng)提升協(xié)同效率。

智慧運(yùn)維平臺(tái)的算法優(yōu)勢(shì)：污水處理在污染防治和溫室氣體減排中扮演著角色。隨著城市污水處理設(shè)施排放標(biāo)準(zhǔn)的日益嚴(yán)苛，污水廠在確保出水穩(wěn)定達(dá)標(biāo)上的安全裕量正在逐步縮減。這意味著污水廠必須從粗放型管理向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型，這是滿(mǎn)足更高環(huán)保要求、提升整體運(yùn)行效能的必然趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上推出基于機(jī)理模型輔助下的人工智能加藥算法，推動(dòng)污水處理走向智能化時(shí)代，該算法通過(guò)多層前回饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷修正ASM機(jī)理模型中參數(shù)值，實(shí)現(xiàn)機(jī)理模型中參數(shù)自適應(yīng)校正。

智慧運(yùn)維平臺(tái)的精細(xì)化管理工具集使中屏模塊成為提升運(yùn)營(yíng)效率的 “利器”。在設(shè)備管理方面，系統(tǒng)建立完整的設(shè)備數(shù)字孿生體，記錄從采購(gòu)入庫(kù)到報(bào)廢的全生命周期數(shù)據(jù)，通過(guò)振動(dòng)、溫度、電流等傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建健康度評(píng)估模型，提0 天預(yù)測(cè)可能發(fā)生的故障，自動(dòng)生成預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃；在能耗管理領(lǐng)域，平臺(tái)采用 “班組對(duì)標(biāo)” 機(jī)制，將水廠劃分為若干運(yùn)行班組，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)各班組的單位水耗、電耗，通過(guò)柱狀圖對(duì)比展示節(jié)能差距，并自動(dòng)分析差異原因，如某班組因調(diào)整了沉淀池排泥周期而使藥劑消耗降低 7%；在人員管理維度，系統(tǒng)整合運(yùn)維人員的 GPS 定位、任務(wù)完成率、技能等級(jí)、培訓(xùn)記錄等數(shù)據(jù)，生成 “三維能力雷達(dá)圖”，為績(jī)效考核和崗位調(diào)配提供量化依據(jù)。某沿海城市應(yīng)用該模塊后，通過(guò)分析管網(wǎng)壓力與漏損的關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)，優(yōu)化了 23 個(gè)區(qū)域的壓力調(diào)控曲線，使夜間低峰期管網(wǎng)壓力平均降低 0.12MPa，年節(jié)約供水能耗 146 萬(wàn)度；某省會(huì)城市則利用設(shè)備性能分析功能，發(fā)現(xiàn) 3 臺(tái)水泵存在 “大馬拉小車(chē)” 現(xiàn)象，通過(guò)變頻改造后單泵日節(jié)電 280 度。這些案例印證了中屏模塊在精細(xì)化管理中的實(shí)戰(zhàn)價(jià)值。項(xiàng)目狀態(tài)看板動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)全流程轉(zhuǎn)化情況。

智慧運(yùn)維平臺(tái)中的考勤管理考勤管理包括考勤設(shè)置、考勤統(tǒng)計(jì)?？记谠O(shè)置包含排班配置、打卡規(guī)則、排班管理、打卡位置和范圍、節(jié)假日排班管理，節(jié)假日屬于基礎(chǔ)排班，自動(dòng)同步全年節(jié)假日，同時(shí)支持手動(dòng)調(diào)整上班亦或休息，打卡規(guī)則為不同人員使用不同規(guī)則排班、不同規(guī)則打卡，例如節(jié)假日為常規(guī)排班設(shè)置為常白班，運(yùn)維人員有特定的排班方式設(shè)置為排班規(guī)則，詳情為設(shè)置排班，方便根據(jù)排班配置進(jìn)行上下班按時(shí)打卡。打卡位置根據(jù)項(xiàng)目所在地進(jìn)行錄入，打卡范圍支持300-1000米內(nèi)進(jìn)行打卡考勤。排班管理將每一個(gè)人員排班，可以導(dǎo)出排班表格，為Excl格式?？记诮y(tǒng)計(jì)包含總考勤、打卡統(tǒng)計(jì)、請(qǐng)假統(tǒng)計(jì)、加班統(tǒng)計(jì)、日?qǐng)?bào)統(tǒng)計(jì)，可以導(dǎo)出各個(gè)統(tǒng)計(jì)表格，導(dǎo)出文件為Excl格式，方便后期進(jìn)行考勤維度統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)維度同時(shí)支持定制。實(shí)時(shí)采集各類(lèi)水務(wù)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)。北京水站智慧運(yùn)維平臺(tái)

數(shù)字大屏為決策者提供全局掌控力。定制智慧運(yùn)維平臺(tái)

智慧運(yùn)維平臺(tái)在行業(yè)影響層面，該平臺(tái)的創(chuàng)新實(shí)踐為水務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了三大啟示：其一，模塊化設(shè)計(jì)是平衡標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化的關(guān)鍵，京源平臺(tái)的三大模塊既保持相對(duì)**又能協(xié)同聯(lián)動(dòng)，使不同規(guī)模的水務(wù)企業(yè)可根據(jù)需求靈活組合；其二，數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘需要 “業(yè)務(wù) + 技術(shù)” 的深度融合，平臺(tái)的算法模型不僅包含數(shù)據(jù)科學(xué)家的智慧，更凝結(jié)了老水務(wù)人的經(jīng)驗(yàn)沉淀，如管網(wǎng)漏損預(yù)測(cè)模型就納入了老師傅們總結(jié)的 “雨天漏損高發(fā)區(qū)” 等隱性知識(shí)；其三，用戶(hù)體驗(yàn)決定系統(tǒng)的實(shí)際效用，從大屏的視覺(jué)沖擊力到小程序的操作便捷性，每個(gè)細(xì)節(jié)的打磨都旨在降低使用門(mén)檻，使技術(shù)真正服務(wù)于人而非相反。定制智慧運(yùn)維平臺(tái)