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當今時代，正從工業—后工業時代向數字化時代邁進。數字化時代特別突出科技創新與實體經濟的結合，讓數字技術的創新充分融入到實體經濟中，使互聯網、云計算、大數據、物聯網、人工智能等數字經濟和技術成為驅動實體經濟內涵式發展的動力。筆者所在公司控股的多個污水處理廠，雖然屬于傳統的公用事業企業，同樣要積極順應數字化發展潮流，超前謀劃，未雨綢繆，運用數字化的管理手段，實現管理的精細化、科學化和現代化。

污水處理廠工藝及成本管理現狀

污水處理工藝及營業成本構成。污水處理就是將從污染源排出的含污染物總量或濃度較高而達不到排放標準要求或不符合環境容量要求的污（廢）水，經過人工強化處理，達到排放標準的過程。處理工藝流程包括各種物理法、化學法和生物法及各種水處理方法優化組合。污水處理廠處理工藝流程一般如下：污水——粗格柵——進水泵房——細格柵——沉砂池——改良型DE氧化溝（含預脫硝池）——輻流沉淀池——精密過濾器——紫外消毒渠——達標排放。對于污水處理企業而言，污水處理成本除了固定資產投入以外，主要是電耗及藥劑消耗，以及日常維修、大修改造、人員費用等。經統計，物產中大公司下屬某污水處理廠2018年污水處理單位營業成本1.24元/噸，其中固定成本（折舊及攤銷）占31%、可變成本占69%，主要為污泥處置費28%、能耗21%、藥劑費7%、直接人工6%、維修費4%等。成本與費用管理現狀。目前污水處理廠成本管理總體上還比較落后，主要表現在：一是未建立完整的成本控制信息管理系統，數字化水平低下，雖然有在線監控設備，也獲得大量運行數據，但沒有與成本管控有效結合，往往憑經驗管理，方案比較單一、不系統、不全面；二是預算管理薄弱，對成本支付核算主要還是采用傳統實報實銷的方式；三是成本管控的考核體系和獎懲制度不健全；四是員工文化素質不高，新技術、新管理應用少。部分管理人員和普通員工缺乏成本控制及節約意識。大部分污水處理廠在成本管理上有很多挖潛的空間。

數字化管理應用的實現路徑

污水處理企業成本控制要在保障生產安全及符合排放標準的前提下，盡可能找到最優的方案，以降低成本，提高經濟效益。尋找最優方案的關鍵是運用數字化管理的理念和方法，利用多種信息技術手段實現數據采集、生產運行信息共享、設備養護自動化管理、系統故障實時告警、生產報表自動統計等功能；同時將專家經驗和計算機技術緊密結合，利用人工智能和數據挖掘技術，實現企業最優化控制和精細化管理，實施污水企業生產運營的最優管理模式。數字化管理及人工智能應用主要包括三個環節：數據采集及標準化、數據分析、最優方案選擇。數據采集及標準化。污水處理廠在污水處理過程中產生的大量運行數據，對于成本管理的數字化轉型非常關鍵。豐富的數據是人工智能應用場景的基礎，沒有數據就沒有數字化轉型。數據還要標準化，只有污水處理數據標準化，才能實現數據的有效提取、傳輸和分析，建立數據模型，并進行機器學習，實現人工智能最優方案的選擇，實現對成本管理的數字化轉型，提升企業效益。污水處理廠的數據，一般可以分為六大類：一是污水相關數據，如污水出口排放水量、污水進水水質數據、污水出口水質數據等；二是污泥相關數據，如污泥排放量、脫水前后污泥含水率、污泥濃度比等；三是能耗相關數據，如動力耗電、照明耗電以及主要設備的電流、電壓值等；四是藥劑消耗相關的數據，如除磷藥劑PAC的投加量、補充碳源的藥劑投加量、污水消毒劑的投加量等；五是設備相關的數據，如設備名稱、類別、臺數、金額，設備運行參數、時間、更換周期等；六是其他相關數據。以上六大類數據是污水處理廠每天運行的基礎數據資料，能夠基本反映污水處理廠的運行情況。目前這些數據部分來自于污水處理廠自控系統，部分來自財務管理系統及人工采集。根據污水處理廠數字化轉型要求，第一，數據采集信息化、自動化；第二，采集的數據標準化；第三，數據采集重點應放在污泥處置、能耗、藥劑等降低成本潛力大的環節。折舊及攤銷、直接人工等相對降低成本難度大，也予以適當兼顧，以保證數據的完整性。研發建立信息自動采集數據系統，是成本管控數字化的基礎。數據分析。采集數據特別是通過經年累月長期收集數據后，就可以利用工具進行數據分析。污水處理廠全年運行的各項指標的平均值、最大值、最小值、累積值、對比值等可以簡單的統計計算出來。復雜的可以利用計算機通過大數據分析，直觀反映過程參數的調整與出水水質變化的聯系，如污水處理廠中的微生物群體數量與污水出水指標的關系，污水處理的三大關鍵因素：水、氣、泥之間數據的關聯關系。并能推演出能耗、藥耗等投入對水質影響的關系圖，以供決策參考。數據分析是成本管控數字化管理的關鍵。最優方案選擇。每個污水處理廠在一定時期內進水水質、設施、設備運行參數都是在一定范圍內波動，需要在這些范圍內尋找到最優化的運行參數，可以通過數字化管理方法得到。即建立一個完善的污水處理廠的數字化管理體系，對近年數據進行系統全面的采集，參考行業內的先進標準和管理經驗，運用人工智能方式，建立模型和大數據分析，可以對污水處理中的曝氣、藥劑、配水等進行智能化計算，得到本企業污水處理成本管控最優化的方案。

推進數字化轉型的具體舉措

引進培養高素質、懂人工智能的復合型人才。在企業管理中，人才始終是第一要素。數字化轉型不是一蹴而就，它不僅是一個技術建設的過程，更是一個業務能力和管理能力提升的過程。目前污水處理企業員工普遍文化程度不高，高中及以下人員甚至占大部分，這與數字化管理要求相距甚遠。必須加大人才隊伍建設，組建專家團隊，尤其是加大水務、計算機、大數據分析、人工智能等方面的專業人才引進及培養，為企業高質量的發展奠定人才基礎。建立數字化的綜合運營管理系統。污水處理廠的數字化轉型，必須要開發數字化的綜合運營管理系統，包括以下基本功能：遠程監視管理、生產運行管理、設備管理、成本管理、水質化驗管理、績效考核管理、辦公管理等，形成涵蓋企業運營管理全流程的信息化管理平臺，同時數據采集要達到信息化、自動化、標準化的要求，以實現日常管理制度化和系統化，生產及成本控制精細化和節約化，工藝調度實時化和最優化，幫助企業提升數字化管理水平，提高企業的經濟效益。建立完善成本預算管理及績效考核制度。按照現代企業管理制度要求，一是建立成本預算管理制度，年初在大量數據分析的基礎上科學核定成本預算，并把成本預算劃分為幾個成本控制責任單元，各個責任單元應明確其自身的職責，有效落實成本控制工作。二是要建立績效考核體系和獎懲制度，明確權責，獎罰分明，以保證成本控制制度的有效實施。應用推廣最先進的污水處理技術和節能技術。先進科學技術應用是降低成本最直接的辦法。最好的污水處理技術與數字化轉型、人工智能應用相結合，必定會找到既安全生產，又能達到污水治理排放標準，更能實現企業效益和社會效益最大化的整體優化方案，成功實現企業的數字化轉型。

作者:楊冰 單位:物產中大公用環境投資有限公司