京源智慧運維平臺的出現，標志著水務管理進入 “數字孿生” 時代。通過物聯網感知設備的全域部署、大數據分析算法的深度應用以及跨終端協同體系的構建，平臺將物理水務系統映射為可計算、可調控的數字模型。這種轉變帶來了三重突破性價值：其一，實現全要素監測的實時化，從水源地的水位變化到管網末梢的壓力波動，從沉淀池的濁度指標到水泵機組的振動頻率，數十萬監測點的數據以毫秒級速度匯聚，構建起水務系統的 “神經感知網絡”；其二，推動決策邏輯的智能化，基于機器學習的預測模型能夠提前 72 小時預判管網壓力突變風險，通過歷史數據訓練的算法可自動生成比較好水泵調度方案，使決策從 “事后補救” 轉向 “事前預防”；其三，達成運維流程的閉環化，從設備異常預警的自動派發，到運維人員的 GPS 軌跡追蹤，再到維修結果的實時反饋，形成 “發現 - 處置 - 驗證” 的全流程數字化閉環，響應時效較傳統模式提升 80% 以上。降低項目風險和運營成本。中屏模塊智慧運維平臺聯系人

智慧運維平臺中的排班查詢排班查詢模塊顯示當前運維人員全部排班，排班信息同步智慧生產運行中心排班配置，可以查詢歷史排班，獲悉其他月份的排班信息，當日排班進行虛化邊框出處理，排班顏色在智慧生產運行中心排班配置中設置顏色。物資倉儲物資倉儲模塊為項目倉庫，數據關聯智慧生產運行中心和ERP系統，包含庫存查詢、出庫、出庫記錄、庫內檢查、庫內檢查記錄。如下圖為庫存查詢，查詢對應項目庫中物料情況。出庫則需要生成出庫單，根據庫存物料信息生成出庫單。首先添加出庫物資，然后選擇數量，提交出庫單即可。出庫記錄查詢，可以查詢指定日期的出庫單，出庫單編號可以同步ERP出庫單編號，便于后期盤點庫存。庫內檢查是進行倉庫安全檢查，根據安全管理規則制度填寫倉庫檢查記錄信息，并且留存在倉庫檢查記錄中，每次檢查必須拍攝照片上傳。河南新能源智慧運維平臺支持現場巡檢結果實時上傳。

智慧運維平臺有移動端小屏模塊：運維執行的末梢神經在京源智慧運維平臺的體系中，移動端小屏模塊猶如延伸到的 “神經末梢”，通過微信小程序的輕量化設計，讓運維人員擺脫時空限制，實現 “口袋里的運維中心”。這個需 10MB 存儲空間的應用，卻集成了實時監測、任務管理、數據上報等功能，成為連接辦公室與現場的 “數字橋梁”。移動監測的即時性徹底改變了傳統運維模式。運維人員打開小程序，首頁的 “實時看板” 會顯示其負責區域的關鍵指標：管網巡檢員能看到分管片區的壓力分布熱力圖和近 24 小時的爆管預警點；水廠巡檢工則可查看各工藝單元的運行參數，如濾池的水頭損失、清水池的水位變化等。系統支持離線緩存功能，在信號薄弱的井下作業時，仍能查看歷史數據并記錄巡檢結果，待網絡恢復后自動同步。某自來水廠的巡檢人員曾通過移動端發現 V 型濾池的反沖洗時間比設定值縮短了 15 秒，及時反饋后避免了濾料板結的重大隱患。

未來演進：邁向智能預測型管理數字大屏模塊的下一代版本正朝著 “預測式管理” 方向演進，計劃引入機器學習與數字孿生技術，實現從 “被動響應” 到 “主動預警” 的跨越。智能預測功能將基于歷史項目數據訓練預測模型，可提前 60 天預判項目潛在風險：通過分析天氣數據與施工進度的關聯性，預測雨季對戶外工程的影響程度；基于材料價格波動曲線，預警可能出現的成本超支風險；結合人員流動數據，提前識別關鍵崗位的人力缺口。模型會將預測結果以 “風險概率 + 影響等級” 的形式展示在大屏右側的預警面板，并自動生成應對預案供管理者選擇。數字孿生功能則會構建項目的虛擬鏡像，將 BIM 模型與現場傳感器數據實時融合，在大屏上動態還原施工場景。管理者可通過手勢操作 “走進” 虛擬工地，查看每臺設備的運行參數、每個工序的質量檢測數據、每個區域的安全隱患點。當虛擬模型與實際數據的偏差超過閾值時，系統會自動報警，例如發現虛擬進度與現場實景不符時，提示可能存在虛報進度的情況。這種虛實結合的管理方式，使問題發現時間從傳統的周級縮短至小時級。模塊化設計方便系統硬件擴展升級。

智慧運維平臺中的考勤系統考勤系統分為三大功能為：打卡、日報、申請，打卡地點和時間根據智慧生產運行中心中項目地點錄入為基準，打卡時間根據項目運維人員排班設置進行上下班打卡，日報功能匹配排班，若當日休息則無需填寫日報，若當日有排班則需要填寫日報，申請包含：請假、加班、補卡申請。日報需要填寫完成、明日計劃、需溝通內容，請假需要填寫請假類型：事假、病假，和開始時間、結束時間、請假事由，加班需要填寫開始時間、結束時間、加班事由。打卡有異常則會在記錄中當天標紅，請點擊處理異常，提交請假申請或者補卡申請，全部申請均有審批流程，審批流程將在智慧生產運行中心自定義創建。移動端讓管理者隨時隨地監管系統。中屏模塊智慧運維平臺服務熱線

Web 端中屏模塊提供精細數據分析。中屏模塊智慧運維平臺聯系人

智慧運維平臺的算法優勢：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施排放標準的日益嚴苛，污水廠在確保出水穩定達標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化運營轉型，這是滿足更高環保要求、提升整體運行效能的必然趨勢，在此基礎上推出基于機理模型輔助下的人工智能加藥算法，推動污水處理走向智能化時代，該算法通過多層前回饋神經網絡不斷修正ASM機理模型中參數值，實現機理模型中參數自適應校正。中屏模塊智慧運維平臺聯系人