就在幾年前，“數字水務”或 “數字轉型”等詞開始進入水務行業的話題。在過去的十年中，“數字水務”和 “數字轉型”等詞匯在水務行業中逐漸流行起來。在此之前，“智能水務?”是熱門詞匯，而在此之前則是 “水務4.0”和 “工業4.0”。值得注意的是，目前新的術語仍在不斷涌現，如 “工業5.0”和 “工業6.0”。不過，標簽并不重要，重要的是其實際意義。那么，“數字水務”對當今的水務行業究竟意味著什么呢？

　　它涵蓋了從尖端的物聯網傳感器到泵站和處理設施的數字效果圖，以及當今的奇跡：數字孿生系統等一系列元素。即使是 “數字孿生”一詞，對不同的人來說也有不同的含義--對某些人來說，它代表了一種模型，而對其他人來說，它則是洞察系統性能的全方位來源。根據我自己的經驗，促進人們理解數字水務的最有效說明是Smart Water Networks（SWAN）論壇在 2011 年提出的。

　　SWAN 分層模型沿用了早期的普渡模型（Purdue Model），為理解數字水務提供了一個結構化框架，它將數字水務劃分為不同的層次：物理資產（第 1 層）、儀器（第 2 層）、通信（第 3 層）、可視化（第 4 層），以及最終的數據分析并轉化為可操作的見解（第 5 層）。在這個模型中，有兩層明顯缺失：i2O Water。

　　在過去的12年中，許多其他方面也對SWAN各層進行了補充或貢獻。不過，該系統已經充分概括了數據和信息管理系統的橫向層次。

　　SWAN圖層的弱點在于其固有的技術導向。在 “數字水務”領域，必須承認還有其他重要的視角需要考慮，如與業務系統和人力資源相關的視角。雖然 SWAN 層代表了行業的關鍵范式轉變，而且這種轉變仍在繼續，但我們還必須將業務驅動因素考慮在內。為此，我們必須仔細研究自引入數字水務解決方案以來，行業是如何發展的，從而評估他們的需求。

　　在水行業中，漏損或減少無收益用水可能是發展最快的領域。我們開發了各種技術，并將其集成到自來水公司的系統中，以發現漏水現象。我們已經看到越來越多的技術，如管道中的智能傳感器，以及利用模式識別技術突出顯示水更有可能滲漏到地下的區域的衛星。該行業也開始在污水管網中開發數字解決方案，利用機器學習和下水道環境監測來發現和防止堵塞。這確實非常重要，因為下水道溢流造成環境污染的風險更大。

　　在深入研究數字水務的起源時，與任何行業的任何技術方法一樣，掌握其實際應用至關重要。就我個人而言，當我思考從數字水務中尋求什么時，我總是會回到基本原理上來。全球水務行業每天都會產生大量數據，但其中只有一小部分得到了有意義的利用。要從這些數據中提取價值，第一步就是要了解從公司首席執行官到一線操作人員的信息需求，然后將其與數據源相匹配，改變數據策略以適應這些需求。然而，這只是起步階段。一旦完成了這些基礎工作，接下來的步驟就包括將信息需求轉化為有形的業務驅動力。