枫影(王鸿华):燃气公司及市政地下管网(给排水、供气、供热) 数字化转型

枫影老师枫影(王鸿华) 注册讲师 7查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 企业转型

课程编号 : 35517

面议联系老师

适用对象

市政工程类相关人员

课程介绍

【课程背景】

科技的飞速发展和数字化浪潮的推进,传统的燃气公司及市政地下管网(给排水、供气、供热)行业正面临着前所未有的挑战与机遇。这些行业作为城市基础设施的重要组成部分,其运营效率和安全性直接关系到城市居民的生活质量和城市的可持续发展。然而,传统的管理模式和技术手段已经难以满足现代城市复杂多变的运营需求。数字化转型成为提升行业运营效率、确保设施安全、满足居民日益增长的美好生活需求的关键途径。

本课程旨在帮助燃气公司及市政地下管网行业的管理者和从业人员深刻理解数字化转型的内涵与价值,掌握数字化技术在行业中的具体应用,以及如何有效推进数字化转型战略。通过学习本课程,学员将能够更好地应对行业变革,提升企业竞争力,为构建智慧城市、推动城市可持续发展贡献力量。

【课程收获】

  1. 理解数字化转型:全面认识数字化转型对行业的价值和影响。
  2. 技术应用掌握:了解并掌握行业相关的数字化技术及应用。
  3. 明确转型路径:清晰知道如何实施数字化转型。
  4. 提升管理与决策:学会数据驱动的项目管理和科学决策。
  5. 职业发展助力:增强数字化技能,助力个人职业发展。

【课程对象】市政工程类相关人员

【课程时长】1天(6h

【课程大纲】

一、理解市政公用行业数字化转型的必要性

1. 数字化转型在市政公用行业中的定义与价值

2. 市政地下管网行业面临的挑战与机遇

3. 数字化转型如何助力燃气及地下管网行业升级

二、数字化转型在燃气及市政地下管网行业的核心应用

1. 数字化技术如何重塑燃气及市政地下管网业务模式

2. 利用大数据和云计算优化资源配置和运营管理

3. 智能化监控系统在确保地下管网安全运行中的应用

4. 通过数字化转型提升服务质量和客户满意度

三、数字化技术在燃气及市政地下管网的具体应用场景解析

(一)燃气方面

1. 智能监控与安全预警:

Ø 利用物联网技术进行远程监控,实时监测用户燃气使用情况。

Ø 通过传感器和监控设备实现故障预警,及时发现并处理设备问题。

Ø 引入智能安全预警系统,包括燃气泄漏检测、管道异常识别等。

2. 智能计量与抄表:

Ø 采用智能计量系统,实现用户燃气使用的准确和高效计量。

Ø 应用远程抄表系统,自动化管理用户抄表过程,提高效率和准确性。

3. 客户服务与数据分析:

Ø 利用大数据平台对用户数据进行深入分析,为决策提供支持。

Ø 提供在线查询、缴费、预约等功能的数字化平台和APP,改善用户体验。

Ø 实现客户服务自动化,包括AI聊天机器人和反馈分析系统。

4. 供应链与资源管理:

Ø 应用物联网技术追踪燃气运输,优化物流配送路线。

Ø 利用数据分析预测燃气需求,智能管理库存水平。

Ø 与供应商实现数字化协同,提高采购透明度和效率。

(二)排水方面:

1. 水质监测与环境保护:

Ø 实时监测排水中的污染物,确保水质符合标准。

Ø 应用大数据分析识别污染源,并采取相应治理措施。

Ø 为政策制定提供数据支持,加强水环境保护。

2. 智能水务管理与资源配置:

Ø 集成多个系统实现水资源的全面监控和管理。

Ø 通过数据分析优化水资源分配,提高用水效率。

Ø 利用AI技术进行水务设施的预防性维护。

3. 应急响应与灾害管理:

Ø 快速定位故障点并调配资源进行修复,在紧急情况下及时响应。

Ø 实现多部门数据共享,协调应对突发事件。

Ø 利用无人机和遥感技术评估灾害,支持灾后重建。

(三)供气方面:

1. 智能管网与安全管理:

Ø 应用GIS技术全面监控和管理供气管网。

Ø 预测管网故障风险,进行预防性维护。

Ø 优化管网资源配置,提高供气效率。

2. 能源管理与节能减排:

Ø 实时监测供气过程中的能源消耗,提出节能建议。

Ø 通过智能算法优化供气计划,降低运营成本。

Ø 提供个性化的能源消费报告,促进用户节能减排。

3. 协同办公与信息共享:

Ø 建立数字化协同办公平台,提高工作效率。

Ø 与政府部门和其他机构实现信息共享和协同工作。

Ø 利用云计算技术确保数据备份和业务连续性。

(四) 供热方面:

1. 智能能耗监测与优化:

Ø 实时监测供热系统的能耗,及时调整异常。

Ø 评估供热系统能效,提出改进建议。

Ø 提供用户能耗报告和节能建议。

2. 热网平衡与供热质量:

Ø 利用数据分析调整热网平衡,确保供热质量均衡。

Ø 优化供热网络布局,提高供热效率。

Ø 实现远程调试供热设备,精准供热。

3. 碳排放管理与可持续发展:

Ø 监测供热过程中的碳排放,助力碳中和目标。

Ø 探索可再生能源供热,降低碳排放强度。

Ø 推动绿色供热的创新和发展,提高可持续性。

四、数字化转型在燃气及市政地下管网的实施路径

1. 面临的挑战:技术集成、数据安全和标准统一等问题

2. 制定数字化转型战略规划和顶层设计

3. 搭建适应行业特点的数字化平台与基础设施

4. 实现数据的采集、整合与分析利用

5. 推动业务流程优化和管理模式创新

五、组织变革与项目管理新模式

1. 数字化转型带来的组织结构调整和角色变化

2. 建立以数据驱动的项目管理和决策机制

3. 探索市政地下管网行业的项目管理新模式

4. 培育数字化人才队伍,提升整体数字化能力

【案例研究】

1. 国内外燃气公司数字化转型成功案例分享

2. 市政地下管网数字化管理系统实施案例

3. 智能化供热、供气系统的实际应用案例分析

4. 给排水数字化监控与优化调度的实践案例

枫影(王鸿华)老师的其他课程

• 枫影(王鸿华):人工智能及在培训课堂中的应用
【课程背景】 随着科技的进步,教育正迎来一场革新。智慧课堂,借助人工智能、大数据等技术,旨在实现更高效、个性化的教学。它不仅能帮助教师更好地理解学生,调整教学策略,还能为学生提供更灵活、符合个人需求的学习方式。本课程将为学员带来深入了解智慧课堂的核心理念、关键技术和实际应用。 【课程收获】 1. 了解智慧课堂的理念、工具及技术 2. 了解整个智慧课堂的工作原理 3. 了解数据分析和效果评估的方法 4. 了解国内外的主要应用 【课程群体】学校、相关产品开发人员 【课程时长】0.5-1天 【课程大纲】 一、智慧课堂:基础与概述 1. 智慧课堂的概念、发展历程和应用场景 2. 国内外智慧课堂的发展现状和趋势 3. 智慧课堂与传统课堂的比较优势 4. 智慧课堂相关工具和技术简介 二、智慧课堂的技术原理:学生状态识别、抓取、分析与评估 1. 生物特征识别技术和行为特征分析技术介绍 2. 数据抓取的工具和方法,如智能摄像头、传感器等 【案例】某中学利用智能摄像头进行学生状态识别的探索 3. 数据分析的方法和流程,包括数据清洗、预处理、分析和可视化呈现 4. 教学效果评估的工具和技术,如学习分析系统、成绩管理系统等 【案例】某高校运用数据分析提升教学质量的应用案例 5. 学员个性化评价的理念和方法,包括因材施教的理念和实践、个性化评价的技术手段 6. 学生能力模型的构建与评价的工具和技术,如个性化推荐系统、智能辅导系统等 【案例】某培训机构利用人工智能进行学员个性化评价的探索 三、智慧课堂的挑战与展望 1. 智慧课堂面临的挑战和问题,包括技术应用、数据隐私和安全、教育公平等问题及其解决方案 2. 智慧课堂的发展趋势和展望,如5G、AI等技术在智慧课堂中的应用前景 3. 如何更好地利用智慧课堂工具和技术提升教学质量和学习效果 【案例】芬兰Helsinki Design School的智慧课堂、美国哈佛大学、斯坦福大学等高校智慧课堂的前瞻性应用解析
• 枫影(王鸿华):智能建造,数字化建设
【课程背景】 随着科技的飞速发展,智能建造与数字化建设已成为建筑行业的新趋势。成都市作为积极响应国家智能建造战略的城市,推出了《成都市建设工程项目智能建造水平评价要点》和《成都市智能建造企业水平评价指标》,为本地建筑行业的转型升级提供了政策指引。本课程旨在深入解读成都政策要点,全面探讨智能建造的概念、技术原理及其在具体项目中的应用,为建筑行业人士提供一场前沿、实战、深度的学习体验。 【课程收获】 1. 深入理解成都市智能建造相关政策法规; 2. 掌握智能建造的核心技术原理及应用范围; 3. 学习智能建造在工程项目全过程中的实际应用; 4. 通过案例分析,提升智能建造项目的规划与实施能力; 5. 为企业智能建造转型提供策略支持和实践指导。 【课程对象】 适用于建筑工程项目管理人员、技术负责人、设计师、施工人员等 【课程时长】0.5天 【课程大纲】 一、智能建造与数字化建设概述 1. 智能建造的定义与发展趋势 2. 数字化建设在建筑行业中的应用价值 3. 国内外智能建造案例分享 二、成都市智能建造政策解读 1. 《成都市建设工程项目智能建造水平评价要点》详解 2. 《成都市智能建造企业水平评价指标》解读 3. 成都智能建造政策对企业发展的影响与机遇 三、智能建造技术原理及应用 1. 智能组织:基于大数据组织资源 2. 智慧设计:借助BIM技术在智能建造中的应用 3. 智能施工(项目管理): (1)人员智慧化管理 (2)门禁考勤管理 (3)视频监控 (4)起重机械检测 (5)绿色施工 (6)实时视频监控和危险预警 (7)物质验收智能化 (8)智慧化安全教育 (9)质量管理:全流程、全环节数据监管,打造安全高质工程 (10)装配式建筑,利用信息化技术协同推进智能建造于新型建筑工业化 (11)进度管理与成本管理:大数据与人工智能在项目管理中的优化作用 (12)3D打印技术在建筑领域的前沿探索 四、智能建造全过程管理 1. 智能建造在项目策划与设计阶段的应用 2. 数字化施工管理与现场监控技术 3. 智能建造在竣工验收与维护管理中的实践 4. 智能建造全过程中的数据安全与保障措施 五、智能建造实战案例分析 【案例导入】 Ø 新华三工程建筑行业数字化转型案例分享 Ø 雄安新区《区块链监理管理系统》 Ø 中交基于BIM的安全管理系统 Ø 东海岸新城综合管廊工程项目提供的安质保智慧建造云服务平台 1. 成都本地智能建造项目案例剖析 2. 智能建造技术在复杂工程中的应用策略 3. 从传统建造到智能建造的转型升级经验分享 4. 智能建造项目实施中的风险管理与应对措施 六、课程总结与展望 1. 智能建造未来发展趋势预测 2. 企业如何结合自身实际推进智能建造 3. 智能建造人才培养与团队建设建议 4. 互动交流与答疑环节
• 枫影(王鸿华):大数据赋能化工企业数字化转型
【课程背景】 随着大数据、人工智能技术的快速发展,化工产业智能化变革已成为必然趋势。化工产业做为国家重要的基础产业,正面临着智能化转型的挑战与机遇。本课程旨在帮助化工企业员工深入了解数据赋能产业智能化变革的战略意义,掌握大数据与智能技术的相关知识,提升化工企业的智能化运营水平。 【课程收获】 1. 了解数据赋能产业智能化变革的背景 2. 掌握AI、大数据、云计算赋能产业智能化变革的基本原理 3. 了解数字技术新趋势:AI大模型、超算与智算的内容 4. 了解AI、AI大模型以及超算、智算在化工企业中的应用 【课程对象】 本课程适用于化工企业的各级领导、技术研发人员、运营管理人员 【课程时长】本课程时长为6小时 【课程大纲】 一、数据赋能化工产业数字化转型大背景 1. 中国式现代化建设亟待化工产业升级 2. 化工产业升级的要求:提效降本、绿色安全 3. 产业数字化、智能化变革成为化工产业升级的方向和路径 4. 产业智能化的具体表现(认识产业智能化) 二、数据赋能产业智能化的基础原理与新技术下的战略机遇 1. 化工产业智能化的核心要求:提效降本、绿色安全 2. 提效降本、绿色安全依托科学决策 3. 科学决策,需要摆脱经验主义,走向大数据决策 4. 大数据决策三大要素 (1)决策模型 (2)实时大数据 (3)强大的算力支持 5.大模型、智算、超算的战略机遇解读 三、数据决策三要素(AI、大数据、算力技术前沿及发展趋势) 1.决策模型——AI (1)AI的诞生和目的 (2)AI为什么可以抗衡个人经验 (3)AI是如何构建业务模型的 (4)AI在构建业务模型的发展趋势 Ø 分析性AI Ø 生成式AI大模型 (5)生成式AI大模型 Ø 生成式AI与分析性AI的区别 Ø 大模型与GPT Ø 通用AIG与行业大模型 Ø 能源电力大模型 2.大数据——大数据技术与数据基座 (1)大数据的4V特征 (2)数据治理——4V特征下,大数据如何才能成为有价值的数据 Ø 数据获取、数据传输、数据集成、数据管理、数据可视化、数据挖掘 (3)数据分析,在AI模型的加持下,实现数据结果呈现 (4)数据资产,让数据参与到整个能源电力产业协同效率提升中 Ø 数据资产的形成 Ø 大数据平台 Ø 数据中台 3.算力——云计算、智算、超算 (1)算力的定义 (2)算力与芯片的关系 (3)算力的发展现状及趋势 (4)基础算力 Ø 通用型CPU Ø 云计算 Ø 边缘计算 (5)智能算力 Ø GPU、FPGA、ASIC等AI芯片 Ø 智算主要应用领域:AI训练、语音、图像和视频的处理 (6)超算算力 Ø 超级计算机集群 Ø 超算主要应用领域:行星模拟、药物分子设计、基因分析 四、AI大模型、数据基座和智算/超算在化工产业中的应用 1. 实施设备全生命周期智能化管理 (1)BIM设计 (2)区块链+大数据采购 (3)BIM+物联网+大数据+AI建造 (4)基于数据分析的智能运行监控 (5)大数据分析的智能故障预警、问题诊断和故障检修 (6)大数据+AI设施设备的报废与重建 2. 数字化产品创新、生产管理、绿色、安全 (1)大数据赋能新品研发 (2)大数据赋能科学的生产计划 (3)大数据提升原材料质检 (4)大数据赋能供应链管理 (5)大数据精准工艺控制,提升产品品质 (6)大数据赋能做好进度控制、成本控制和资源投入控制 (7)大数据赋能生产安全 (8)大数据赋能绿色生产 3. 数字化营销与服务 (1)大数据洞察市场变化与客户动态需求 (2)大数据做好精准营销 (3)大数据提升客户体验 (4)大数据优化渠道管理 4. 智慧化经营管理 (1)精细化经营管理 (2)基于RPA的管理流程自动化 (3)财务风控的智慧化 五、企业落地要领 1. 数据赋能产业智能化变革的关键要素 (1)战略重视 (2)相关的推进部门或小组 (3)相关资源:人才、资金和技术 (4)基础支撑体系 Ø 人才支撑:项目团队与项目小组 Ø 技术支持:搭建整体数智化技术基座 (5)项目管理 2. 技术支持的主要核心工作 (1)整体中台系统的搭建 (2)一体化大数据平台和数据资产管理平台建设 (3)强化技术中台AI和数据中台的建设 (4)·AI大模型MaaS和Daas的应用 3. 创新组织文化,鼓励创新性应用的落地 (1)创新整体组织文化 (2)进行组织架构变革 (3)以项目为抓手,展开应用,实现产业智能化升级

添加企业微信

1V1服务,高效匹配老师
欢迎各种培训合作扫码联系,我们将竭诚为您服务