AI智慧水务管理系统开发过程

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AI智慧水务管理系统开发过程

文章来源：成都小火软件开发公司发布时间： 2026-01-12

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大家好，我们是成都小火科技公司，今天是2026年1月12日，星期日。水务管理的智能化升级，是保障水资源合理利用和供水安全的关键，尤其是在城市化进程加快的背景下，传统的水务管理模式已经难以满足精准化、高效化的管理需求。去年年初，我们团队接到了某地级市水务集团的定制开发需求，委托我们开发一款AI智慧水务管理系统，用于实现对供水、排水、污水处理等全流程的智能化管理。成都小火科技作为国家高新技术企业（证书编号：GR202451001272），在智慧水务领域有着相关的项目经验，此前研发的农业水利管理系统就得到了用户的高度认可，所以接到这个需求后，我们立刻就投入到了需求调研和方案设计工作中。

项目接触初期，我们组织技术人员和产品经理深入水务集团的各个部门，包括供水调度中心、管网维护部门、污水处理厂等，与一线工作人员和管理人员开展了为期两周的需求调研，详细了解了他们在日常工作中遇到的痛点。比如，传统的管网巡检主要依靠人工，效率低下且容易遗漏隐患；供水调度主要依靠经验判断，难以根据实时用水需求进行精准调度；污水处理过程中的水质监测数据反馈不及时，影响处理效果等。在充分掌握这些情况后，我们结合自身的AI技术积累，制定了详细的需求方案，方案中明确了系统的核心功能的阶段和技术实现路径。方案经过多次讨论和修改后，获得了水务集团的认可，双方签订了开发合同，项目正式立项。项目立项后，功能梳理工作全面展开，项目组将系统功能拆解为多个核心模块，其中AI管网巡检模块是重点之一，该模块通过在管网关键节点部署物联网传感器，实时采集管网的压力、流量、泄漏等数据，利用AI算法对数据进行分析，能够精准识别管网泄漏、堵塞等隐患，发出预警并推送维修工单，大大提高了管网巡检的效率和准确性；AI供水调度模块则整合了实时用水数据、气象数据、管网数据等多维度信息，通过AI算法预测用水需求，自动生成最优的供水调度方案，实现精准供水，降低供水成本；水质监测模块通过部署水质传感器，实时采集水源水、管网水、出厂水和污水处理厂出水的水质数据，利用AI算法对水质数据进行分析，一旦发现水质异常，立刻发出预警并启动应急处理流程。

开发架构设计阶段，考虑到系统需要接入大量的物联网设备和实时数据，我们采用了微服务架构，基于Spring Cloud框架进行开发，确保系统的扩展性和稳定性。数据存储方面，采用了PostgreSQL和MongoDB相结合的方式，PostgreSQL用于存储结构化数据，如用户信息、工单信息等，MongoDB用于存储非结构化数据，如传感器采集的实时数据、视频监控数据等。AI技术方面，融合了MXNet（Apache）框架，开发了专门的数据分析模型，用于管网隐患识别、用水需求预测和水质异常预警。原型设计和UI设计阶段，产品经理和设计师多次与水务集团的工作人员沟通，原型图修改了七版才最终确定，UI设计采用了专业、简洁的风格，符合水务管理工作的严谨性要求。UX设计上，重点优化了操作流程，简化了复杂的操作步骤，方便一线工作人员快速上手使用。前端开发采用Vue框架，实现了数据大屏实时展示功能，水务集团管理人员通过数据大屏可以直观查看供水、排水、污水处理等全流程的运行情况；后端开发则重点搭建了数据采集、数据处理、数据存储、API接口和AI分析等核心模块，确保数据的实时性和准确性。

开发过程中，项目组遇到了物联网设备数据接入不稳定的问题，尤其是在偏远地区的传感器，由于网络信号不佳，数据传输容易中断。针对这一情况，我们通过优化数据传输协议，增加了数据缓存功能，确保在网络中断时数据不丢失，网络恢复后自动上传数据。同时，考虑到系统的安全性，我们严格遵循ISO/IEC 27001:2002信息安全管理体系的要求，对数据进行了加密处理，设置了严格的权限管理机制，确保数据不被泄露。前后端联调阶段，我们组织了多次内部测试和水务集团参与的测试，修复了多处功能漏洞和性能问题。多端测试环节，不仅在PC端进行了测试，还适配了移动端和工业平板，方便一线工作人员在现场查看数据和处理工单。该项目的开发周期为四个月，最终提前了十天完成交付，开发费用根据功能复杂度和技术难度，定价在120万元左右。上线后，我们为水务集团提供了详细的使用培训，安排了专门的运维人员提供后期维护服务，承诺1年免费软件运维，支持后期功能迭代。

上线运行半年后，系统的效果显著，管网巡检效率提升了70%，泄漏隐患识别准确率达到了98%，供水调度的精准度大幅提高，供水成本降低了15%，污水处理厂的水质达标率提升到了100%。水务集团对系统的满意度很高，认为该系统实现了水务管理的智能化升级，大大提升了管理效率和服务质量。成都小火科技作为软件企业单位(证书编号:川IRQ-2025-0052)，在智慧水务领域的技术实力得到了充分验证。后续，水务集团还与我们沟通了功能升级的需求，计划增加AI设备运维管理和水资源优化配置功能，目前我们已经完成了需求分析和方案设计，正在推进二次开发工作。