浅谈智慧化与水务应用
10 5月 2021
从标準化开始，如何让「智慧」真正运用，到促成全台第一的智慧水网
记得有一次我参加智慧水管理研讨会，对於台北科技大学林镇洋教授的一段话，印象非常深刻，他说：「现在做什麼事情，都要冠上智慧这两个字，如智慧城市、智慧交通、智慧防汛、智慧防灾、智慧灌溉等，好像以前的人做的都不智慧。」语毕，与会者皆会心一笑。是啊！好像前人做的事情都不算智慧，现在人做的事才叫做智慧？我想当然不是这样，但到底怎样才算是「智慧」呢？
智慧的叁个层次
我认為智慧可以分成叁个层次：依序是「标準化」、「自动化」及「线上化」。
- 标準化
一般我們遇到問題的時候，會依據自已專業知識、擁有的技能，找出問題根源，分析發生原因找出解決的方法，在這過程中可能也會應用一些工具來輔助。當問題重覆地發生，我們除了依過往所累積的經驗判斷和處理外，也會嘗試將相近的問題歸類，歸納出一套邏輯，希望面對同樣問題發生的時候，可以更有效率地來處理，我們逐漸會有一個制式的思考模式，而形成一個「標準作業程序」。這是「智慧」的第一個層次，將處理問題的方法做「标準化」 - 自动化?
有了标準化程序後，在面對問題發生時不會手足無措、手忙腳亂，反而可以從容應對。可是如果問題一再發生，或是需要重覆處理同一件事情的時候，我們就會思考，是不是有什麼「工具」可以讓工作的處理「自動化」，而電腦的軟體或是程式，就幫助我們實現了這個夢想。隨著日新月異的資訊科技發展，更讓自動化處理變得簡單又有效率。除了有許多市售軟體可以協助自動化處理外，也可以依照需求，撰寫程式「客製化」所需要的工具，許多重覆性、繁瑣的工作處理，就可以自動地執行，這是「智慧」的第二個層次，將處理問題的過程「自動化」。 - 线上化?
將定期性的工作自動化處理之後，人們更希望可以隨時隨地知道問題處理的情形，或是即時掌握相關的資訊。這時候，就會需要進一步將資料或是自動化的工具做到「線上化(on line)」，才能掌握即時訊息。例如：許多現場觀測的數據資料，可以透過無線網路將數據傳回系統平台，藉由系統平台內已經建置好的「自動化」程式處理分析後，得到即時有用的「資訊」，依照這些即時資訊，我們立馬就可以做出回應。此外，我們也可以將自動化的工具丟到「雲端(Cloud)」，直接在雲端上處理，最近火紅的物聯網就是在做這些事情
我们可以知道，其实我们从以前到现在都在进行「智慧」的工作，科技始终来自於人性，现在我们只是进一步将其自动化，或是应用目前的资讯科技，将许多的工具线上化，以达到需求。
更精準的科學性分析 智慧化的最後一哩路
前面談到將過往處理問題累積起來的經驗做「标準化」與「自動化」，雖然是一個很好的處理方式，不過這個處理或是解決問題的方法，可能只是一個經驗法則，不一定有科學化的理論分析為基礎。
要做科学性的分析一定要有数据资料。早期，许多的观测资料大都以人工记录，并以纸本保存，这些纸本资料若未妥善保存或传承，很容易跟着前人一起走入歷史。但是，现在的资讯科技，不论是文字、数字、照片或影像，都可以电子化妥善的保存，有了这些数据资料，更能精準进一步进行不同层面与领域的分析。
当数据量累积一定程度，就叫做「大数据分析」。但数据量过於庞大，也可能造成我们不知道要用那一种分析方法，或是可以很直觉看出分析结果。这个时候，就会应用一些统计理论或是演算模式，找出隐藏在这些数据背后的意义，这是智慧的最后一哩路。
做到这，应该可以算是完成所谓的「智慧化」。而当人们做不出来的时候，就会倚赖电脑，并且一直餵资料给它，希望电脑也可以像人类一样聪明地「学习」，最后拥有跟人类一样的智慧，因為是人造的，所以叫「人工智慧」。
智慧化未来发展
在瞭解智慧化后，未来会往哪些方向发展呢？可以往叁个面向来思考：「区域联网校正」、「跨域加值服务」，以及「动态分析预测」。
近来，在各个不同的产业领域、政府计画推动的时候，都会听到大家在谈「大数据分析」。好像大数据分析可以解决一切问题，但其实我们都忽略了一个很严肃的问题：到底多少笔的数据量才能叫做大数据？
- 区域联网校正?
以水务工程來說，如果我們想要得到足夠的數據量，監測點位得要夠多、監測時間要夠長。但我們往往沒有那個時間去等待並累積足夠的數據量，且如果要做到廣域布建，則時間、人力與經費成本都會是一個很大的挑戰與限制，這時，「區域聯網校正」的概念就可以派上用場。
為了突破广域布建时经费成本的限制，可以开发较低成本的感测元件，也许精度不是这麼高，也不够稳定，但若成本够低，大量的布建则较為可行。而在布建的区域范围内，再以精度较高的设备建置几站「标準站」做為校正之用。所有的数据上传云端或伺服器之后，经演算分析找出变化趋势并做校正，再回馈精度较低的感测元件，这样就可以在有限的经费下，仍然可以掌握区域内一定準确性的观测结果。
- 跨域加值服务?
水利署在前瞻计画中建置云端物联网平台，并将前瞻的几个相关计画中的观测数据资料上传至这个平台，涵盖的项目范围很广，包括常见的河川水位、流量、地下水抽水量等。在收了这麼多的资料之后要如何加以应用，使未来的计画和策略推动达到更佳的规划，甚至做到风险管理。
近期，不管是公私部门都办了许多黑客松竞赛，目的就是希望透过跨领域的专业，由主办单位提供数据资料，不限定分析应用的范围，由参赛团队自行设计发想，希望能够创造出更有价值的应用，并推广运用至不同产业领域。例如：将连续长时间家户用水监测资料提供给保全业者，做為居家安养照护的重要即时资讯；或是区域的淹水感测器观测到的水位变化，提供给图资软体开发业者做為路径规划导航时的判断依据。
隔行如隔山」，當我們不具備有不同专业领域的知識時，在看待同樣的數據資料時可能會有南轅北轍，截然不同的想法。將A產業的資料拿給B產業看，也許可以激發出不同的火花，將舊的觀念在不同領域有新的應用，也是一種創新。
未來，政府走的是「開放資料(open data)」，任何人都可以取得政府開放的資料，擁有資料不會稱王，如何分析數據資料，協助提升政府部門行政效能、提供民眾有感的服務，才是重要的關鍵。
- ?动态分析预测?
我們做的标準化或是自動化，很多都是基於歷史資料的分析，透過即時的觀測資料掌握現況。但是，從管理的角度來看，更想要未卜先知，預期未來會如何發展並做好因應。
这时候就可以应用许多人工智慧方法，透过机器学习，由过去的歷史资料建立演算分析模型，再由这个模型结合即时的观测资料，预测未来的事件，同时也能够不断的累计观测资料持续学习，优化整个演算分析模型，使其预测更為精準、快速，并做到即时观测、动态管理。特别是在许多资源管理的议题上，例如：地下水资源、供水调度等，如果能够预测未来的水情做好事前準备工作，超前部署，我想是政府部门很重视的管理绩效指标。
智慧水結合軟體與IoT概念，以區域聯網校正的方式，提供準確的觀測結果。這些數據再經過分析，更能掌握並預測未來水情、防災預防，甚至與不同专业领域知識結合後，從即時家戶用水監測的數據，還能作為居家安養照護的參考資料。
打造台湾第一的智慧水網
我們自107年開始協助連江縣自來水廠在馬祖建置自來水供水智慧化系統，即是將「智慧化未来发展」應用在水務管理的最佳示範案例。
马祖地区因位处离岛，水资源相对更為珍贵，而其四乡五岛地理分布，各区供水独立，彼此之间讯息不容易掌握，再加上人力有限，对於水厂操作与维护均显得吃力。為此，我们协助连江县自来水厂完成智慧水网的建置，从水库、净水厂、供配水池、供水管网、到家户，皆建置电子式监测设备，可以将监测数据透过无线网路传输，自动回传至水厂的监控平台，让水厂人员可以确实掌握原水、净水、供水、配水到用水每个环节，有效即时控管供配水调度，减少管线漏水，并节省整体供水成本。
透过础辫辫，数据即时传送，并以图资表达，水厂人员能快速掌握原水、净水、供水、配水到用水的每个环节。
目前连江县自来水厂已经完成主要的监测设备工程设置，后续将持续累积更多的数据资料，透过大数据的分析与演算，回馈自来水厂的营运和管理，冀达到水源智慧调控、水场智慧操控及水网智慧运行，真正「智慧化水网」的目标。
智慧化的管理应该会是未来重要的发展趋势，也期待更多人投入参与，集思广益，激发出更多的创意与应用。笔者在此仅以个人过去这叁、四年执行有关「智慧水务」的计画心得，和一些初浅的想法和大家分享。