作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人
日期：2025年2月27日

---

一、项目背景

某市域长距离供水项目全长128公里，包含3座加压泵站、5个调节水池和86个监测节点。面临四大核心痛点：

1. 野外设备数据采集困难（气象突变、供电不稳、信号波动）
2. 设备健康状态难以实时掌握（压力异常、液位超限、能耗突增）
3. 应急维修响应不及时（故障定位难、备件匹配慢）
4. 运营成本居高不下（人工巡检频繁、能耗管理粗放）

---

二、系统架构设计

1. 硬件层

• 部署DeepSeek MS600系列工业级DTU：
  • 支持4G/5G/NB-IoT多模通信
  • -40℃~85℃宽温域工作
  • IP68防护等级
  • 内置UPS电源模块（太阳能+锂电池双供电）
  • 支持Modbus/OPC UA/MQTT多种协议

2. 数据层

3. 应用层

• 数据可视化平台
• 设备预测维护系统
• 智能工单管理系统
• 动态备件库存系统

---

三、核心功能实现

1. 全维度数据采集

数据类型	采集参数	技术实现	预警阈值
气象监测	温湿度/风速/降雨量	百叶箱式气象站+Modbus RTU	风速>10m/s触发警报
位置监控	经纬度/倾斜角度	北斗+六轴传感器	位移>50cm告警
液位监测	实时水位/变化速率	26GHz雷达物位计	±5cm/小时波动预警
压力监控	瞬时压力/脉动频率	压阻式传感器	>1.6MPa自动停机
能耗管理	三相电压/电流谐波	0.5S级智能电表	功率因数<0.9预警

2. 边缘计算能力

• 本地缓存30天历史数据
• 异常数据预处理（小波去噪算法）
• 关键参数就地控制（PID调节输出）
• 断网续传保障（最大支持10万条离线存储）

---

四、Odoo系统深度集成

1. 设备档案数字化

class Equipment(models.Model):_inherit = 'maintenance.equipment'dtu_id = fields.Char('DTU编号')last_maintenance = fields.Datetime('上次维保')energy_consumption = fields.Float('日均能耗')pressure_trend = fields.Selection([('up','上升'),('down','下降')])

2. 智能工单生成

• 规则引擎配置：

<record id="rule_pressure_alert" model="maintenance.request.trigger"><field name="name">压力异常工单</field><field name="condition_expression">pressure > 1.5 AND duration > 30min</field><field name="action">create_wo('紧急维修', '压力系统')</field>
</record>

3. 备件库存联动

• 实施ABC分类管理：

  • A类（水泵叶轮、压力传感器）：安全库存20件
  • B类（密封圈、电路板）：按EOQ模型补货
  • C类（螺丝垫片）：双箱法管理

• 采购申请自动生成逻辑：

if stock.qty_available < stock.minimum_rule:purchase_order = self.env['purchase.order'].create({'partner_id': supplier.id,'order_line': [(0, 0, {'product_id': product.id,'product_qty': max(50, stock.minimum_rule*2)})]})

---

五、移动端运维支持

1. 微信小程序功能：

   • 扫码查看设备三维模型
   • AR辅助故障诊断
   • 电子巡检路线导航
   • 备件二维码快速申领

2. 维修知识库：

   • 故障代码速查手册
   • 维修视频库（液压密封更换等32个标准作业视频）
   • 专家在线支持入口

---

六、实施效益分析

1. 运营效率提升：

   • 人工巡检减少60%（从每日3次降为每周2次）
   • 故障响应时间缩短75%（平均4小时到场）
   • 备件周转率提升40%

2. 经济效益：

   • 能耗成本下降18%（通过压力优化算法）
   • 设备寿命延长30%（预测性维护）
   • 年节约运维费用约280万元

3. 管理价值：

   • 形成标准化运维SOP 23项
   • 获得智慧水务示范项目认证

---

七、项目创新点

1. 协议自适应技术：通过DTU的协议自动识别功能，成功对接15种不同年代、品牌的设备
2. 能耗优化算法：结合压力-流量-功率三维模型，找到最佳工况点
3. 预防性维修模型：基于随机森林算法预测设备故障（准确率达89%）
4. 轻量化部署：采用Docker容器化部署，3天完成全部系统上线

---

八、实施建议

1. 分阶段推进：

   • 第一阶段：重点泵站数字化改造（3个月）
   • 第二阶段：主干管网监测部署（6个月）
   • 第三阶段：移动应用全面推广（3个月）

2. 关键成功要素：

   • 建立跨部门数据治理小组
   • 制定传感器校准规范（ISO/IEC 17025标准）
   • 开展数字化技能培训（累计200课时）

3. 风险控制：

   • 双通道通信冗余设计
   • 本地化应急响应团队建设
   • 数据安全三级等保建设

---

结语

本方案通过DeepSeek DTU与Odoo系统的深度融合，构建了"端-边-云"协同的智慧供水管理体系。实际运行数据显示，系统上线后非计划停机时间减少82%，客户投诉率下降91%，验证了开源Odoo+工业物联网技术在基础设施领域的巨大应用价值。后续将扩展水质监测、智能调度等模块，向全面智慧水务迈进。