環保企業數字化轉型研究

[中圖分類號]F49；F270.7；X324 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）14-0169-03

0引言

在“十四五”規劃縱深推進與“雙碳”目標剛性約束的雙重背景下，環保企業的數字化轉型已成為國家生態文明建設與產業升級的核心議題。2024年，《中共中央國務院關于加快經濟社會發展全面綠色轉型的意見》提出，深化人工智能、大數據、云計算、工業互聯網等在電力系統、工農業生產、交通運輸、建筑建設運行等領域的應用，實現數字技術賦能綠色轉型。隨著政策端持續加碼，通過財政補貼、稅收優惠及綠色金融工具，引導環保企業構建“數字 + 綠色”雙輪驅動模式已成為必然趨勢。在此背景下，環保企業的數字化轉型已從效率提升工具演變為重塑核心競爭力的戰略選擇，急需通過系統性變革打通技術應用與業務創新的閉環[1]。本研究立足產業實踐痛點，探索符合環保行業特性的轉型路徑，助力環保企業在國家生態文明建設數字化布局中把握發展機遇。

1 環保企業數字化轉型面臨的問題

1.1觀念變革問題：傳統觀念束縛與轉型認知滯后

環保企業在推進數字化轉型過程中，首先遭遇的是組織層面的認知重構難題。以A國有大型環保企業（以下簡稱A企業）為例，該企業長期依賴傳統實體項自運營模式，導致其組織成員形成固化的思維模式。具體表現：基層員工在接觸數字化工具時面臨操作適應性不足與技術價值認同缺失的雙重困境，執行層管理人員則將數字技術定位為邊緣性輔助手段，難以突破傳統業務框架的價值評估體系。由于行業發展的特殊軌跡，環保產業在政策規制驅動下形成重資產運營慣性，資源配置長期向末端治理設施傾斜，導致數據要素的戰略價值未能獲得系統性關注。當面對環保法規頻繁更新迭代的外部環境時，企業決策層更傾向于維持現有運營模式，以規避技術轉型帶來的不確定性風險。保守型決策機制直接導致數字化轉型戰略在執行層面受到多重阻力，面臨“高層推動，中層觀望，基層抵觸”的組織困境[2]

1.2系統實施問題：系統集成復雜與協同障礙

環保企業由于業務具有復雜性，在推進數字化轉型進程中面臨多源異構系統集成的棘手問題。以A企業實踐為例，在項目落地環節，技術團隊與業務團隊在目標層面存在明顯偏差。技術團隊傾向于構建具備技術前沿性的系統架構，將關注點放在引入創新技術模塊；業務團隊則聚焦于業務流程優化，期望借助數字化手段提高流程運轉效率。在需求分析階段，二者分歧便有所體現，技術團隊所規劃方案涵蓋多項創新技術模塊，而業務團隊實際核心需求僅涉及其中部分功能。

與此同時，與外部供應商的協同體系存在結構性問題。在項目執行過程中，需求說明書由于表述不夠精準，易引發理解上的爭議，進而導致項目開發周期延長。系統整合的高難度不僅存在于技術對接方面，還深層次反映出組織管理機制未能及時適應數字化轉型需求，在跨部門、跨組織協作中暴露出滯后性，致使企業在數字化轉型過程中面臨諸多阻礙，難以高效達成預期目標[3]

1.3組織人員問題：人才結構與技能缺口

環保企業數字化轉型對復合型人才需求迫切，其既要具備環保專業知識，又要熟悉數字技術，但當前A企業存在人員配置不足的問題。在A企業現有人才庫中，環境科學與工程專業背景人員占據較大比例，而具備數字技術應用能力的專業人才占比較小，這種人才結構失衡狀況在實施智慧水務等項目時，極易導致業務場景理解與技術實現環節出現斷層現象。在實際操作中，技術團隊所設計的算法模型，難以精準契合實際污染治理需求，而業務部門提出的功能需求，又缺乏從技術可行性角度的充分評估。

從人才培養角度來看，企業現行培訓體系存在明顯缺陷，數字技術培訓在年度預算中所占比例偏低，并且培訓內容與企業實際業務場景關聯度不足。更為關鍵的是，跨部門人才調配機制存在制度性阻礙，部門之間人才流動不暢，“專業人才部門所有制”現象較為突出，直接導致數字化轉型項目團隊在組建過程中困難重重，關鍵崗位長期存在一定比例的空缺，不利于企業數字化轉型的順利推進。

1.4數據質量問題：“信息孤島”與數據準確性挑戰

環保企業在推進數字化轉型進程中，數據治理能力對轉型成效起著至關重要的作用。從技術層面來看，A企業采用不同廠商的設備，致使數據采集精度存在差異，且缺乏統一校準規范，導致不同時期的歷史數據難以進行有效的縱向對比，極大地干擾對污染趨勢的準確分析。在數據管理方面，企業內部眾多獨立運行的業務系統，各自遵循不同的數據存儲格式標準，形成“數據煙肉”現象，造成不同部門間的數據無法實現有效關聯分析，使循環經濟模式的設計面臨數據支撐不足的困境，如環境監測部門的數據與資源回收部門的數據無法共享。在數據質量控制體系上，數據錄人環節人工干預程度較高，且關鍵數據字段存在一定缺失，導致企業在構建污染預測模型時，數據預處理工作耗費大量成本，且會降低模型預測的準確率，對企業基于數據驅動的決策制定產生不利影響。

2 環保企業數字化轉型的策略

2.1制定數字化轉型戰略

環保企業在推進數字化轉型時，首要任務是制定一套清晰、可行的數字化轉型戰略，這一戰略不僅應明確企業的愿景和目標，還應獲得高層領導的支持[3]。

在明確愿景和目標方面，A企業應聚焦于如何利用數字技術提升業務效率、優化資源配置，以及提高環保服務的智能化水平。具體而言，A企業可設定階段性目標，如短期內實現關鍵業務流程的數字化，中期建立全面的數據管理體系，長期則致力于成為行業內數字化轉型的標桿企業。數字化轉型是一項系統工程，涉及企業上下多個層面，高層的堅定支持與積極參與至關重要。領導層需要親自掛帥，成立專門的數字化轉型領導小組，負責戰略的規劃、實施與監督。高層還需要借助公開演講、內部培訓等方式，向全體員工傳達數字化轉型的重要性和緊迫性，營造全員參與的良好氛圍[4]

A企業在制定戰略時，應基于企業現狀和未來愿景，制定詳細的數字化轉型路線圖，明確各階段的主要任務、時間節點和預期成果。路線圖應注重靈活性，根據外部環境變化和內部實施進程適時調整，確保轉型路徑既符合企業實際，又能有效應對不確定性。

2.2加強技術創新與應用

技術創新是環保企業數字化轉型的核心驅動力[4]。在加強技術創新與應用方面，A企業應積極探索新興技術在環保領域的應用潛力，如物聯網、大數據、云計算、人工智能等。環保企業應借助技術創新提升環境監測的實時性、準確性和全面性，優化污染治理方案，提升資源回收利用的效率和智能化水平。

一是引入物聯網技術，實現環境監測設備的智能化互聯。通過物聯網技術，企業可實時監測環境質量，及時預警潛在污染風險，為污染治理提供科學依據。物聯網技術還能實現設備的遠程管理和維護，降低運維成本。二是利用大數據技術，挖掘環境數據的價值。環保企業應建立統一的數據倉庫，整合各業務系統產生的數據，運用大數據分析工具進行深度挖掘和關聯分析，發現環境污染的規律和趨勢，為決策支持提供有力依據。三是推動云計算技術在環保領域的應用。云計算能夠提供靈活、高效的數據存儲和處理能力，支持環保企業構建高效的信息系統，實現業務流程的自動化和智能化，降低企業的運營成本，提升資源利用效率。四是探索人工智能技術在環保領域的創新應用。人工智能技術可以輔助企業構建智能預測模型，優化資源回收利用流程，預測環境污染趨勢和治理效果，為污染治理提供精準指導，提升回收效率和資源利用率[5]

2.3優化業務流程與組織架構

數字化轉型不僅涉及技術的革新，還包括業務流程的優化和組織架構的調整。A企業應結合自身特點，對業務流程進行全面梳理和優化，確保業務流程與數字化系統的無縫對接，提高運營效率和服務質量。

一是業務流程的精益化管理。環保企業應對現有業務流程進行全面梳理，引人數字化工具，如流程管理軟件、自動化工作流等，實現業務流程的標準化、自動化和智能化，識別并消除浪費環節，優化流程并提高響應速度。

二是調整組織架構，滿足數字化轉型的需求。環保企業應打破部門壁壘，構建跨部門協同機制，整合資源并實現信息共享，設立專門的數字化轉型部門或崗位，負責推進轉型工作。例如，組建業務部門與技術部門聯合工作小組，共同參與項目需求分析、方案設計與系統測試。業務部門憑借對業務流程的深入理解，提出實際業務需求；技術部門則運用專業技術知識，將業務需求轉化為可行的技術方案。

三是加強組織文化建設。企業應倡導開放、包容、創新的組織文化，鼓勵員工勇于嘗試、敢于失敗，為數字化轉型營造積極的內部環境。與此同時，企業應建立有效的激勵機制，激發員工的積極性和創造力。

2.4推進數據治理與應用

數據資源作為數字化轉型的核心生產要素，其治理效能直接影響環保企業的決策精度與運營效率。針對A企業的行業特性與管理需求，數據治理體系的構建需要遵循“全生命周期管理、多維度質量提升、智能化價值轉化”的實施路徑。

第一，構建分級分類的數據治理架構。基于環境監測、污染防治、資源循環利用等業務場景的差異化需求，建立“集團-板塊-項目公司”三級數據管理體系。在數據采集環節，部署具備邊緣計算能力的智能終端設備，集成物聯網感知模塊與區塊鏈存證技術，實現環境參數的實時采集與不可竄改。數據存儲層面，采用分布式云存儲架構，結合Hadoop生態系統與Greenplum數據倉庫技術，構建支持PB級數據處理的混合存儲平臺。在數據處理環節開發基于SparkStreaming的實時數據流處理引擎，實現環境數據的在線清洗、特征提取與異常預警。

第二，實施多維度數據質量管控機制。針對環境數據的時空特性，構建包含完整性校驗、準確性驗證、時效性評估的三維質量評估模型。開發基于規則引擎的異常檢測算法，結合環保業務知識庫實現數據異常的智能診斷。在數據校驗環節引入數字孿生技術，通過虛擬環境模型與實際監測數據的動態比對，識別數據采集設備的系統性偏差。建立數據質量追溯機制，運用數據血緣分析技術實現數據問題的快速定位與根源追溯，確保環境數據的真實性與可靠性，

第三，深化數據智能分析與場景化應用。構建環境大數據分析平臺，集成TensorFlow機器學習框架與PySpark分布式計算引擎，開發適用于環境質量預測、污染擴散模擬、資源利用優化的智能算法模型。在環境監測領域，建立基于長短期記憶網絡（LongShort-TermMemory，LSTM）的空氣質量預測系統，結合氣象數據與地理信息實現污染事件的提前預警。污染治理場景開發基于強化學習的動態優化算法，借助實時調整處理工藝參數功能提升污染治理效率。在客戶服務領域構建知識圖譜系統，整合環境政策法規、行業標準與企業服務案例，實現客戶需求的智能解析與精準響應。

數據治理體系采取“采集-存儲-處理-分析-應用”的閉環管理機制，能有效提升環保企業的數據資產價值。在實施過程中需要注意平衡數據集中管理與業務敏捷響應的關系，建立數據共享與隱私保護的動態調節機制，確保在滿足環保行業數據安全要求的前提下，最大限度激發數據要素的創新驅動潛能。

3 結束語

環保企業數字化轉型是應對外部環境壓力、市場競爭加劇及內部發展需求的必然選擇。通過制定明確的轉型戰略、加強技術創新與應用、優化業務流程與組織架構、推進數據治理與應用等策略，環保企業能夠顯著提升運營效率，增強市場競爭力，實現可持續發展。隨著數字技術的不斷發展，環保企業應持續探索新技術的應用，深化數字化轉型，為生態文明建設和產業升級貢獻更大力量，同時加強行業內外合作，共同推動環保產業高質量發展。

主要參考文獻

[1]郭韋唯.數字化轉型背景下企業變革財務管理的策略研究［J].天津經濟，2025（2）：30-32.

[2]許龍，周嘉怡，劉兵.企業數字化轉型影響因素與實施路徑［J].財會月刊，2023（10）：146-152.

[3]部慶華.探索數字化轉型企業智能化管理實施路徑［J].中國電子商務，2023（10）：14-16.

[4]潘成.淺談企業數字化轉型面臨的問題及實施路徑［J」.移動信息，2022（10）：11-12.

[5]馬娜，王金曉.國有企業數字化轉型實施路徑研究［J].產業與科技論壇，2022（22）：14-15.