XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Прогнозирования водопотребления является ключевой задачей в сфере управления городским водоснабжением. От точности прогнозов зависят устойчивость работы водоканалов, планирование водозабора, предотвращение дефицита воды, а также эффективность эксплуатации инженерной инфраструктуры.

Во многих организациях водоснабжения прогнозирования водопотребления по-прежнему осуществляется с использованием ручных методов анализа и электронных таблиц. Исторические данные собираются разрозненно, анализ выполняется экспертным способом, а расчёты прогнозов требуют значительных временных затрат и зависят от квалификации аналитика. Такой подход ограничивает точность прогнозирования и не позволяет оперативно учитывать внешние факторы, такие как температура воздуха, осадки и изменения структуры потребления.

Для решения этих проблем предлагается создание веб-приложение для прогнозирования водопотребления. В статье представлено архитектурное описание проекта с использованием языка ArchiMate [1,3], позволяющего последовательно связать мотивационные факторы, бизнес-процессы, прикладной слой и технологическую инфраструктуру [2].

На рисунке 1 показана диаграмма ArchiMate, описывающая архитектуру прогнозирования водопотребления в организациях («как есть»).

Рисунок 1 – Модель архитектуры «как есть» прогнозирования водопотребления в организациях

Текущая архитектура процесса прогнозирования водопотребления в организациях характеризуется высокой долей ручного труда и отсутствием централизованной информационной системы.

Сбор данных осуществляется через отдельные сервисы:

• данные о фактическом водопотреблении;

• метеорологические данные.

Данные используются аналитиком для ручного анализа и подготовки прогнозов. Основные этапы процесса:

• сбор данных для прогнозирования;

• ручной анализ и подготовка данных;

• выполнение прогнозирования в Excel;

• визуализация результатов;

• формирование отчёта.

В качестве инструмента используется Excel-файл «Прогнозирование», размещённый локально на рабочем компьютере аналитика под управлением Windows. Обмен данными осуществляется через файлы, что приводит к:

• риску ошибок;

• отсутствию версионности;

• ограниченной масштабируемости;

• зависимости процесса от конкретного специалиста.

Для формализации причин и целей цифровизации деятельности по прогнозированию водопотребления была создана мотивационная диаграмма в нотации ArchiMate, представленная на рисунке 2.

Рисунок 2 – Мотивационная диаграмма прогнозирования водопотребления

Диаграмма на рисунке 2 отражает причины, по которым необходимо автоматизировать прогнозирования водопотребления в организациях.

Основные стейкхолдеры:

• потребитель (Физическое лицо или организация);

• городская администрация.

Ключевые проблемы текущего состояния:

• использование ручных методов прогнозирования, не учитывающих сложные зависимости во времени;

• высокая сложность учёта факторов влияния (погода, сезонность, демография);

• низкая точность прогнозов водопотребления;

• риск дефицита либо избыточного запаса воды;

• высокая операционная нагрузка на аналитиков.

Целевые установки:

• автоматизация процесса прогнозирования водопотребления;

• повышение точности прогнозов;

• повышение устойчивости системы водоснабжения;

• снижение операционных затрат на планирование;

• поддержка управленческих решений за счёт достоверных данных.

Реализация целей предполагает разработку и внедрение программного решения для прогнозирования водопотребления на основе методов машинного обучения.

На рисунке 3 представлена целевая архитектурная модель («как будет»), реализующая сформулированные цели и принципы.

Рисунок 3 – Модель архитектуры прогнозирования водопотребления в организациях «как будет»

Целевая архитектура предполагает переход к автоматизированной системе прогнозирования водопотребления на базе веб-приложения.

Процесс прогнозирования включает следующие этапы:

• автоматизированный сбор данных о водопотреблении и метеоданных;

• обработку и анализ данных;

• прогнозирования водопотребления с использованием методов машинного обучения;

• визуализацию прогнозов;

• формирование отчётов.

Ключевые архитектурные изменения:

• внедрение сервиса прогнозирования как центрального компонента;

• замена Excel-файлов веб-приложением для прогнозирования;

• централизованное управление данными через сервис управления данными;

• использование СУБД (PostgreSQL) для хранения данных;

• доступ пользователей через веб-интерфейс.

Функциональные возможности веб-приложения:

• ввод и корректировка данных;

• автоматическое выполнение прогнозов;

• визуализация результатов прогнозирования;

• формирование аналитических отчётов.

Технологическая инфраструктура обеспечивает масштабируемость, надёжность хранения данных и независимость процесса прогнозирования от локальных рабочих станций.

Процессы становятся цифровыми, автоматизированными и централизованными, что устраняет ручной труд, ошибки и повышает управляемость.

Связь между текущей и целевой архитектурами отражена на переходной диаграмме (рисунок 4).

Рисунок 4 – Переходная модель прогнозирования водопотребления в организациях

Переход от архитектуры «как есть» к архитектуре «как будет» осуществляется за счёт:

• отказа от ручного прогнозирования в Excel;

• внедрения централизованного веб-приложения;

• автоматизации ключевых бизнес-процессов прогнозирования;

• интеграции данных в единую систему.

Веб-приложение становится основным инструментом аналитика и управленческого персонала, обеспечивая единое информационное пространство.

Проведённый архитектурный анализ процесса прогнозирования водопотребления в организациях показал, что текущее состояние характеризуется низкой степенью автоматизации, высокой зависимостью от ручного труда и ограниченной точностью прогнозов.

Целевая архитектура, основанная на использовании веб-приложения и методов машинного обучения, позволяет:

• повысить точность прогнозирования водопотребления;

• снизить операционные затраты;

• повысить устойчивость системы водоснабжения;

• обеспечить поддержку управленческих решений на основе данных.

Внедрение автоматизированной системы прогнозирования является необходимым шагом для развития цифровой инфраструктуры управления водоснабжением в современных условиях.

Список используемых источников

1. Зараменских, Е. П.  Архитектура предприятия: учебник для вузов / Е. П. Зараменских, Д. В. Кудрявцев, М. Ю. Арзуманян; под редакцией Е. П. Зараменских. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 436 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-16447-3. — Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/539842 (дата обращения: 18.12.2025).

2. Архитектура информационных систем // Казанский федеральный университет. Институт вычислительной математики и информационных технологий. Кафедра информационных систем. Публикация 2019; URL: https://kpfu.ru/staff_files/F_1284155032/Arkhitektura_informacionnykh_sistem.pdf (дата обращения: 18.12.2025).

3. Основы языка моделирования архитектуры предприятия ArchiMate. Корпоративный менеджмент. Публикация 26.07.2016 // URL: https://www.cfin.ru/itm/EA_ArchiMate.shtml (дата обращения 18.12.2025)