一、传统公厕清洁的“两难困境”

公厕清洁是城市管理中最基础也最容易被忽视的环节。传统模式依赖定时巡检、固定排班，存在两难：

• 一方面，公厕使用频率波动极大，节假日、周末与工作日客流差异悬殊；

• 另一方面，保洁员按固定时间表作业，忙的时候清不过来，闲的时候白跑一趟。

“一厕一人”的人力配置模式，在劳动力成本持续上升的背景下，正变得越来越不可持续。

二、技术破局：IoT+深度学习实现“按需清洁”

智慧公厕按需清洁方案的核心逻辑是：让公厕“告诉”管理者——我现在需要打扫了。

第一步：多维度感知

通过在公厕部署多合一环境传感器（氨气、硫化氢、温湿度、人流密度），实时采集影响清洁需求的各项指标。所有数据通过LoRa无线网关汇聚至云平台。

第二步：数据建模与训练

桐盛科技智慧公厕平台内置清洁需求预测模型，基于历史数据学习“什么样的情况下需要清洁”。模型采用时序预测算法，能够捕捉客流变化与环境数据的关联规律。

技术路径：

传感器持续监测→数据清洗与标准化→模型训练→预测“需要清洁”的概率→超过阈值时自动派单

第三步：智能派单与闭环反馈

当模型判断某厕位或公厕整体需要清洁时，系统自动生成工单推送至保洁人员手机App。清洁完成后，保洁员现场反馈，形成“感知→判断→派单→执行→验证”的完整管理闭环。

三、数据说话：98.61%准确率意味着什么？

基于多场景实测数据，桐盛科技智慧公厕清洁预测模型的最佳准确率达到98.61%。

更重要的是，模型的设计逻辑是宁可“多清一次”也不“漏清一次”——过度预测的代价是增加一次保洁，漏判的代价可能是用户投诉和卫生风险。

如果全国20万座城市公厕都能实现按需清洁，人力配置可从“一厕一人”优化为“三厕一人”，节省的人力成本是百亿级的。

四、桐盛科技的实践能力

桐盛科技智慧公厕方案，以自主研发的物联网平台为核心，提供从感知层设备、数据传输、数据分析到智能派单的全栈能力：

• 感知设备：激光厕位感应器、多合一环境监测器、客流计数器等全系列IoT硬件

• 数据传输：LoRa无线组网，无需破坏装修，施工周期短

• 平台能力：内置清洁预测模型，支持按需派单、能耗优化、耗材预警

• 开放接口：可对接现有物业管理系统，保护既有投资

五、结语

从“定时跑”到“按需动”，智慧公厕清洁正在从经验驱动走向数据驱动。98.61%的预测准确率已经证明这条路是通的。

技术的价值在于落地。桐盛科技将持续以数据驱动公厕管理升级，让每一座公厕更干净、每一分人力更高效。