這是一個(gè)新技術(shù)、新概念、新名詞層出不窮的時(shí)代，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、AR/VR、數(shù)字化、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT/OT融合等名詞，無(wú)時(shí)無(wú)刻不占據(jù)科技領(lǐng)域的熱搜榜和各類微信文章的頭條。作為德國(guó)老牌工業(yè)自動(dòng)化及數(shù)字化工業(yè)軟件領(lǐng)域的重型坦克--- 西門子公司，更是早早就在2016年就率先面向全球工業(yè)用戶推出了旗下的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)品牌--- MindSphere，并于2018年4月份在中國(guó)與阿里云合作落地，其目的是要借助其在過去100多年積累的自動(dòng)化領(lǐng)域和工業(yè)軟件領(lǐng)域的客戶基礎(chǔ)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，幫助用戶利用各種新興的信息化技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

      西門子給MindSphere的官方定義是：開放的、基于云的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)。談到操作系統(tǒng)，可以類比于手機(jī)上的Android、iOS操作系統(tǒng)，通過將這兩個(gè)能夠連接到云端的操作系統(tǒng)（軟件）和手機(jī)（硬件），結(jié)合各種新技術(shù)的應(yīng)用（云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等），實(shí)現(xiàn)了我們生活的數(shù)字化（網(wǎng)上購(gòu)物、買電影票、團(tuán)購(gòu)、社交、看病掛號(hào)、辦理民政）和人們之間的互聯(lián)互通。那么MindSphere也是希望打造一個(gè)工業(yè)界的基于云的操作系統(tǒng)（軟件），采集現(xiàn)有工業(yè)設(shè)備的控制系統(tǒng)（硬件）數(shù)據(jù)（很少需要增加傳感器），在監(jiān)控告警的基礎(chǔ)上，結(jié)合深入的數(shù)據(jù)分析，并綜合運(yùn)用最新的信息技術(shù)（云計(jì)算、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、邊緣計(jì)算、AR/VR等）找到提高設(shè)備可靠性、降低異常、降低成本、提高生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)效率的途徑。

      在過去的一年當(dāng)中，筆者曾經(jīng)多次被用戶問到，不同于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，在工業(yè)企業(yè)中，工業(yè)傳感器，分布式I/O，工業(yè)以太網(wǎng)、PLC、SCADA等工業(yè)自動(dòng)化及通信技術(shù)很早就在工業(yè)生產(chǎn)中得到了運(yùn)用，貌似很多的問題都能夠在現(xiàn)場(chǎng)端予以解決，為什么還需要把數(shù)據(jù)都上傳到云端，拋開安全性不談，給用戶帶來的真正的價(jià)值是什么？的的確確，在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，通過上述各類成熟自動(dòng)化及通信技術(shù)的使用，我們實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和規(guī)模化的生產(chǎn)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)了從0到1 的問題。站在工業(yè)4.0、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代大背景下，要解決的是如何以生產(chǎn)中工業(yè)數(shù)據(jù)（來自于人機(jī)料法環(huán)）作為生產(chǎn)資料，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為生產(chǎn)工具，更有效的提升企業(yè)生產(chǎn)力、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理能力及業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新的問題。

      接下來筆者將通過一個(gè)實(shí)際的污水處理行業(yè)的案例，來說明如何使用MindSphere來幫助用戶實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

污水處理行業(yè)簡(jiǎn)介

      談到污水處理這個(gè)行業(yè)，絕大多數(shù)人都會(huì)覺得很陌生，仿佛跟自己的生活八竿子打不著，但如果你下次有機(jī)會(huì)仔細(xì)閱讀一下你家的水費(fèi)單子，里面會(huì)有一項(xiàng)明確列出代收污水處理費(fèi)。污水處理是為使污水達(dá)到排入某一水體或再次使用的水質(zhì)要求對(duì)其進(jìn)行凈化的過程。污水處理被廣泛應(yīng)用于建筑、農(nóng)業(yè)、交通、能源、石化、環(huán)保、城市景觀、醫(yī)療、餐飲等各個(gè)領(lǐng)域，也越來越多地走進(jìn)尋常百姓的日常生活。所以實(shí)際上，污水處理和我們每個(gè)人的生活息息相關(guān)，每個(gè)城市也都有大量的污水處理廠。正式因?yàn)橛辛宋鬯幚磉@個(gè)行業(yè)的存在，才能保證我們的城市生活健康持續(xù)的運(yùn)行，環(huán)境不被生活和工業(yè)廢水污染，江河上游的水得以回流，整個(gè)城市和生態(tài)能夠持續(xù)的運(yùn)轉(zhuǎn)。可以說，污水處理是一個(gè)關(guān)乎到國(guó)計(jì)民生的重點(diǎn)工程，是和自來水，電，天然氣同等重要的關(guān)鍵保障行業(yè)。

      可能你還不知道污水處理廠長(zhǎng)什么樣子，下面是一個(gè)典型的污水處理廠的鳥瞰圖：

        一般城市的污水處理廠的工藝分為三步：

1)     一級(jí)處理（物理處理）

簡(jiǎn)而言之，這個(gè)步驟就是需要通過物理的方式，將工業(yè)生產(chǎn)和生活中的廢水中的固體給攔截住。一般來說，粗格柵用于處理較大固體，細(xì)格柵用于處理3mm以上的固體，膜格柵用于處理1mm以上的固體，曝氣沉砂用于去除污水中的砂。

2)     二級(jí)處理（主體工藝）

這個(gè)階段主要是在第一階段固體雜質(zhì)被清理干凈的基礎(chǔ)之上，通過在生化池中投入有機(jī)化學(xué)藥品，讓微生物分解掉水中的細(xì)菌和有機(jī)物。這些化學(xué)藥品通常是聚合氯化鋁（簡(jiǎn)稱PAC）、聚丙烯酰胺（簡(jiǎn)稱 PAM）、聚合硫酸鐵（除磷化物）等。

這個(gè)過程又分為三個(gè)階段，行業(yè)內(nèi)稱為AAO段（Anaerobic-Anoxic-Oxic）。分別為Anaerobic厭氧階段，Anoxic缺氧階段，Oxic好（hào）氧階段，厭氧階段的工藝是需要保持水中的含氧量（溶解氧溶度，單位：mg/l）保持到最低值，缺氧階段則需要溶解氧濃度較低，好氧階段的工藝則是需要保持水中的溶解氧溶度保持較高值。

3)     三級(jí)處理（深度處理）

經(jīng)過第二階段的處理，水中的細(xì)菌和有機(jī)物被微生物分解掉之后，死去的微生物會(huì)像泥巴一樣漂浮在水面上，需要用到膜池將水中的“泥”留下，出來的水基本將會(huì)變得基本清澈。

       但是這個(gè)水還是不符合排放和循環(huán)再利用的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的，還需要經(jīng)過紫外線消毒來殺死水中大腸桿菌。

      通過上述三個(gè)步驟，骯臟和臭氣熏天的污水將會(huì)變得清澈透明，也能夠滿足國(guó)家要求的排放標(biāo)準(zhǔn)了。處理過的水會(huì)用于城市道路灑水車輛，用于澆花和沖洗馬路，也會(huì)用于洗車和其他工業(yè)行業(yè)的清洗用途，還會(huì)直接排入江河，作為江河干凈水的補(bǔ)充。

污水處理行業(yè)的客戶痛點(diǎn)及數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向

     污水處理行業(yè)已經(jīng)存在了很多年，傳統(tǒng)的自動(dòng)化和IT信息化建設(shè)已經(jīng)完成，整個(gè)處理過程基本上都是自動(dòng)化的，無(wú)需人工干預(yù)，貌似不需要數(shù)字化，不需要智能制造，不需要工業(yè)4.0，這么多年也都這么過來了，那么這個(gè)行業(yè)的客戶如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，或者說轉(zhuǎn)型的意義何在呢？

     首先我們必須了解這個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，通常來說，污水處理行業(yè)的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：

1)     關(guān)鍵設(shè)備的穩(wěn)定性

每個(gè)工業(yè)行業(yè)都有自己的關(guān)鍵設(shè)備，對(duì)于污水處理行業(yè)，鼓風(fēng)機(jī)是整個(gè)工藝過程中最核心的設(shè)備，尤其在二級(jí)處理（主體工藝）階段，通過鼓風(fēng)機(jī)的持續(xù)風(fēng)力輸入，保證了投放到污水中的化學(xué)藥品和微生物能夠在氧氣和風(fēng)力的綜合作用下，對(duì)水中細(xì)菌和有機(jī)物進(jìn)行充分的降解。對(duì)于一個(gè)小型的污水處理廠而言，通常需要8臺(tái)左右的大型工業(yè)鼓風(fēng)機(jī)持續(xù)的工作，如果其中一臺(tái)鼓風(fēng)機(jī)出現(xiàn)了運(yùn)行故障，會(huì)導(dǎo)致工藝過程達(dá)不到要求，出水質(zhì)量受到嚴(yán)重影響，不得不停止生產(chǎn)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)和檢修。對(duì)于一個(gè)小型的污水處理廠（處理量10萬(wàn)噸）而言，一天的停產(chǎn)導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失是30萬(wàn)人民幣左右。

2)     生產(chǎn)成本和出水質(zhì)量

出水質(zhì)量可以說是污水處理行業(yè)考核指標(biāo)的重中之重。據(jù)統(tǒng)計(jì)，就單一個(gè)四川省，2019年納入到國(guó)家環(huán)保局監(jiān)管的污水處理廠就有將近400多家，僅成都就有將近40多家。如果出水質(zhì)量不過關(guān)，對(duì)于一個(gè)污水處理廠一次的罰款金額是10萬(wàn)人民幣，一天會(huì)記到12次，罰款會(huì)按排放出去的超標(biāo)水的水量記。國(guó)家對(duì)整個(gè)污水處理行業(yè)出水質(zhì)量的高標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)要求可見一斑。

出水質(zhì)量通常由化學(xué)需氧量(COD），生化需氧量（BOD），總需氧量（TOD），總有機(jī)碳（TOC），總氮（TN），總磷（TP），PH值，重金屬等指標(biāo)來綜合評(píng)定。這些指標(biāo)一般是由生產(chǎn)工藝中許多參數(shù)所決定的，根據(jù)來自于這個(gè)行業(yè)客戶的多年經(jīng)驗(yàn)積累，影響到最終出水質(zhì)量的工藝參數(shù)通常有進(jìn)水量，曝氣量，加藥量，回流比這么幾個(gè)工藝指標(biāo)。

下圖是一個(gè)典型污水處理廠的成本分析圖，除開設(shè)備作為企業(yè)的固定資產(chǎn)，能耗（設(shè)備用電）和主體工藝的化學(xué)藥品投放量幾乎占據(jù)了企業(yè)大部分的運(yùn)營(yíng)成本。

因此，溶解氧溶度，進(jìn)水量，曝氣量，加藥量，回流比等等工藝因素融合在一起，往往讓用戶無(wú)所適從，不知道應(yīng)當(dāng)如何是好。目前這個(gè)行業(yè)的用戶多數(shù)是通過DO和ORP傳感器來探測(cè)溶解氧濃度，并通過PLC將數(shù)據(jù)上傳到SCADA系統(tǒng)中，以用戶報(bào)警和人工計(jì)算的方式來進(jìn)行曝氣量參數(shù)的調(diào)節(jié)。一切需要依靠經(jīng)驗(yàn)來拍腦袋，至于出水質(zhì)量嘛？隨緣就好。。。

此外，不同于生活用電，對(duì)于工業(yè)用電來說，電價(jià)是階梯狀的，并且每周都會(huì)有電價(jià)的波峰和波谷。如果曝氣量，或者說鼓風(fēng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)功率始終保持恒定的高位，會(huì)導(dǎo)致高昂的電費(fèi)成本；但是如果為了節(jié)省成本而調(diào)低曝氣量，又有可能導(dǎo)致最終出水質(zhì)量受到影響，從而受到相關(guān)部門的處罰。

所以用戶往往需要在電價(jià)的高峰時(shí)期，能夠適當(dāng)?shù)慕档推貧饬?，或者稍微提高藥品投放量，在最?jié)省電費(fèi)的同時(shí)，又能夠保障出水質(zhì)量滿足合規(guī)的要求。那么這里所談的“適當(dāng)”或者“稍微”，對(duì)于用戶來說是缺乏具體數(shù)據(jù)來支撐的，具體的調(diào)節(jié)數(shù)量往往都只能依靠拍腦袋，靠經(jīng)驗(yàn)。

3)     設(shè)備維護(hù)維修

工業(yè)鼓風(fēng)機(jī)設(shè)備復(fù)雜程度較高，穩(wěn)定性和可靠性也比較好，設(shè)計(jì)使用年限都在10年以上，出現(xiàn)大故障的概率不是太高，但是日常的報(bào)警信息還是很多。通常用戶方也缺乏對(duì)設(shè)備故障碼信息的足夠了解，一旦出現(xiàn)了報(bào)警信息，往往需要設(shè)備廠家的員工出差到現(xiàn)場(chǎng)來進(jìn)行診斷和調(diào)試，拋開人力和差旅成本不談，往往調(diào)試的結(jié)果也僅僅需要針對(duì)某些模塊或者部件進(jìn)行狀態(tài)復(fù)位即可，不會(huì)導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)影響到生產(chǎn)，用戶方卻不得不為此付出高昂的差旅成本，同時(shí)問題也不能及時(shí)有效的得到解決。

      在了解了污水處理行業(yè)的流程和業(yè)務(wù)痛點(diǎn)后，才能針對(duì)客戶的需求有的放矢，制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向。而這些問題，都可以通過云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、AR/VR等新技術(shù)的綜合利用來解決，MindSphere工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)大顯身手的時(shí)候到了。

MindSphere簡(jiǎn)介

      MindSphere平臺(tái)的整體功能和架構(gòu)如下圖所示，主要由3個(gè)部分組成：

1)     MindConnect，MindSphere提供了各式各樣的數(shù)據(jù)連接選項(xiàng)，用于現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)設(shè)備和傳感器的數(shù)據(jù)采集。MindConnectNano和MindConnectIoT2040這兩個(gè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，幫助幫助用戶安全快速可靠的把現(xiàn)場(chǎng)PLC中的數(shù)據(jù)上傳到MindSphere云端的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中，支持的協(xié)議包括Modbus, S7, OPC-UA等；也可以通過IoT Extension實(shí)現(xiàn)對(duì)非工業(yè)協(xié)議如HTTP,MQTT, COAP等協(xié)議的支持；也可以通過IoTIntegration實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)IT系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連接。

2)     MindSphere云平臺(tái)，平臺(tái)提供了對(duì)IoT設(shè)備建模和數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、可視化的基礎(chǔ)功能，并通過規(guī)則警報(bào)制定、可視化開發(fā)、智能報(bào)表、分析API、后臺(tái)基礎(chǔ)服務(wù)等功能，為上層應(yīng)用開發(fā)提供支持。同時(shí)提供了諸多的功能和服務(wù)針對(duì)IoT數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，如邊緣計(jì)算振動(dòng)分析，基于Node-Red的IoT業(yè)務(wù)流快速開發(fā)，預(yù)測(cè)性分析API等。

3)     MindApp，用戶能夠基于MindSphere云平臺(tái)提供的基礎(chǔ)服務(wù)和API開發(fā)各類面向特定行業(yè)的工業(yè)App，并且能夠快速的復(fù)制和推廣到同行業(yè)。

MindSphere幫助污水處理行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

      傳統(tǒng)的工業(yè)里面，并不是沒有數(shù)據(jù)處理。但是原本的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和反饋，都是分散在不同系統(tǒng)里面，一方面無(wú)法處理海量的工業(yè)“大“數(shù)據(jù)，另一方面也無(wú)法保證實(shí)時(shí)性。我們經(jīng)?？匆姽I(yè)企業(yè)里面，很多數(shù)據(jù)分析人員被迫從不同的控制系統(tǒng)中手動(dòng)導(dǎo)出一些數(shù)據(jù)文件，通過手工的方式進(jìn)行交叉關(guān)聯(lián)和標(biāo)注，并編寫相應(yīng)的Python、SPSS程序?qū)崿F(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析和建模，然后再提取一些現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，條件好的企業(yè)，還會(huì)請(qǐng)一些外部的合作伙伴將其開發(fā)成應(yīng)用。這種處理和分析的效率實(shí)在是很低下，但確實(shí)是一種普遍現(xiàn)象。

      MindSphere作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，能夠?yàn)橛脩籼峁┮徽臼降慕鉀Q方案，包括工業(yè)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用程序開發(fā)支持等。由于絕大多數(shù)污水處理廠都已經(jīng)完成自動(dòng)化的改造，現(xiàn)場(chǎng)除了PLC之外，通常還有SCADA系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)監(jiān)控、報(bào)警、儀表等功能，可以通過OPC-UA Server快速的將相關(guān)數(shù)據(jù)上傳到MindSphere（如之前所講的溶解氧溶度，進(jìn)水量，曝氣量，回流比等工藝參數(shù)）。

      整體系統(tǒng)架構(gòu)如下，可以看到，MindSphere的目的不是為了取代客戶現(xiàn)有的SCADA系統(tǒng)，SCADA系統(tǒng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的作用依舊不可取代，但是SCADA系統(tǒng)不是為了存儲(chǔ)海量工業(yè)大數(shù)據(jù)和運(yùn)行離線或者在線實(shí)時(shí)分析而生的。在云端，我們將通過MindSphere提供的各種功能和服務(wù)，來對(duì)用戶的工業(yè)數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理，并且能夠通過PredictiveLearning，用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，來發(fā)掘的隱藏在出水質(zhì)量和工藝參數(shù)直接的“密碼”。

      利用MindSphere提供了的Asset Manager，能夠幫助用戶建立IoT數(shù)據(jù)模型，能夠面向數(shù)據(jù)變量、子部件、設(shè)備、產(chǎn)線、工廠、跨工廠的級(jí)聯(lián)型模型，方面用戶進(jìn)行設(shè)備資產(chǎn)的管理，以及IoT數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的定義。

      而MindSphere提供的Fleet Manager，讓用戶能夠在云端集中的查看所有工廠下所有產(chǎn)線下所有設(shè)備中采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并且能夠定義報(bào)警規(guī)則和響應(yīng)事件，以最簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)多工廠、多產(chǎn)線條件下的遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)控。同時(shí)，用戶還能以手動(dòng)和API調(diào)用的方式，將設(shè)備運(yùn)行所生產(chǎn)的日志信息以文件的形式存儲(chǔ)在云端，方便工程師日后結(jié)合設(shè)備運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

      上圖是在FleetManager中查看某臺(tái)設(shè)備（鼓風(fēng)機(jī)，或者是從PLC讀取過來的傳感器數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MindSphere在云端提供的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的性能、穩(wěn)定性和可靠性、彈性擴(kuò)容、容災(zāi)備份和打補(bǔ)丁升級(jí)等全部無(wú)需用戶關(guān)心，交給MindSphere后臺(tái)的云計(jì)算技術(shù)幫助你解決就好了。我們需要做的，是利用好FleetManager提供的數(shù)據(jù)為我們服務(wù)。例如，通過在FleetManager定義面向特定故障信號(hào)的報(bào)警信息，可以及時(shí)的把信息發(fā)送給設(shè)備制造商，設(shè)備制造商就可以遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)鼓風(fēng)機(jī)的故障針對(duì)，并且及時(shí)給用戶方以維修維護(hù)建議。也可以通過MindSphere提供的API，在Cloud Foundry環(huán)境中部署一個(gè)應(yīng)用程序，以微信小程序的方式，由用戶方提交故障診斷申請(qǐng)給設(shè)備制造商。這樣就能夠很大的程度上避免設(shè)備制造商工程師耗費(fèi)大量的人力物力和時(shí)間成本在路上。另外，通過跟AR/VR設(shè)備的結(jié)合，還能讓設(shè)備制造商工程師遠(yuǎn)程通過AR/VR設(shè)備來對(duì)設(shè)備進(jìn)行診斷和維修指導(dǎo)。

      前面有提到，如何在保持出水質(zhì)量滿足國(guó)家監(jiān)管要求的前提下還能夠最大化的降低污水處理的生產(chǎn)成本呢？答案隱藏在溶解氧溶度，進(jìn)水量，曝氣量，加藥量，回流比等工藝參數(shù)當(dāng)中，是我們無(wú)法通過肉眼來得到答案的。必須借助機(jī)器學(xué)習(xí)的力量來為我們找到答案。在MindSphere，提供了Predictive Learning模塊，讓用戶通過數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，再通過模型來指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。MindSpherePredictive Learning結(jié)合了分析，統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可提供對(duì)數(shù)據(jù)趨勢(shì)的洞察利用所使用的數(shù)據(jù)來識(shí)別事件的模式和順序，這種數(shù)據(jù)洞察力使您能夠展望未來，優(yōu)化系統(tǒng)以產(chǎn)生最高水平的產(chǎn)品性能和質(zhì)量。MindSphere Predictive Learning界面為數(shù)據(jù)科學(xué)家，業(yè)務(wù)分析師和應(yīng)用程序開發(fā)人員提供了強(qiáng)大的工具和友好的使用界面。

      通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整，模型就能夠根據(jù)溶解氧濃度作出鼓風(fēng)機(jī)風(fēng)量的預(yù)測(cè)，這樣用戶就能夠根據(jù)當(dāng)前電價(jià)的情況，再保證最終出水質(zhì)量合規(guī)的同時(shí)，將風(fēng)量維持在一個(gè)較低的檔位，以最大程度的減少電力成本。

      通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整，模型就能夠根據(jù)溶解氧濃度作出鼓風(fēng)機(jī)風(fēng)量的預(yù)測(cè)，這樣用戶就能夠根據(jù)當(dāng)前電價(jià)的情況，再保證最終出水質(zhì)量合規(guī)的同時(shí)，將風(fēng)量維持在一個(gè)較低的檔位，以最大程度的減少電力成本。下圖是某污水處理廠在使用MindSphere之后，與之前依靠純手工，非實(shí)時(shí)的方式進(jìn)行工藝計(jì)算前后能耗的對(duì)比，平均一個(gè)小型的污水處理廠，一個(gè)月能夠節(jié)省的電費(fèi)大概是幾萬(wàn)到十萬(wàn)不等，同時(shí)還有效的降低了氮的的排放量和生物能耗，體現(xiàn)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的價(jià)值可見一斑。

      實(shí)際上在各行各業(yè)，都有類似的數(shù)據(jù)分析和模型算法的積累，也有很多的客戶都在基于MATLAB、Python和SPSS做一些行業(yè)模型的積累。下一步，MindSphere將會(huì)致力于融合更多的工具現(xiàn)有的模型，通過利用MindConnect采集到的數(shù)據(jù)，和云端近乎無(wú)限的算力，來為用戶挖掘蘊(yùn)藏在生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的“寶藏”。

總結(jié)

      綜上，我們通過污水行業(yè)工藝過程介紹和業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的分析，讓您對(duì)這個(gè)聽上去可能有點(diǎn)陌生的行業(yè)有了一些了解，但這個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)和痛點(diǎn)于很多流程制造業(yè)來說有很多的相似處，都是需要提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性、提高最終產(chǎn)品的質(zhì)量、降低能耗、并且能夠遠(yuǎn)程指導(dǎo)設(shè)備維護(hù)維修等。