8月8日，2020全國工業(yè)廢水深度處理新技術(shù)暨供需對(duì)接交流研討會(huì)在杭州舉行，DataStorm受邀參與此次盛會(huì)并在會(huì)上和與會(huì)嘉賓分享了DataStorm智慧工業(yè)服務(wù)云平臺(tái)在工業(yè)廢水運(yùn)營領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與應(yīng)用。
(▲上海昊滄工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)部門負(fù)責(zé)人兼產(chǎn)品總監(jiān) 陸垂志)
隨著工業(yè)4.0的持續(xù)推進(jìn)，工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)流程自動(dòng)化的趨勢(shì)也日漸清晰，就國內(nèi)工業(yè)廢水處理這一垂直領(lǐng)域來看，目前工業(yè)廢水處理所面臨的運(yùn)營和管理難點(diǎn)如下：
01 站點(diǎn)多、地域分散
工業(yè)工藝在國內(nèi)的制造業(yè)運(yùn)用廣泛，隨著制造企業(yè)的大量發(fā)展，工業(yè)廢水處理站的配套建設(shè)也呈井噴態(tài)勢(shì)，廢水處理站數(shù)量快速增長，建造地域廣泛，給監(jiān)管企業(yè)帶來的巨大的管理風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。
02 生產(chǎn)過程缺乏有效的監(jiān)管手段
現(xiàn)場(chǎng)工藝流程、生產(chǎn)指標(biāo)、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)很難做到實(shí)時(shí)監(jiān)控，無法實(shí)現(xiàn)基于互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和基于智能移動(dòng)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
03 大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題
隨著工業(yè)廢水處理站的建設(shè)數(shù)量越來越龐大，每天產(chǎn)生的生產(chǎn)數(shù)據(jù)日積月累，急需一個(gè)先進(jìn)的切實(shí)可行的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案來解決大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題。在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上需要實(shí)現(xiàn)智能的運(yùn)營數(shù)據(jù)分析能力，協(xié)助管理者達(dá)成節(jié)能降耗、優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度的目標(biāo)。
04 對(duì)人員的綜合水平要求較高
目前工業(yè)工業(yè)廢水處理站運(yùn)行管理人員多從所在地常住人口中聘用，員工素質(zhì)參差不齊，參加運(yùn)營時(shí)間短，員工缺乏一定的管理經(jīng)驗(yàn)，人才的培養(yǎng)成本較高，人力資源結(jié)構(gòu)不夠合理。
05 整體運(yùn)營和監(jiān)管的手段缺乏
對(duì)于大量的廢水處理站的無人值守、少人值守缺乏有效的運(yùn)營管理手段，管理過程不清晰，計(jì)劃執(zhí)行缺少監(jiān)管，很難建立智能的可視化管理模式。
DataStorm智慧工業(yè)服務(wù)平臺(tái)完美契合了工業(yè)廢水處理的需求場(chǎng)景，從數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)運(yùn)營、設(shè)備運(yùn)維三個(gè)大方向切入，基于云架構(gòu)和物聯(lián)網(wǎng)IoT數(shù)據(jù)服務(wù)設(shè)計(jì)，為各類中小企業(yè)提供SaaS服務(wù)，幫助企業(yè)降本增效，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營。
(▲ 圖為DataStorm WEB端DEMO截圖)
DataStorm可應(yīng)用的工業(yè)信息化場(chǎng)景
工業(yè)廢水處理運(yùn)營：汽車、冶金、電鍍、電子、食品、化工等。
分散式污水處理運(yùn)營：農(nóng)村、醫(yī)院、畜牧養(yǎng)殖等。
集中式水務(wù)運(yùn)營：城鎮(zhèn)污水、供水等。
設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控：一體化設(shè)備、高價(jià)值設(shè)備等。
分布式站點(diǎn)數(shù)字化運(yùn)營。
目前，DataStorm智慧工業(yè)服務(wù)云平臺(tái)已經(jīng)應(yīng)用于100＋項(xiàng)目中，平臺(tái)用戶數(shù)1000+。
本文系上海昊滄工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)投稿，不代表本站的觀點(diǎn)和立場(chǎng)。文章內(nèi)容僅供參考，若涉及侵權(quán)，請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系本站處理。圖片授權(quán)發(fā)布，版權(quán)歸原作者所有。