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DataStorm助力工業(yè)廢水智慧運(yùn)營

分類:環(huán)聯(lián)生態(tài) > 企業(yè)發(fā)展    發(fā)布時間:2020年8月13日 9:05    作者:    文章來源:上海昊滄工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

  8月8日,2020全國工業(yè)廢水深度處理新技術(shù)暨供需對接交流研討會在杭州舉行,DataStorm受邀參與此次盛會并在會上和與會嘉賓分享了DataStorm智慧工業(yè)服務(wù)云平臺在工業(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)流程自動化的趨勢也日漸清晰,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,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)時監(jiān)控,無法實(shí)現(xiàn)基于互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測和基于智能移動設(shè)備的實(shí)時監(jiān)測。
 
  03 大數(shù)據(jù)的存儲問題
 
  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,急需一個先進(jìn)的切實(shí)可行的數(shù)據(jù)存儲方案來解決大數(shù)據(jù)存儲問題。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)平臺完美契合了工業(yè)廢水處理的需求場景,從數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)運(yùn)營、設(shè)備運(yùn)維三個大方向切入,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)云平臺已經(jīng)應(yīng)用于100+項(xiàng)目中,平臺用戶數(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。文章內(nèi)容僅供參考,若涉及侵權(quán),請及時聯(lián)系本站處理。圖片授權(quán)發(fā)布,版權(quán)歸原作者所有。

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