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SIEMENS浔之漫智控技术（上海）有限公司

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对于水泵的健康运维，西门子DPS数字化泵站系统提供了深度融合数字孪生与机器学习等技术CMS系统（在线振动监测系统）。该系统可以整合控制系统数据、设备监测数据、故障通知与分析数据、工艺设计相关数据、维修报告日志等数据，并结合设备制造相关机理与专业知识，并从中找出关联关系构建每台水泵的数字孪生模型。

在此基础上采用智能机器学习与模型训练，在平时各个工况下，对状态进行学习，使得模型能够自动从设备运行历史数据中学习不同运行状态对应的模式，通过实时的数据和建模的数据进行比较，实现预测预警。水泵的运行状况和潜在的故障风险，通过可视化图表一目了然，针对系统检测到的异常风险，用户可基于系统的智能诊断结果与便捷的交互分析功能，高效的定位故障的潜在根源。

西门子DPS数字化泵站系统除了能够深入分析设备关键参数指标的细节情况外，还能用AI技术对实时数据进行扫描分析，实现设备运行趋势和状态预测。

实时泵机状态监控，包括泵机运行的可监测关键参数、工作状态、健康度评估和设备维护信息以辅助决策设备控制方案

数字化的核心在于挖掘数据的价值

无论是数字孪生还是人工智能，其实都是数字化的技术手段，而数字化的核心在于挖掘数据的价值，为客户的业务持续创造价值。西门子的数字化泵站系统，通过数字孪生和人工智能，可以实现泵站运行状态的实时监控，实时优化泵组运行方案使泵组维持在高效运行，基于测点状况预测性健康诊断模块以降低设备非计划性停车风险，这些都能给泵站带来降低成本、节能提效、减少人工操作、延长泵机寿命等价值，从而达到更高效、更安全的供水控制的目的。

其实，这样基于数字孪生和人工智能的数字化泵站系统已经不只是理论上的解决方案，而是已经在多个水厂得到应用。

比如在重庆的某水厂送水泵站，在采用西门子数字化泵站系统改造后，为4台开关泵和4台变频泵做了优化调度，不仅大大较少了人为调度的工作量，而且泵站的节能效果超过3%。在泵组健康运维方面，西门子利用泵组上的振动传感器进行实时监测，系统能能够对包括轴承早期润滑不良、转子动不平衡、轴承内外圈磨损等9种常见的水泵潜在故障类型进行识别。在新系统的助力下，该水厂在改造后至今未出现过由于运维不当导致的任何事故，为重庆市的13个街镇实现了数字化智能化安全供水。