EAI-G100车间级AI边缘站
中大型自来水厂、污水处理厂是市政水系统的主要组成部分，为城市供水、水生态作出了巨大的贡献。车间级AI边缘站作为边缘计算控制设备，致力于实现水厂工艺车间的无人化运行，可实时采集视频监控、传感仪表和设备状态等数据，以人工智能模型进行数据分析、异常预警、设备健康管理等任务。实现水厂的安全、节能与稳定运行，助力高质量供水系统建设。
行业痛点
生产环节依赖现场巡检，难以做到实时监测
设施运行状况缺乏监控与分析，设备折旧快
边端数据未能全部上传，数据浪费严重
产品功能
01
边缘数据集成
支持接入485/模拟量/IO等协议，实现终端传感仪表的数据采集及指令执行终端的控制。支持32路RT实时视频分析，内置最优编解码算法。
02
EMS能耗分析
进行能耗动态监控，通过数据分析、挖掘和趋势分析，针对各种能源用能情况、能源质量、各工序能耗进行能耗统计，加强能源管理，提高能源利用效率、挖掘节能潜力。
03
设备健康
泵的振动、温度、电气和运行时间等多模态要素进行采集和特征分析，建立设备状态监测与评价。采用工况识别、故障诊断、性能预测等AI算法进行综合分析，识别异常并发出预警。
04
环境感知与安全
通过对车间现场进行多模态感知、监测和分析，实时监测设备、安防、积水、消防、有害气体、电气、生物、环境8大风险点，将车间可能存在的异常情况进行识别，通过分级报警与联动处理保障泵站安全。
价值与优势
位于边缘控制层的SCADA软件实时监测PLC控制器的生产数据，还可以适配视频监控、液位等传感数据。
轴承不平衡、叶轮气蚀、电机过载都会降低水泵和风机的运行寿命，通过对异常工况的分析和告警，提升设备的运行寿命。
建立高效的运维管理体系，通过对发生率最高的事件分析与预防，减少现场故障发生次数。对现场维修、加药提前安排最佳时间，提高运维人员效率。
结合烟雾、温度、噪声及水淹传感器数据，进行多模态感知分析。感知异常后，系统会联动控制，实现异常情况的快速报警和异常处理。
当出现异常情况时，告警信号会通过光纤/4G/5G网络与管理后台实时同步，操作人员可以远程控制及时处理。
跟踪电机、风机、泵组的电气变量、机械变量和液压变量等，在性能偏离既定阈值时及时预警。
对水泵运行特性进行建模，结合实时压力、电流、功率等数据分析电能损失因素，降低水泵运行能耗。
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