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對于水泵的健康運維，西門子DPS數字化泵站系統提供了深度融合數字孿生與機器學習等技術CMS系統（在線振動監測系統）。該系統可以整合控制系統數據、設備監測數據、故障通知與分析數據、工藝設計相關數據、維修報告日志等數據，并結合設備制造相關機理與專業知識，并從中找出關聯關系構建每臺水泵的數字孿生模型。

在此基礎上采用智能機器學習與模型訓練，在平時各個工況下，對狀態進行學習，使得模型能夠自動從設備運行歷史數據中學習不同運行狀態對應的模式，通過實時的數據和建模的數據進行比較，實現預測預警。水泵的運行狀況和潛在的故障風險，通過可視化圖表一目了然，針對系統檢測到的異常風險，用戶可基于系統的智能診斷結果與便捷的交互分析功能，高效的定位故障的潛在根源。

西門子DPS數字化泵站系統除了能夠深入分析設備關鍵參數指標的細節情況外，還能用AI技術對實時數據進行掃描分析，實現設備運行趨勢和狀態預測。

實時泵機狀態監控，包括泵機運行的可監測關鍵參數、工作狀態、健康度評估和設備維護信息以輔助決策設備控制方案

數字化的核心在于挖掘數據的價值

無論是數字孿生還是人工智能，其實都是數字化的技術手段，而數字化的核心在于挖掘數據的價值，為客戶的業務持續創造價值。西門子的數字化泵站系統，通過數字孿生和人工智能，可以實現泵站運行狀態的實時監控，實時優化泵組運行方案使泵組維持在高效運行，基于測點狀況預測性健康診斷模塊以降低設備非計劃性停車風險，這些都能給泵站帶來降低成本、節能提效、減少人工操作、延長泵機壽命等價值，從而達到更高效、更安全的供水控制的目的。

其實，這樣基于數字孿生和人工智能的數字化泵站系統已經不只是理論上的解決方案，而是已經在多個水廠得到應用。

比如在重慶的某水廠送水泵站，在采用西門子數字化泵站系統改造后，為4臺開關泵和4臺變頻泵做了優化調度，不僅大大較少了人為調度的工作量，而且泵站的節能效果超過3%。在泵組健康運維方面，西門子利用泵組上的振動傳感器進行實時監測，系統能能夠對包括軸承早期潤滑不良、轉子動不平衡、軸承內外圈磨損等9種常見的水泵潛在故障類型進行識別。在新系統的助力下，該水廠在改造后至今未出現過由于運維不當導致的任何事故，為重慶市的13個街鎮實現了數字化智能化安全供水。