更加關心你 1768-EWEB DCS系統

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在浩浩蕩蕩的工業化進程里，流程工業始終是濃墨重彩的一筆。，可持續發展理念成為全球共識，經大數據、云計算、人工智能、物聯網、工業5G等新一代信息技術加持的流程工業，業已成為節能減碳的“主戰場”。

釋放數據價值需要具備全局視角

數字經濟在各行各業加速滲透疊加流程工業變革深度演進，數字化轉型已成為助力流程工業高速發展的題中之義，是業界企業穿越市場不確定性迷霧的明燈。盡管很多流程工業企業早已把數字化轉型納入規劃，卻在實際實施過程中荊棘密布，難于找到切實可行的提升路徑。感知到業界企業對數字化轉型高效落地的迫切需求，西門子一方面為流程工業企業提供一體化軟件解決方案，夯實數據基礎，構建起覆蓋產品全生命周期的數字孿生工廠。另一方面幫助用戶充分釋放數字孿生工廠的數據價值，使之能夠真正地服務于生產效率的提升和工廠的穩態運行。

具體而言，新建工廠借助COMOS等工程軟件系統，能夠在原生數字化工程數據庫中完成集成工程設計，并將數據沿襲至運營階段，建立企業的數字孿生數據庫。而在役工廠借助COMOS Brownfield Enablement解決方案，能夠獲取、合并及統一數據和文檔，解決數據源分散和非結構化數據問題，高效地進行數字化整合與轉換。同時，西門子也能夠幫助企業基于數字孿生實現業務場景的數字化轉型。通過Mobile Worker Lite 數智工廠AR 移動應用軟件，將工程設計數據、圖紙、文檔、三維模型和運行狀態等設備動靜態數據推送到現場工作人員的手持終端，在手機、平板、智能眼鏡等移動應用設備中即可完成眾多業務場景的處理。

無論是新建工廠還是在役工廠，預測性維護技術都已成為工廠智能化的驅動力之一。在實現預測性維護的過程中，數據是關鍵。通過對設備運行數據的收集、處理和分析，提取出有用的信息，以監測設備的狀態和預測故障。西門子推出的基于人工智能的軟件平臺SiePA（Siemens Predictive Analytics），集成了工業人工智能與工業大數據分析技術，將預測功能從 “預測性維護”擴展到 “預測性優化”，并內置眾多行業知識與經驗，整合了130余個模型模板和1200多個標準故障解決方案，有助于幫助企業控制風險、提高設備可靠性、優化生產效率、增強數據洞察力。SiePA還可以與DCS系統（如SIMATIC PCS 7 / PCS neo）相結合，實現“AI+DCS” 加強控制，助力企業在穩定提高產品質量的同時提升生產效率。

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