更加关心你 1768-EWEB DCS系统
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在浩浩荡荡的工业化进程里，流程工业始终是浓墨重彩的一笔。，可持续发展理念成为全球共识，经大数据、云计算、人工智能、物联网、工业5G等新一代信息技术加持的流程工业，业已成为节能减碳的“主战场”。
释放数据价值需要具备全局视角
数字经济在各行各业加速渗透叠加流程工业变革深度演进，数字化转型已成为助力流程工业高速发展的题中之义，是业界企业穿越市场不确定性迷雾的明灯。尽管很多流程工业企业早已把数字化转型纳入规划，却在实际实施过程中荆棘密布，难于找到切实可行的提升路径。感知到业界企业对数字化转型高效落地的迫切需求，西门子一方面为流程工业企业提供一体化软件解决方案，夯实数据基础，构建起覆盖产品全生命周期的数字孪生工厂。另一方面帮助用户充分释放数字孪生工厂的数据价值，使之能够真正地服务于生产效率的提升和工厂的稳态运行。
具体而言，新建工厂借助COMOS等工程软件系统，能够在原生数字化工程数据库中完成集成工程设计，并将数据沿袭至运营阶段，建立企业的数字孪生数据库。而在役工厂借助COMOS Brownfield Enablement解决方案，能够获取、合并及统一数据和文档，解决数据源分散和非结构化数据问题，高效地进行数字化整合与转换。同时，西门子也能够帮助企业基于数字孪生实现业务场景的数字化转型。通过Mobile Worker Lite 数智工厂AR 移动应用软件，将工程设计数据、图纸、文档、三维模型和运行状态等设备动静态数据推送到现场工作人员的手持终端，在手机、平板、智能眼镜等移动应用设备中即可完成众多业务场景的处理。
无论是新建工厂还是在役工厂，预测性维护技术都已成为工厂智能化的驱动力之一。在实现预测性维护的过程中，数据是关键。通过对设备运行数据的收集、处理和分析，提取出有用的信息，以监测设备的状态和预测故障。西门子推出的基于人工智能的软件平台SiePA（Siemens Predictive Analytics），集成了工业人工智能与工业大数据分析技术，将预测功能从 “预测性维护”扩展到 “预测性优化”，并内置众多行业知识与经验，整合了130余个模型模板和1200多个标准故障解决方案，有助于帮助企业控制风险、提高设备可靠性、优化生产效率、增强数据洞察力。SiePA还可以与DCS系统（如SIMATIC PCS 7 / PCS neo）相结合，实现“AI+DCS” 加强控制，助力企业在稳定提高产品质量的同时提升生产效率。
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