在“雙碳”背景下，水處理是實現綠色低碳目標的關鍵領域。而在現代化水處理行業中，無論引取水、進出水還是官網調壓，又或是污水處理的曝氣和脫水環節，都離不開風機、泵等大量旋轉機械設備的運營支持；正是這些設備的良好運轉，才保證了持續高效的生產運營。
21世紀初，旋轉機械的狀態監測這個概念漸漸從電力、石化、冶金三大行業延伸至各個行業，水處理也是其中的一個應用分支，但該行業有它的特殊性，主要體現在如下幾點：
01
沒有完善的預防性維護措施和相應機構。如果只是單純地增設傳感器和采集設備來收集振動、溫度等數據，卻沒有分析師提供輔助分析，將難以達到預期目的。
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工況多變。有別于電力、化工等行業的關鍵機組，水處理行業的旋轉設備受工藝影響，可能經常需要調節參數以匹配產能。機械數據會直接受到生產調節的影響，比如進/出水口壓力、設備轉速、流量、通風量等條件，導致單一的狀態監測系統很容易產生誤報警動作，使得本應帶來便捷的預防性維護系統卻成為了設備管理人員的負擔。
03
同一機組的各單元設備，其電氣參數也可能各不相同。即便是相同參數的機械設備，由于電氣參數的設置不同，也會直接導致監測數據的標準模型發生變化，比如轉速、負載等。
隨著技術的進步和知識領域的拓展，設備集成化狀態監測以及全生命周期管理逐漸成為聚光燈下的新寵兒。根據德勤發布的《預測性維護和智能工廠》報告顯示，不合理的維護策略將導致工廠產能降低5%~20%，工業企業每年由于意外停機而造成的損失高達500億美元。以澳大利亞最大的水廠——悉尼水廠為例，通過實施有效的預測性維護解決方案，在12個月中，節約維修成本10%，并且通過清理水槽，降低了環境和公共健康風險。
那么，如何才能有效地監測設備運行數據，從而及時發現潛在問題并進一步對其進行優化調節呢？
解決方案和實現方法
羅克韋爾自動化首先通過對關鍵設備的電氣數據、工藝數據、機械狀態實時數據以及相關的歷史維護數據進行整合與裁剪，進一步提取有價值的設備信息。同時通過設備資料庫進行規則匹配，將不確定的信息確定化，從而在故障發生前，及時發現潛在隱患，根據危險等級進行分類統計和概率疊加。
這種操作的優勢在于，一方面，設備狀態信息會實時地發送至后臺服務器，詳細記錄設備運行狀態和變化，并根據歷史和實時信息調整生產優化措施，保障安全、穩定、高效的生產運營；另一方面，當設備運行狀態危及生產時，及時將信息上傳至綜合監控中心，提醒生產運維人員做出應急響應，以免發生事故。
最后，智能運維平臺將集成集團下屬的所有設備運行數據，進一步優化廠區設計方案以滿足更高的生產運營要求，真正形成數據到信息、信息到知識、知識到優化、優化到生產和生產到數據的完整閉環，助力用戶實現真正意義上的設備、網絡、管理、服務全面打通。
