解决方案
工业数据与人工智能融合
基于 PLC/SCADA 数据的可落地 AI：异常检测、智能报警、预测性维护、能耗分析与 AI 辅助远程诊断。
围绕该解决方案呈现设备、控制层与现场环境。
现场痛点
- SCADA 与 PLC 数据被采集了，却很少转化为决策
- 故障是事后处理，而非提前预测
- 报警噪声大：误报多、真正异常被淹没
- 能耗与运行效率难以跨站点分析
达英和解决方案 - 工作范围
工业数据采集与历史库工业数据平台与可视化异常检测与智能报警预测性维护模型能耗与运行效率分析AI 辅助远程诊断模型部署与持续调优
技术方案
1. 先打好数据基础
AI 的上限取决于数据质量。我们先把 PLC/DCS/SCADA 与仪表的数据，按确定的点表与采样策略，干净、对齐地汇入历史库——而不是在噪声或残缺数据上直接上模型。
2. 从规则与异常检测起步
在引入重模型之前，先用阈值/逻辑规则结合关键信号的统计异常检测就能产生可衡量的价值——降低误报、暴露真实异常，且对操作人员可解释。
3. 在有回报的地方做预测性维护
针对关键旋转设备或高成本设备，建立状态与趋势模型，更早发现劣化，让维护从被动转为计划。我们只在非计划停机代价确实高的设备上做，而不是全都做。
4. 保留人工闭环
模型给出预警与建议，操作与工程人员始终掌握控制权。每个 AI 结论都可追溯到背后的数据，常规联锁与安全逻辑仍是最终权威。
实施场景
压缩机、泵、输送设备的预测性维护
罐区 / 厂级 SCADA 的智能报警过滤
泵站与辅控系统的能耗优化
分散站点的 AI 辅助远程诊断
系统架构
现场设备层
Sensors
Instruments
Motors
Valves
Meters
控制执行层
PLC
DCS
VFD / Soft Starter
Control Panel
监控交互层
HMI
SCADA
Alarm
远程运维层
Data Logging
Remote Monitoring
Reports
适用行业
港口机械与大宗物料接卸电力能源水处理与市政公用石油化工储运与过程控制环境与楼宇控制工业制造
FAQ
用 AI 必须更换现有控制系统吗？
不需要。AI 是叠加在现有 PLC/DCS/SCADA 之上的数据与分析层。控制与安全逻辑保持原位，我们在旁路采集数据并运行分析。
AI 是黑盒吗？
我们倾向可解释的方法并保留人工闭环。预警可追溯到底层信号，工程师能够核实，而不是依据不透明的分值行动。