共创生态圈 共筑工业梦

水行业和供水管网的能耗占比大。市政供水企业运营费中能源消耗占比可到约30%，供水管网里面的泵消耗的能源可占供水总能耗的多至80%。长期以来，供水公司投入大量资金改造管网、安装表计和建立 SCADA系统，使一部分配水管网得以监测，但仅仅依靠SCADA系统和人工调控指令（人工分析、指定泵站出口压力等方式）尚不能足以对整个供水网络进行高效管理并尽可能降低能耗。总体而言，当前水务客户对城市供水管网和泵站的泵送管理仍然偏人工根据经验进行计划和控制，主要的不足是：管理人员工作强度较大、节能降耗仍有空间。

本需求希望通过对水厂、泵站、水网的历史和实时数据的分析，通过人工智能算法和其他算法，自动生成城市供水的泵送环节的优化调度指令，并调控各泵组的具体运行和控制模式及详细运行参数，在满足原供水要求的前提下，尽可能减少能源消耗。

近几年，物流项目特别是立体仓库行业发展迅猛。终端客户在招标设备时，也会要求设备供应商提供一套整个仓库设备的数字孪生模型。用于实现以下几点需求：

1.仓库方案的模拟：基于设备供应商设计的仓库车间设备布局图，验证系统方案的可行性，同时根据物料的空间、路线、流量等模拟出仓库设计的最大吞吐量和布局优化建议；
2.设备调试仿真：用于设备的逻辑调试仿真，实现设备的预调试功能，缩短现场安装调试时间；
3.设备孪生管理：设备安装调试完成后，交付一套设备的孪生系统，用于设备管理及实时监控设备运行状态；
4.后期改造升级：基于设备供应商给出的设备模型，快速搭建扩展设备，评估仓库扩容的可行性及合理性。

基于以上需求，我们希望开发一套可以让工艺工程师，机械工程师、电气工程师都易于上手的物流行业数字孪生软件模型库。该软件模型库具有覆盖80%以上立体仓库应用场景的标准模型库，同时该模型具有与PLC或者软件控制器关联的参数定义，可以实现PLC的程序仿真，也能实现设备的自定义工艺运行模拟。

绝大部分垃圾焚烧电厂由于原料热值变化、间歇投料以及燃烧状态难以准确监测等原因，燃烧自动控制系统ACC存在无法长期稳定的投入自动，造成运行人员劳动强度较大，同时在经济运行方面仍有较大的提升空间。

本需求希望针对垃圾焚烧电厂实现重要参数的准确监测，主要是通过对燃烧情况的视频识别，计算出火床长度、料层厚度等主要燃烧参数，通过数据的形式连接到施耐德电气APC先进控制系统和/或燃烧自动控制系统ACC，实现对燃烧的更加精准，并且鲁棒性更强的优化控制。 要求开发团队在工业行业有对炉膛燃烧视频识别的开发能力以及类似的项目实施经验，最好了解垃圾焚烧电站工艺或从事过垃圾焚烧电站燃烧参数的视频识别和数据分析工作。

工业企业面临外部工业信息安全威胁以及日益严格的合规监管要求，同时还在数字化转型的进程中将原本“信息孤岛”的工业控制系统、信息系统和物联网系统打通，从而增加了暴露面，使系统和产品的安全漏洞更加容易被利用。漏洞修补不易，有极大风险导致生产运营被打断，关键设备、资产损害，环境受损等严重后果；

市场广泛存在的解决方案，难以完全贴合和针对工业控制系统的特殊性，不能够针对工业控制系统的关键资产，关键设备，以及高风险设备进行针对性的安全防护。本需求希望秉承零信任理念，针对工控系统和设备的特殊性，对工业控系统的关键资产，关键设备和高风险资产进行加强防护，最大程度保障系统的可用性。希望使用零信任的三种实现方式（SDP-软件定义边界，IAM-增强身份治理，MSG-微隔离），寻找、探索、验证针对特定工业应用场景的零信任安全防护解决方案。

随着科技的发展和企业数据的不断积累，越来越多的企业开始重视如何将数据转化为有价值的知识和信息。传统的手动分析和处理数据的方法不仅费时费力，而且可能存在误判和误解。此外，员工的知识水平参差不齐，如何实现知识的快速传递和共享也是企业需要解决的问题。AI技术的发展为企业提供了更加高效、精确的数据分析和处理方式。尤其是在企业内部的私域数据领域，利用AI技术来实现智能化的知识获取和支持，能够大大提高企业的工作效率和质量。

本项目旨在利用AI技术，实现私域数据的快速学习、归纳和总结，以构建定制化的智能助手。该智能助手可在故障诊断、工艺参数调整等各种场景中提供知识支持，并与员工进行对话交互。智能助手的训练数据来源于现有文档和资料，通过对数据进行分析，训练出符合企业需求的智能助手，使员工能够更快速、更准确地解决问题。