最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

Smartbi帮助水务公司实现降本增效

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2018-11-9 09:08:39 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x

9月15日“大数据与商业BI”分论坛上思迈特软件举办主题为《包罗 智能 万象》的Smartbi蝶变系列分享。

其中项目经理高金龙分享了对于水务公司这样的流程制造业企业,Smartbi如何帮助其整合数据、建立基于工业流程的数据可视化模型,帮助公司实现降本增效。

(案例分享如下)
01项目背景

1.随着工业化进程的加速推进,我国的经济效益得到了迅猛的增长,但是伴随着工业快速发展的同时,给环境带来的压力也越来越重,中国经济发展水平各地相差较大,经济发展滞后的城市还不能拿出很多资金用于污水治理,因此,怎样利用有限的资金,降低环境污染,是很多城市政府面临的难题,同样民众环保意识的觉醒,对水污染的关切程度达到了空前。

2.金科水务工程有限公司是一家总部设在北京,专业从事污水处理及中水回用的水处理技术工程公司,提供专业水处理膜系统解决方案。

02项目需求及待解决问题

客户需求及目的:

对于水务公司除了关注技术先进程度(污水的能力)以外,更关注于流程方面的可视化。

项目关键点:

最终的用户需求分为下面三个方面。

1提供实时动态监控,将数字和图形巧妙地结合,更加直观的体现各个项目上的每个设备的运行状况,提高企业市场竞争力。

2建立企业动态决策支持系统,实现专业化、科学化管理决策。

3建立智能化污水处理工艺模拟模型,实现生产优化调度,节约能耗,降低成本。


待解决问题:

1建立企业门户,解决企业信息传递脱节,"信息孤岛"问题。

2建立企业工作流平台,规范化、标准化工作流程,提高管理水平,实现有效监管。


03实施难点及项目规划

(对于客户而言)

1污水流程中传感器返回的实时数据展现需达到很高的实时性。

2根据客户提出的需求整理项目中的污水处理流程图。

3明确每个设备在不同状态下的显示方式。

(对于技术人员而言)

4提供故障报告单,便于现场运维人员及时排查问题。

需求落地后,Smartbi是否具备开发此流程的功能?我们对项目进行了梳理。

对接数据:Smartbi支持市面上能见到的绝大部分数据库,像是mysq Oracle db2 ....分布式的hadoop,列式存储MPP数据 vertica等。

主题分类:不同企业污水处理排放标准不同,根据不同流程提供不同项目主题分类。

UI设计:客户抽象化的需求明确落地成规范。

项目开发:基于Smartbi电子表格功能(电子表格功能非常强大可以插入背景图、某个单元格显示某些数据等)重新梳理流程开发仪表盘。

04项目实施成果

数据监控-数据动态可视化

基于客户抽象化的描述,UI设计师基于Smartbi工具绘制如下流程图。

下图展示效果为超滤过程实时刷新,根据污水进水的情况,动态控制各个水泵和水阀开关程度,从此图中可看出整个污水当前处理的情况,实现动态监控!

数据监控-超滤设备动态可视化

下图展示效果为超滤设备实时刷新,根据污水进水的情况,选择运行的水泵,实现此水泵运行状态实时监控(Smatbi查询入口选择不同的过滤膜)。

对于后台技术人员时间关键指标线性化参数的查看。

数据监控-系统参数走势图

下图展示效果为超滤系统主要参数,污水的进水的液位、产水的出水液位的情况。

数据监控-设备参数走势图

下图展示效果为超滤设备主要参数,通过选择不同的水泵,可查看到相应水泵下的进水流量、透过率、透膜压差、进水/产水压力的情况。

数据监控-故障分析

前面主要是流程可视化展示,而对于技术人员需要每天故障处理并提供报告单。

历史状态:技术人员每天现场对系统检测,通过手填方式生成word、excel,定时发邮件,全部人工操作,工作量大,效率低。

Smartbi提供了故障分析报告单:系统会生成一张故障数据及故障解决方案,通过电子表格开发故障分析报告单,便于没有工程师在场时,现场人员可根据报告中的建议排出故障,实现降本增效。

以上就是Smartbi关于水务公司数据可视化模型建立,并帮助公司实现降本增效的案例分享


楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-29 03:19

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表