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案例頻道伴隨著信息物理系統的發展，西門子積極變革組 織機構，成立數字化工廠集團，推廣西門子在數字化技術發展下的解決方案和產品。在此背景下，未來的專家工程師必須具備多領域知識，不僅僅掌握自動化技能， 還必須對IT技術、機械電子和大數據分析等非傳統電氣領域有所涉及。SFAE作為西門子在中國最大的工程公司，幾乎涉及西門子所有產品線的應用，過去的 20年里積累了大量的使用經驗和行業解決方案。未來為了更好的支持西門子數字化業務大框架，SFAE工程部一直在積極探索和儲備相關技能。
作為工業大數據非常重要的底層數據支撐環節-設備狀態監測與故障診斷系統被選定為SFAE工程部提前積累和研究的一個方向。
設備狀態監測與故障診斷是由機械電子、計算機和數據通訊、現代測試和信號處理以及人工智能等多項技術交叉而發展起來的綜合及技術，是保證設備安全運行和實現 科學維護的關鍵手段之一。采用狀態監測技術其優勢是優化維修策略、控制維護成本：通過實施在線監測，提高機組的可靠性、減少非計劃停機次數，為智能工廠實施狀態檢修提供可靠依據。利用信息技術、降低工作強度：可在現場或遠程直接監測設備運行工作狀態及相關數據，從而大大降低機組日常監測強工作強度。通過對 振動數據的分析，及早發現設備的潛在隱患，遏制故障發展，避免重大事故發生，大幅減少維修成本。
針對狀態監測系統在風電行業的大量應用案 例，根據西門子現有產品，完成了針對風電行業和港口起重機行業的方案，涵蓋數據采集、數據存儲、通訊網絡、第三方系統數據分析等內容。此方案可與西門子原 有的電控系統相融合，從而提升電控系統競爭力，為幫助客戶實現設備智能化提供基礎。
未來的港口起重機將進入智能時代，起重機的遠程操作、智能維修、自動化是目前行業內的熱點技術名詞，而工程部此次方案的探索必將為智能維修提供競爭力的行業應用，為將來西門子在此領域的業務發展助力！
此方案基于西門子現有的CMS4000 為基礎，提供了振動、溫度、速度以及其它相關數據的監測和過程數據記錄的平臺，適用于機器與過程的復雜應用的開發與監測，可配置的狀態監測系統，基于 Profinet、以太網與SIPLUS軟件節點實現的全集成自動化(TIA)集成用于分析, 診斷，并且可以通過X-tools軟件或第三方系統來實現數據的呈現 。
現階段無論是西門子CMS4000系統還是其它廠家的狀態監測系統 都是對數據進行采集及處理，對于數據的診斷均需要有較專業技術人員進行分析。從長遠發展上看，如何實現狀態監測系統的自動診斷功能，直接針對生產和監測設 備給出合理計劃將是一個重要的研究方向。為了補充目前電氣工程師在機械設備振動數據分析的不足，目前工程部正在積極聯系外部資源和相關培訓，為工程師提供 學習和積累的平臺，相信不久的將來，SFAE的工程師必將成為西門子在數字化領域最為寶貴的人才。
CMS4000在風電機組狀態監測中的應用?
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號