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DeepSeek賦能新一代高智能化SCADA

發(fā)布時間:2025-2-13     來源:智能制造之家    編輯:衡盛楠    審核:張經(jīng)緯 王靜

中控SCADA已成功和DeepSeek完成技術結合,中控SCADA編程助手、AI智問再次升級,將更加聰明的幫助各位工程師完成項目搭建。

此外,中控SCADA團隊在未來會投入更多研發(fā)精力,深度結合DeepSeek,提升工業(yè)組態(tài)領域的智能化水平和效率。

中控SCADA是國內(nèi)五萬點免費的工業(yè)組態(tài)軟件,文末獲取安裝包。

1. 數(shù)據(jù)智能分析與預測

PART.01 場景

利用DeepSeekAI模型處理中控SCADA采集的實時工業(yè)數(shù)據(jù)(如溫度、壓力、能耗等)。

PART.02 應用

異常檢測:AI實時分析數(shù)據(jù)流,識別設備異?;蚬に嚻?,觸發(fā)SCADA報警系統(tǒng)。

預測性維護:通過時序數(shù)據(jù)預測設備壽命或故障概率,提前安排維護計劃,減少停機損失。

 能效優(yōu)化  :分析生產(chǎn)能耗模式,AI生成節(jié)能策略并反饋至SCADA執(zhí)行(如調(diào)整設備運行參數(shù))。

PART.03 提升生產(chǎn)效率

 實時監(jiān)控與優(yōu)化:通過實時數(shù)據(jù)采集和分析,優(yōu)化生產(chǎn)流程,減少停機時間,提高生產(chǎn)效率。

 預測性維護:提前預測設備故障,減少意外停機,延長設備使用壽命。

2. 知識管理與決策支持

PART.01 場景

構建基于AI的工業(yè)知識庫,輔助SCADA系統(tǒng)決策。

PART.02   應用

故障知識圖譜:將歷史故障數(shù)據(jù)與解決方案結構化,AI實時匹配當前報警提供處理建議。

工藝優(yōu)化:通過強化學習模擬不同生產(chǎn)參數(shù)組合,推薦SCADA系統(tǒng)最優(yōu)控制策略。

培訓模擬:AI生成虛擬故障場景,用于SCADA操作員的應急演練。

PART.03 增強決策能力

 數(shù)據(jù)驅動的決策:提供詳細的數(shù)據(jù)分析和可視化報告,幫助管理層做出更明智的決策。

趨勢預測:通過歷史數(shù)據(jù)和趨勢分析,預測未來生產(chǎn)需求和市場變化。

3. 邊緣智能與實時響應

PART.01 場景

部署輕量化DeepSeek模型至邊緣設備(如PLC、網(wǎng)關),與SCADA協(xié)同。

PART.02 應用

本地實時推理:在邊緣端快速處理傳感器數(shù)據(jù),減少云端依賴(如毫秒級異常停機判斷)。

自適應控制:AI動態(tài)調(diào)整PID參數(shù),通過SCADA實現(xiàn)閉環(huán)控制,應對復雜工況變化。

數(shù)據(jù)過濾:邊緣AI預處理冗余數(shù)據(jù),僅上傳關鍵信息至SCADA中心,降低帶寬壓力。

PART.03 提高產(chǎn)品質(zhì)量

工藝優(yōu)化:通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)工藝,提高產(chǎn)品一致性和質(zhì)量。

實時質(zhì)量控制:實時監(jiān)控生產(chǎn)過程中的關鍵參數(shù),及時發(fā)現(xiàn)并糾正質(zhì)量問題。

中控技術現(xiàn)已推出自帶GPUPLC控制器——GCS-M4 ,具備強大運算能力與可靠性,支持多種主流協(xié)議。依托于強大的算力支撐可直接處理攝像頭數(shù)據(jù),與視覺處理等AI技術結合,目前已在油氣井口實現(xiàn)泡沫識別、白酒廠內(nèi)智能摘酒等算法應用。

4. 安全增強

PART.01 場景

AI強化SCADA系統(tǒng)的網(wǎng)絡安全。

PART.02 應用

入侵檢測:DeepSeek分析網(wǎng)絡流量,識別異常訪問模式(如非法OPC UA連接)。

日志審計:自動關聯(lián)SCADA操作日志與外部威脅情報,發(fā)現(xiàn)潛在攻擊鏈。

模擬攻擊測試:AI生成針對性攻擊代碼,測試SCADA系統(tǒng)漏洞。

PART.03 安全性提升

安全監(jiān)控:實時監(jiān)控安全相關數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)潛在風險,確保生產(chǎn)安全。

合規(guī)性保障:確保生產(chǎn)過程符合行業(yè)標準和法規(guī),減少合規(guī)風險。

通過上述結合,中控SCADA將從數(shù)據(jù)監(jiān)控升級為智能決策中樞,推動工業(yè)場景的數(shù)字化轉型。實際落地需分階段驗證,從單點場景(如設備狀態(tài)預測、維護)切入,完成各模塊的研發(fā)和落地,逐步擴展至全廠級應用。

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