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海润节能:打造智能医用新风系统远程运维云服务平台

2020/1/11    来源:e-works    作者:e-works整理      
关键字:远程运维  工业云平台  e-works岁末盘点  智能制造  海润节能  
本文为“2019年度中国智能制造最佳实践奖”参评案例。本次活动将评选出2019年度,在智能制造各领域有实践案例,或者有突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业实施智能制造的过程、步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,有效推动中国智能制造应用,供广大制造业行业企业学习供鉴。

一、企业简介

    海润节能位于重庆市两江新区,始创于1999年,是一家集研发、生产、销售、技术服务于一体的集团性企业,是国家财政部和国家发展改革委备案的国家级节能服务公司,更是一家在高新技术和软件方面获得国家级认证的双高双软企业,衡温衡湿衡氧医养室内环境系统开创者,新能源利用与绿色建筑室内空气环境领导者。海润节能目前拥有职工人数650人,公司下辖海润易赛、海润新风、山东海瑞、海润国灵、重庆润联、海润研究院等6个子公司和11家分公司,拥有重庆和广东两个生产基地,公司销售及售后服务网络覆盖全国各省市,公司经营状况良好,连续三年实现营收,增长均超过30%,截至2019年营收已达1.6亿元,上缴税费1000余万元。

    公司新风产品在全国三甲医院里市场份额70%左右,是国内的标杆企业。经过调整扩张后,海润节能主营业务是绿色建筑新能源利用与室内空气环境节能技术推广服务。海润节能始终坚持“创新专注、至诚守信”的企业理念,力争在2025年之前成为新能源利用与绿色室内空气环境系统最具价值服务商。

 图1 海润节能公司办公大楼

图1 海润节能公司办公大楼

二、企业在智能制造方面的现状

    公司高度重视企业信息化建设,经过两化融合管理体系的建立和运行,打造“海润云室内空气质量动态监测服务能力”、“智能新风系统远程运维云服务能力”,主要信息化建设如下:

    基础建设方面,公司信息化运维投入占比较高、有专职一级信息化部门和企业级专项信息化规划、企业主干网覆盖80%以上办公和生产区域及百人计算机拥有量较高、信息资源统一集中管理,在资金投入、组织和规划、设备设施、信息资源方面高于同行业平均水平。但公司信息以离线备份为主,在信息安全方面与同行业平均水平差距较大,建议逐步对重要数据进行双机热备。

    单项应用方面,公司应用OMS系统进行销售管理;应用金蝶K3系统进行财务管理;应用BIM系统进行工程施工过程的能源与环保、安全管理及项目管理;应用“海润云空气系统”进行室内空气质量在线监测及数据自动上传、分析、发布;应用T20天正暖通、T20天正电气、Revit、鸿业负荷计算、鸿业水力计算器、Dset、Equst、Fluent、斯维尔、STEP7 MicroWIN、kingview6.55、BIM等专业设计、分析软件进行产品设计和工艺设计;应用钉钉智能办公系统实现了办公自动化,在销售管理、财务管理、项目管理、质量和计量、安全管理、产品设计、工艺设计、能源与环保及其他经营业务管理方面高于同行业平均水平。但公司应用金蝶K3系统、OA系统进行采购管理生产管理的范围和深度不够,得分低于行业平均分;生产制造未应用MES系统,产品生产/工程施工设备设施自动化、数字化程度不高,在采购管理、生产管理、生产制造方面低于同行业平均水平。建议结合公司实际需要,按两化融合总体规划,将K3系统升级为ERP系统,深化在采购管理和生产管理方面的应用,导入MES系统,提升产品生产/工程施工设备设施自动化、数字化水平,使采购管理、生产管理、生产制造达到并超越同行业平均水平。

    集成提升方面,公司目前应用金蝶K3系统,初步实现了财务与进销存业务集成;应用金蝶K3系统、红圈OMS系统对销售及客户信息、财务信息、成本信息、竞争情报、市场趋势和环境进行分析,实现合同、收入、成本、利润等对比分析与决策,客户价值和信用决策及研发生产与经营管理的集成运营决策,在财务与业务集成、决策支持方面高于行业平均水平。但公司目前研发设计无PLM系统、生产制造无MES系统、采购管理无SRM系统,未实现产品信息在产品设计、工艺设计、生产管理、生产制造、工程施工各业务环节的关联维护和一致性管理,在产品设计与制造集成、管理与控制集成、产供销集成方面低于行业平均水平。建议结合公司实际需要,按两化融合总体规划,在提升单项应用水平的基础上,提升系统间的集成应用,逐步向综合集成迈进。

    协同创新方面,公司已开展跨企业网络化产品协同设计与制造,实现了产品绿色设计、绿色工艺创新,在产品协同创新与绿色发展方面得分高于行业平均水平。但公司尚未建立与供应商进行业务协同的SRM系统,与客户之间虽然有OMS系统应用,但应用的范围和深度不够,在产业链协同方面得分低于行业平均水平。建议结合公司实际需要,按两化融合总体规划,在综合集成突破后,逐步向协同创新迈进。

    竞争力方面,公司为高新技术创新型企业,产品质量合格率、按期交货率、产能利用率、全员劳动生产率、企业月度合并财务决算最终结果报出所需天数、新产品产值率、百人专利拥有量等指标较好,在产品质量和客户满意度、业务效率、财务优化、创新能力方面得分均高于行业平均水平,需要继续保持和提升。

    经济和社会效益方面,公司万元产值综合能耗、社会贡献率指标较好,社会效益均高于行业平均水平。但公司成本费用利润率、销售利润率指标一般,经济效益指标略低于行业平均水平,建议结合公司实际需要,按两化融合总体规划进行新型能力建设,提高管理水平和效率,提升经济效益。

三、参评智能制造项目详细情况介绍

    1. 项目背景介绍

    近年来,在空气质量日益恶化的背景下,居住建筑物内的通风、室内空气质量优劣已经成为社会关注、民众担心的热点。调节室内空气质量的新风系统设计与开发也成为当下国内研究人员及相关企业的重点研究领域之一。

    欧洲与上个世纪中后期首先提出了“新风系统”的概念并开发出低噪音高静压送风机,其通过持续不断的机械送风更换室内的空气以改善室内空气的质量。目前,智能化的新风系统已在欧洲建筑中得到广泛应用。西班牙的城市住宅建筑中已普遍安装了住宅微循环空气置换装置,该系统具有高性能的风机与气流控制系统,能够持续控制通风路径的通风方式从而使新风的更换得到完全的控制;德国则将住宅通风系统与建筑物融为一体,其使用智能化的通风调控系统,控制室外新鲜空气通过集中统一的管道过滤后吸入建筑内部,同时将室内的废气通过管道无害化处理后集中排向室外。

    国内建筑长期采用自然通风,新风系统的普及程度有限且智能化程度不高;但在国内空气质量问题日益严峻的背景下,国内也有一定数量的企业和研究机构开展了智能新风管控系统的研发。例如,云贝壳新风联合清华大学航空航天学院专家研究出一款双分体设计的新风系统,该系统采用全智能动态平衡梯级微正压原理,实时采集空气的检测数据并上传至云平台经过云平台的统一计算并将数据下发至新风机从而调整设备运转状态,使室内始终保持动态平衡的由高到低的梯级微正压环境。

    2. 项目实施与应用情况详细介绍

    1)项目研究内容

    本项目针对医院室内环境复杂、人员过度集中、空气质量要求高、医用新风系统能耗较高等问题,提出并研发一套具有自主知识产权的大数据驱动下智能新风系统远程运维云服务平台,实现医用新风系统的智能化运行,以提升医疗机构室内空气质量,并降低新风系统能耗。具体内容包括:研究突破多源异构数据实时采集与融合处理方法、基于专家系统的故障预测模型与故障索引知识库构建方法、设备故障远程监测/预警与在线诊断技术、智能新风系统能耗监控及优化分析方法、基于人工智能和数据挖掘的空气质量预警与调控技术;基于公司现有平台和技术基础,研发一套具有自主知识产权的大数据驱动下智能新风系统远程运维云服务平台,实现智能医用新风系统的远程无人操控、运行状态在线监测、工作环境预警、预测性维护、故障预警、远程诊断与智能决策等;基于以上成果,面向医院系统开展示范应用。项目的主要研究内容框架如图2所示。

 图2 项目研究内容总体框架

图2 项目研究内容总体框架

    2)项目总体技术路线

    本项目在检索查阅项目相关技术资料和调研医用新风系统服务实际需求的前提下,首先调研当前大数据平台和医用新风系统远程运维相关技术现状,找到新风系统服务关键业务环节中应用大数据技术实现智能化远程运维的需求;然后研究构建大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云平台所涉及的相关理论方法和关键技术;在此基础上,完成具有自主知识产权的大数据平台的研发和基于大数据平台的医用新风系统远程运维云服务平台的研发,包括远程无人操控、状态在线监测、预测性维护、工作环境预警及诊断与决策等核心功能模块;最后结合典型医院在智能新风系统远程运维的需求,开展医用新风系统远程运维云服务平台应用示范,取得显著的应用效益。项目总体技术路线如图3所示。

 图3 项目研究技术路线

图3 项目研究技术路线

    3)关键技术路线

    (1)大数据驱动下智能医用新风远程运维云服务平台总体运行模式。

 图4 大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云服务平台总体运行模式

图4 大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云服务平台总体运行模式

    大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云服务平台的核心是一个面向智能医用新风系统的大数据平台。该平台从功能上可以划分为四个主要部分,分别为计算中心和数据库、数据科学模块、模型管理模块和模型执行引擎:

    计算中心和数据库一方面提供支撑智能医用新风系统和新风系统远程运维云服务平台运行的计算能力,另一方面存储新风系统运行过程各业务环节产生的海量数据和新风系统远程运维云服务平台产生的运行与维护数据;

    数据科学模块的主要功能是根据数据库中的海量业务大数据自动生成业务相关的运行与维护模型;

    模型管理模块负责对数据科学模块生成的业务模型进行统一管理,必要时更新或修正这些业务模型;

    模型执行引擎执行业务模型并由此得到新风系统的运行指令和维护指令。

    新风系统远程运维云服务平台在大数据平台的基础上进行搭建,前者是远程运维云服务平台功能的前端展示,是直接与用户交互的界面;后者负责存储数据、构建模型和执行模型,并将得出的运维结果传递给前者,用户并不会直接接触到大数据平台。

    (2)多源异构数据实时采集与融合处理方法

 图5 智能医用新风系统多源异构数据实时采集与融合处理实施方案

图5 智能医用新风系统多源异构数据实时采集与融合处理实施方案

    针对智能医用新风系统远程运维对多源异构数据实时采集与融合处理的需求,本项目基于4G、WLAN无线通讯与有线以太网相结合的方式,实现各医用新风系统设备的云端平台接入,从而对安装于各医院的新风系统的设备运行状态、室内空气质量等多元异构数据进行实时采集;在此基础上,对采集到的数据进行清洗、转换等数据融合处理,进行智能医用新风系统多源异构数据的云端集成,最终实现人机交互和系统资源的整合,为实时监控系统运行状态、远程维护等提供数据支撑,从而有效提升智能医用新风系统的运行可靠性。

    该方案以医用智能新风系统的底层设备为数据信息采集对象,由于各智能医用新风系统内包含的设备种类、型号及其安装位置等不尽相同,不同设备需要根据其实际情况采取不同的通讯方式以实现数据采集。针对室内集中安装的新风系统设备,通过对设备改造升级,加装以太网通讯接口实现设备与医院内布置的区域服务器间的通信;而针对外墙、屋顶等位置安装的新风系统设备,通过在设备中安装4G通讯模块、WLAN通讯模块等无线通讯模块,接入医院无线网络,实现其与区域服务器的通信。

    因设备种类、型号等方面的差异,从各新风系统不同设备采集到的多源数据在语义、语法、格式等方面均普遍具有异构性,区域服务器在接收这些数据后,除需对数据的完整性、合法性等进行初步分析与校验外,还需要将上述多源异构数据依据XML模板转换为统一语义、语法、格式的XML文件,以消除数据间的异构性;而后将处理后的XML文件通过互联网加密传输至企业的中央服务器。

 图6 智能医用新风系统多源异构数据抽取/转换/上传流程

图6 智能医用新风系统多源异构数据抽取/转换/上传流程

    中央服务器接收到的携带数据的XML文件后,一方面将其解析后分类存储至数据库相应位置以供后续使用;另一方面根据用户需求,利用大数据技术等对数据进行进一步分析、处理、集成后,在远程运维云服务平台的各用户终端设备界面中实时展示,最终实现智能医用新风系统的多源异构数据实时采集与融合处理。

    (3)基于专家系统的故障预测模型与故障索引知识库构建

    智能医用新风系统多安装于医院等医疗机构,系统的安装地域分布广,单纯依赖故障出现后的“事后”维护已难以满足用户对医用新风系统运行可靠性的需求;同时,智能医用新风系统设备种类多,故障类型复杂,单纯依赖人工现场进行故障定位效果不佳,故障诊断的经验知识也不能被有效积累和复用。为此,本项目研究一种基于专家系统的智能医用新风系统故障预测模型,并建立其配套的故障索引知识库,从而为医用新风系统的智能化远程运维提供决策支撑。

    基于专家系统的智能医用新风系统故障预测模型架构如图7所示,新风系统的维修人员及专家使用人机交互界面将历史故障记录的故障类型及其数据特征信息以推理规则的形式输入到故障索引知识库中,形成故障诊断的推理规则知识;同时将故障类型与维修方式、维修效果等信息以关系型数据的形式录入到故障索引知识库中;两种类型的知识共同组成了基于专家系统的智能医用新风系统故障预测模型的故障索引知识库。

    推理机将从载入规则并与知识库中的既有故障类型相匹配,对完成配对的故障记录进行故障数据特征规则等的更新和补充;对于未匹配到既有故障类型的新故障记录,将在知识库中创建新的故障维修规则知识。专家同样可以通过人机交互界面直接对推理机规则以及知识库进行升级和维护,使专家系统不断适应新风系统设备的更新换代。

    智能医用新风系统远程运维云服务平台既可以将当前设备的运行状态数据交由该专家系统功能进行故障分析,也可运用离线分析、准实时分析、机器学习等大数据技术求解智能医用新风系统设备运行状态数据的变化趋势,并将变化趋势数据发送到该故障预测专家系统,系统的推理机在收到云平台的数据后将根据规则同知识库中的设备故障知识进行匹配,而后由解释机根据推理结果,向远程运维云服务平台返回设备故障预测结果及维修方案。

 图7 基于专家系统的智能医用新风系统故障预测模型架构

图7 基于专家系统的智能医用新风系统故障预测模型架构

    (4)新风系统故障远程监测、预警与在线诊断

    针对传统新风机组定期维护、现场监测、事后维修的不足,研究大数据驱动下新风机组运行状态在线远程监测、预警及在线诊断技术,对设备运行过程中的海量数据进行采集、处理,并在云服务平台上应用,实现设备状态在线可视化监测、在线诊断、故障预警。该技术研究思路如图8所示。

 图8 新风系统故障远程监测、预警与在线诊断技术研究思路

图8 新风系统故障远程监测、预警与在线诊断技术研究思路

    基于采集到的海量新风机组设备信息,通过数据分组、数据存储、异构数据清洗等手段初步获取表征设备运行状态的关键性、标志性数据集;在此基础上研究进一步利用朴素贝叶斯、神经网络、离线分析等基于大数据的数据挖掘技术对设备状态数据进行二次深度挖掘和趋势分析,并将得到的设备运行状态核心数据交由本项目开发的故障诊断专家系统进行分析,从而实现对新风机组设备的在线监测、预警及在线诊断;最终将设备运行状态及其故障预测结果等信息通过云服务平台在浏览器、移动终端等界面实时展示。

    (5)智能新风系统能耗监控及优化分析方法

    智能医用新风系统控制多种功能各异的设备集成化运行,设备总量大、运行时间长、能耗成本高,实现对控制新风系统能耗的智能监控与优化分析,降低新风系统整体能源消耗,对于医疗机构降低运营成本、实现节能减排目标具有重要意义。

    智能新风系统能耗监控及优化分析方法如图9所示,其将在智能医用新风系统设备的出厂测试阶段反复多次进行不同负载情况的能耗测试,基于测试数据建立新风系统各设备的能耗与送风量等设备性能的关系曲线,从而建立智能医用新风系统的总体性能-能耗模型。

    同时,在深入分析医疗机构建筑结构布局的基础上,提取医疗机构建筑结构的共通布局,运用计算流体动力学相关理论,建立适用于医疗机构走廊、科室、病房等常见场景的通风流体动力学模型,通过有限差分法、有限元法和有限体积法等方法对其进行数值仿真,得到通风量与空气质量约束关系。

    最终,将智能医用新风系统的总体能耗-性能模型与通风量与空气质量约束关系相结合,从而使智能新风系统能耗监控及优化分析问题转化为以医疗机构不同场景、不同时间段、不同人流量下的动态空气质量要求为约束条件,新风系统整体能耗最低的最优化问题。

 图9 智能新风系统能耗监控及优化分析方法

图9 智能新风系统能耗监控及优化分析方法

    该智能医用新风系统能耗监控及优化分析方法将依据远程运维云服务平台实时采集到人流量、空气质量等数据计算空气质量需求,并同设备运行状态数据一同带入该最优化模型,通过智能算法求解各设备的最优化运行参数,并向新风系统各设备下达;当采集到的设备运行状态数据等超过最优化目标条件约束,则自动发出警报,以实现对智能医用新风系统能源消耗的智能监控。

    (6)基于人工智能和数据挖掘的空气质量预警与调控技术

    针对医院室内环境复杂、人员过度集中、对空气质量敏感的问题,为确保空气质量安全和及时响应外界变化,本项目提出了一种基于人工智能和数据挖掘的空气质量预警与调控技术,有效解决当前空气质量监控指标单一、空气质量无法预警的难题,如图10所示。

 图10 基于人工智能和数据挖掘的空气质量预警与调控技术研究框架

图10 基于人工智能和数据挖掘的空气质量预警与调控技术研究框架

    其首先将在医疗机构新增的温度传感器、湿度传感器、PM2.5监测器、二氧化碳传感器等多种专用传感器,实现空气质量多方位采集,和空气质量的多角度感知,同时将采集到的数据传输到云服务平台数据处理模块对数据进行清洗、交换、集成等处理;基于采集到的多维空气质量数据,本项目建立了空气质量模型,在此基础上,划分空气质量预警级别并设置相应的阈值。

    最终基于所建立的空气质量预警模型,在云服务平台开发温度智能调控、湿度智能调控、二氧化碳智能调控及PM2.5智能调控等功能模块,将医疗机构实时采集的空气质量数据带入上述模型,并输出的结果与阈值比较。若输出结果接近阈值则发出报警;若超出阈值,则自动与新风系统远程运维云服务平台的能耗管控功能进行联动,通过提高整新风系统运行负载,以改善医疗机构室内空气质量,最终实现根据预警级别进行的医疗机构空气质量实施智能、精准、远程调控。

    (7)大数据驱动下智能医用新风远程运维云服务平台

    结合典型医院在新风系统服务关键业务环节的远程运维需求,搭建大数据驱动下医用新风系统远程运维云服务平台,实现智能医用新风系统的远程无人操控、运行状态在线监测、工作环境预警、预测性维护、故障预警、远程诊断与智能决策等。该云服务平台架构如图11所示,主要由物理资源层、物联层、大数据平台层、云服务层及用户层五层结构组成。

 图11 大数据驱动下智能医用新风远程运维云服务平台架构

图11 大数据驱动下智能医用新风远程运维云服务平台架构

    物理资源层主要由新风系统机组设备及相应的监测装置组成,其携带服务现场的各类信息并对新风管理系统发出的指令作出相应;

    物联层是通过布置在医疗机构的4G/Wifi通讯模块、有线光纤通讯模块等实现新风机组异构设备的互联互通;

    大数据平台层是对物联层上传的数据进行数据存储、数据处理及数据分析,为云服务平台的运行提供计算和数据支撑;

    云服务平台层是核心,实现远程监测、在线诊断、故障预警、新风机组远程调控等功能:

    远程监测:远程监测将现场的送风机、排风机、能量回收机等设备、温度传感器、PM2.5监测器等监控装置的状态信息、质量信息以报表、电子看板展现并实时监控现场环境。

    在线诊断:在线诊断是利用平台的数据处理模块,对监控、采集到的大数据进行处理,包括运行状态诊断、运行功率诊断、空气质量诊断、传感器诊断等,并将诊断结果发送至用户层,该功能可提醒管理人员提前对设备、检测装置的维修维护和更换做出解决方案。

    故障预警:故障预警是通过在平台建立数据模型实时对数据库的数据计算,对于超过安全阈值的指标进行预警,主要包括温湿度传感器预警、PM2.5检测器预警、二氧化碳预警、电机预警、压差状态预警、能耗预警等。

    远程调控:远程调控是指在云服务平台上,远程对终端设备、检测装置的启停控制,以及在出现设备、传感装置预警后做出具有针对性的调控,远程、实时维护空气质量安全和设备的稳定运行。

 图12 远程调控功能效果图

图12 远程调控功能效果图

    4)推广应用方案

    基于上述项目的技术研究成果及所研发的大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云服务平台,结合医疗机构的运行特点及新风系统智能化需求,提出本项目的应用实施方案如图13所示:

 图13 大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云服务平台推广应用方案

图13 大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云服务平台推广应用方案

    在完成大数据驱动下智能医用新风系统远程运维云服务平台建设并上线运行的基础上,选取若干家试点医疗机构进行平台的试运行,通过对其医用新风系统进行硬件智能化改造升级,部署通讯模块、加装传感器等,并在机构内布置区域服务器,实现对医疗机构新风系统多源异构数据的采集与分析;

    在试点医疗机构硬件设备改造升级完成后,将该机构的智能医用新风系统整体接入该智能医用新风系统远程运维云服务平台,向其提供远程运维服务,并在此期间进行不断完善平台的软硬件设计,提高平台可靠性与稳定性;

    当智能医用新风系统远程运维云服务平台能够稳定实现既定目标功能,为试点医疗机构的智能新风系统提供可靠的远程运维服务后,开放平台接入权限并配合有意向的医疗机构进行新风系统设备改造升级,部署相应的区域服务器,以便更多的医用智能新风系统接入该远程运维云服务平台,从而实现该大数据驱动下的智能医用新风系统远程运维云服务平台向更多医疗机构的覆盖,推广该远程运维云平台的应用范围。

    5)创新点

    本项目率先建立一种基于专家系统的智能医用新风系统故障预测模型,并建立其配套的故障索引知识库,其可为医用新风系统的智能化远程运维提供决策支撑;

    本项目建立一种智能医用新风系统的总体性能-能耗模型,并研究基于该模型的智能新风系统能耗监控及优化分析方法,其将实现对医用新风系统能耗的智能监控与优化分析,降低新风系统整体能源消耗;

    本项目建立一种医疗机构室内空气质量模型并运用大数据技术和智能算法对其求解,实现基于人工智能和数据挖掘的空气质量预警与调控技术,其将有效解决当前医疗机构室内空气质量无法实时预警、调控的难题;

    本项目打造一个适用于智能医用新风系统的大数据驱动远程运维云服务平台,该平台将实现智能医用新风系统的远程无人操控、运行状态在线监测、工作环境预警、预测性维护、故障预警、远程诊断与智能决策等,其能够满足广大医疗机构对新风系统远程运维与空气质量动态管控调节的迫切需求。

    3. 效益分析

    因此,本项目打造的以大数据驱动的医用智能新风系统远程运维云服务平台,形成一套绿色医养建筑新风系统远程智能运维及调控技术研究及应用报告,在国际上具备一定的先进性的,将填补国内医疗机构基础设施领域的大数据远程运维调控的应用空白,为大数据技术在医疗行业的落地应用提供良好的应用示范。

    本项目开发的智能医用新风系统远程运维云服务平台,将实现对医用新风系统的智能化改造升级与远程运维,在国内智能新风系统相关研究中处于领先地位,在全球智能新风系统研发中亦具有一定的先进性。同时,大数据、云计算等新兴信息在推动传统产业的转型升级方面展现出的强大动力,已吸引了国内外学者、企业和政府的广泛关注。

    本项目与国内外先进企业的大数据平台接轨,打造一个在国际上具备一定的先进性的,以大数据驱动的医用智能新风系统远程运维云服务平台,该平台将填补国内外医疗机构基础设施领域的大数据远程运维的应用空白,为大数据技术在医疗行业的落地应用提供良好的应用示范。

    该平台面向医院开展智能新风系统远程运维服务,接入节点数不少于200个,新风系统能耗降低20%以上,故障响应能力提高30%以上,设备稳定运行效率提高10%,实现运营成本降低25%以上,年经济效益5000万元以上。

责任编辑:梁曦
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