智慧环保，如何把物联网技术应用到环境

环境保护一直是政府耳提命面的重要课题，尤其是临近年关，京津冀各地工厂纷纷宣布停产、限产，北方因供暖造成的大气污染加重，而实行分时段供暖，自从PM25、雾霾等关键词闯进人们的视野之后，环保更是每年必抓的重点。
在环境越来越恶劣的今天，物联网能够给环境保护带来哪些帮助呢？智能环保如何为人类造福？
智慧环保是借助多种技术方案，构建一个高度感知的环保基础环境，实现对环境相关指标及时、互动、整合的信息感知、传递和处理，以促进污染减排、环境风险防范、生态文明建设防范、生态文明建设和环保事业科学发展的先进环保理念。
在我国，环境形势十分严峻，主要原因之一是表现为环境监测能力严重滞后，环境监测水平地区差异十分明显，部分落后地区的环境监测站甚至不能正常开展工作，同时环境监测领域的广度及深度还不够，环境监测对象以水、气、声、渣为主，土壤、生物、放射物、电磁辐射、环境振动、让污染、光污染等监测工作还处于起步阶段，有毒、有害、有机污染物等项目的检测还处于 谋划阶段。
而且，我国的环境监测网络体系并不完善，环境监测信息统一发布平台尚未建立，以点代面，存在很大的隐患，为了适应环境发展的需求，必须通过加强环境科技创新以提高环境监测和预警的技术支撑能力，提高检测装置的进度，扩大自动检测范围， 提高所用设备长期运行的可靠性，加强信息处理能力、控制技术的应用，实现环境质量变化的预报和环境质量的直接控制。
物联网在智慧环保中，是数据实时获取、更新与管理的重要手段。对智慧环保企业信息技术应用而言，大数据对其产生的影响：促使数据获取与存储设备的更广泛应用，激发数据分析与挖掘技术的更强烈需求。
物联网智慧环保通过综合应用传感器、全球定位系统、视频监控、卫星遥感、红外探测、射频识别等装置与技术，实时采集污染源、环境质量、生态等信息，构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境检测网络，推动环境信息资源高效、精准的传递，通过构建海量数据资源中心和统一的服务平台支撑，支持污染源监控、环境质量检测、监督执法及管理决策等环保业务的全称智能，从而达到促进污染减排与环境风险防范、培育环保战略性新型产业，促进生态文明建设和环保事业科学发展的目的。
物联网在环境保护中的应用
1 构建环保领域物联网体系
物联网作为一个系统，与其他网络一样，也有其内部特有的架构，其结构主要有三层：一感知层，通过RFID技术、传感器、二维码等物联网底层传感技术，实现物体信息实时获取，并通过传感网络；二网络层，通过将互联网、3/4G网络、短波网等多种网络平台的融合，构建物联网网络平台，将感知层采集到的信息实时准确地传递至环保信息中心，并对数据清理、整合、汇总，处理各种机械或人工造成的异常；三应用层，把感知层采集的信息，根据各功能模块需要进行智能化处理，实现污染的早期预警、治理IDE自动调节、环保信息的实时发布等环境物联网应用功能，并补救各种不稳定的技术结构，和程序、硬件以及网络的错误、调整数据采集传感器不稳定的工作环境。
2 开发智能化处理功能
物联网技术应用的目的在于，通过广泛采集的数据，运用数据挖掘等智能化技术，对采集的数据进行筛选和提炼，为决策层提供安全、可靠、有效的决策依据。数据的智能化处理是物联网技术应用的本质特征之一，在任何领域对物联网智能化优势，对环境监测进行智能化处理，将简单的环境监测数据提炼为各有价值的统计数据，至少可以达到两个目的：一方面延长污染环境预警时间，另一方面为环保部门治理环境污染提供可靠的决策依据。
3 实现自动化控制作用
物联网技术在环保领域中的应用，不能单单对数据进行采集然后传输至环保部门信息处理中心，除了要达到对环境污染提前预警和智能决策之外，物联网技术的应用实现在污染扩大之前自动对污染做出早期处理，缓解或阻止环境污染的进一步扩大。
4 提高抗损坏能力属性
在环保领域，大多数物联网传感设备需要长期暴露在不同的自然环境，如空气、水源等自然环境中，这会对物联网设备造成一定负面影响，尤其是在垃圾收集、生活污水处理、工业废气的检测等污染严重的区域，对传感设备的损坏程度十分胭脂红，物联网设备设施的耐用性问题，是目前制约其在环保领域应用上的主要瓶颈。
5 构建多平台网络模式
为保证环保工作中，物联网的正常运作，需要建立以互联网为主体，多网络平台共同适用的网络平台环境，以互联网为主体，原因在于需要环保工作中，信息采集处理的范围广，需要互联网作为主要运作平台，且面对城市、大型环保工程等基础设施较好的区域，互联网平台优势明显。
智能环保发展价值分析
1 对政府的价值分析
提高管理效率，提升环境保护效果，解决人员缺乏与监管任务繁重的矛盾。
2 对企业的价值分析
提高企业管理水平，对企业产生的废气、废水、废渣数量可准确掌握，承担起企业应用的社会责任。
3 对公众的价值分析
满足公众对于环境状况的知情权，还可以环境污染举报与投诉处理平台。
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随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）
工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可 *** 作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可 *** 作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。
三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。
五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。

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