如何定義工作站
站點是在特定區域為完成特定任務而建造的乙個或多個設施的集合。 常見的電站涉及各行各業，如電力行業的變電站、開閉站、配電室等另乙個例子是燃氣行業的門站、調壓站、加油站等此外，還有充電站、加油站、光伏電站、供熱站、汙水處理站、供水幫浦站等。
車站通常以運營為核心，通過組織人員和裝置進行運營，為外界提供服務，因此運營的效率、成本和可靠性是車站的基礎。
倉庫數位化的未來
車站數位化是指通過數字技術對車站進行綜合感知、自動控制、智慧型化管理和視覺化展示的過程。 車站數位化可以提高裝置執行效率，降低運營成本，保證安全可靠，提高服務質量，從而推動行業轉型公升級和可持續發展。
提高裝置執行效率：數位化站通過資料分析和智慧型規則，實現裝置最優能耗和投入產出比。
降低運營成本：數字站可實現“無人或少人”，降本明顯。
確保安全可靠：對於許多加油站來說，安全問題是第一要務，例如變電站和加油站。 能夠及時發現安全問題，提前發現安全隱患，是這類數字站的一大建設目標。
提公升業務質量：數位化運維和閉環運營，顯著提公升業務水平。
車站數位化關鍵技術
資料採集。 通過感測器、儀表、攝像頭獲取站的實時資料，實現資料採集和監控。 這是坑感測器協議的種類很多，而且很複雜，這會導致系統架構複雜，最終系統難以實現，bug多，建設週期長。 為了避免這個問題，需要抽象出乙個高內聚、低耦合的物聯網技術架構，如基礎通訊、物模型、平台協議等通用模組才能提取出來，而像採集模組、資料處理模組、**模組一樣能夠配置和互換，以滿足多樣化的需求。 下圖是33個開源物聯網平台的架構圖，供參考。
圖1 33個開源物聯網平台架構圖
資料分析和處理。
對收集到的資料進行處理和分析，以探索資料背後的規律和潛在價值。 這裡的陷阱是，隨著時間的增長，資料量會變得非常龐大，需要足夠快地儲存資料以滿足查詢和分析的需求將是乙個巨大的挑戰。 為了滿足效能方面的要求，需要根據物聯網系統多寫少讀、注重裝置和時間的特點，選擇資料庫和中介軟體，設計表結構，以及分片和分表方案。
AI 分析。 利用人工智慧技術實現故障預警、智慧型管理、優化控制等功能。 這裡的陷阱是，由於缺乏特徵資料和樣本不足，模型很有可能無法收斂。 例如，乙個月內不會有幾個，因此 AI 沒有辦法學習可用的模型。 這種問題在行業內是難題，為了避免，首先要仔細分析定義特徵，看看有沒有其他可以替換的特徵，然後有一些技術可以嘗試，比如小樣本學習、遷移學習、樣本增強、 等。
圖2 33物聯網平台的AI**分析應用。
數字孿生。 通過計算機建模技術，將車站的物理空間對映到數字空間，使車站的視覺顯示完全接近真實情況。 這裡的陷阱是，目前的建模成本比較高，而且建模方法多種多樣，如果不慎重選擇，就會面臨成本高、預算超支、施工周期長等問題。 因此，仔細分析您的實際需求，以各種方式檢查建模的成本，在效果、需求和成本之間找到平衡點，並選擇合適的技術非常重要。
圖3 化工廠的數字孿生
定位技術。 通過定位技術，將人、車輛等運動目標的位置對映到數字空間，常用於動態感知、巡檢打卡、軌跡管理等。 這裡的陷阱是，定位技術有很多種，每一種都有不同的精度、成本和場景，如果不小心，就會面臨成本高、效果不達標等問題。 定位技術的選擇應根據您的實際精度需求、部署條件和成本，選擇合適的技術。
車站數位化程序
首先是需求分析，這是最重要的，專案的成敗很大程度上取決於需求分析。 要盡可能廣泛地充分研究、收集和分析需求，並能夠根據成本和收益進行權衡，可以分階段、逐步迭代地構建。 常見的失敗包括：沒有整體的產品路線圖，對成本的重視不夠，對實際使用者的意見重視不夠，沒有考慮產品的核心價值。
然後是硬體選型、軟體選型，如果軟體部分要自己開發，就需要經歷這一系列的軟體開發過程：架構設計（包括技術路線、協議、介面、資料庫、安全等架構設計要素）、原型設計、實現、測試、部署等。 最後，軟硬體安裝完畢，試執行，正式投入使用。
33物聯網平台助力車站數位化
對於本文提到的“陷阱”，如果能及時注意和避免，專案成功的概率將大大提高。 基於33物聯網平台的車站數位化解決方案可以說是行業最佳實踐的集合，為大家走過了大部分的“坑”，33在數字車站建設方面積累了大量的經驗，歡迎蒞臨指導。
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