在“双碳”背景下，水处理是实现绿色低碳目标的关键领域。而在现代化水处理行业中，无论引取水、进出水还是官网调压，又或是污水处理的曝气和脱水环节，都离不开风机、泵等大量旋转机械设备的运营支持；正是这些设备的良好运转，才保证了持续高效的生产运营。
21世纪初，旋转机械的状态监测这个概念渐渐从电力、石化、冶金三大行业延伸至各个行业，水处理也是其中的一个应用分支，但该行业有它的特殊性，主要体现在如下几点：
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没有完善的预防性维护措施和相应机构。如果只是单纯地增设传感器和采集设备来收集振动、温度等数据，却没有分析师提供辅助分析，将难以达到预期目的。
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工况多变。有别于电力、化工等行业的关键机组，水处理行业的旋转设备受工艺影响，可能经常需要调节参数以匹配产能。机械数据会直接受到生产调节的影响，比如进/出水口压力、设备转速、流量、通风量等条件，导致单一的状态监测系统很容易产生误报警动作，使得本应带来便捷的预防性维护系统却成为了设备管理人员的负担。
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同一机组的各单元设备，其电气参数也可能各不相同。即便是相同参数的机械设备，由于电气参数的设置不同，也会直接导致监测数据的标准模型发生变化，比如转速、负载等。
随着技术的进步和知识领域的拓展，设备集成化状态监测以及全生命周期管理逐渐成为聚光灯下的新宠儿。根据德勤发布的《预测性维护和智能工厂》报告显示，不合理的维护策略将导致工厂产能降低5%~20%，工业企业每年由于意外停机而造成的损失高达500亿美元。以澳大利亚最大的水厂——悉尼水厂为例，通过实施有效的预测性维护解决方案，在12个月中，节约维修成本10%，并且通过清理水槽，降低了环境和公共健康风险。
那么，如何才能有效地监测设备运行数据，从而及时发现潜在问题并进一步对其进行优化调节呢？
解决方案和实现方法
罗克韦尔自动化首先通过对关键设备的电气数据、工艺数据、机械状态实时数据以及相关的历史维护数据进行整合与裁剪，进一步提取有价值的设备信息。同时通过设备资料库进行规则匹配，将不确定的信息确定化，从而在故障发生前，及时发现潜在隐患，根据危险等级进行分类统计和概率叠加。
这种操作的优势在于，一方面，设备状态信息会实时地发送至后台服务器，详细记录设备运行状态和变化，并根据历史和实时信息调整生产优化措施，保障安全、稳定、高效的生产运营；另一方面，当设备运行状态危及生产时，及时将信息上传至综合监控中心，提醒生产运维人员做出应急响应，以免发生事故。
最后，智能运维平台将集成集团下属的所有设备运行数据，进一步优化厂区设计方案以满足更高的生产运营要求，真正形成数据到信息、信息到知识、知识到优化、优化到生产和生产到数据的完整闭环，助力用户实现真正意义上的设备、网络、管理、服务全面打通。
