樓宇自控（BMS）與環境監測係（xì）統（EMS）在製藥（yào）行業廣泛應用於潔（jié）淨室、GMP車間和倉儲（chǔ）物流環境，以確保藥品生產的（de）合規性、安全（quán）性和穩定性。

針對BMS&EMS係統的特（tè）性，結合製藥監管（guǎn）趨嚴、數字化轉型（xíng）加速以及環境保（bǎo）護與可持續發展的行業趨勢，浙（zhè）遠自動化依托前沿技術發展（zhǎn）與豐富的製藥行業經驗，構建並優化了智能控製模型，開發了一套高效、精準、可持續的樓宇與環（huán）境監（jiān）測（cè）解決（jué）方（fāng）案。該方（fāng）案不僅提升了環境（jìng）控製的（de）精度與穩定性，還大（dà）幅（fú）降低了能耗與運維成本，為企業的智能化升級和綠色生產提供了有（yǒu）力（lì）支撐。

政策法規持續升級，對GMP生（shēng）產、潔淨環（huán）境穩定性與數據溯源提出更（gèng）高標準。

要求係統具備實（shí）時記錄、長期保存及快速追溯環（huán）境數據的能力，以滿足審計需求。

係統需實現精準環境調控，自動化（huà）程度高（gāo），減少（shǎo）人為因素造（zào）成的質量風險。

增強實時報警、趨勢分析與故障預測能（néng）力，降低設備故障率和非計劃停產風險。

通（tōng）過能耗優化、設備運（yùn）行（háng）效率提升，降低生產成本，實現（xiàn）節能減排。

與企業信息化平台（ERP、MES等）融合，推動生（shēng）產全流程數字化、智能化，提升整體競爭力。

使用物聯網技術，利用各種傳感器、網絡（luò）設備、PLC、計算機等工具，將（jiāng）原本分（fèn）散在生產大樓（lóu）、製冷站等不同（tóng）位置的空調自控係統（tǒng）、冷機群控係（xì）統集合匯（huì）總，實（shí）現統一的數據采集、智能聯動控製與集（jí）中控製管理，不僅提升了係統響應（yīng）效率，也為節能優化、故障預警和數字化運維提供了堅實基（jī）礎。

以下（xià）為應用示例：

製（zhì）藥企業潔淨區的（de）溫濕度控製是一個多變量控製的對象（xiàng），其中溫度和濕度之間相關（guān）性強，動態特性（xìng）差異大，采用串級（jí）控製的方（fāng）式，可以避免（miǎn）超調導致潔淨區溫濕度波動（dòng）劇烈，提高控製精度、響應速度、抑製擾動。

潔淨空調通（tōng）常采用表冷（換熱器表麵（miàn）冷卻）的方式來除濕（shī），這種情況容易出現表冷閥（fá）開度過大，為了讓送風（fēng）滿足溫度的要求（qiú）又同時打開（kāi）蒸汽閥加熱，造成能源上的浪費。為了避免這種情況的發生，在控製邏輯上（shàng）引入“分程控製”，在節能的同時，也克服了“過（guò）度季”容易“冷熱打架”問題。

上圖中，橫軸（zhóu）代表回（huí）風濕度負相（xiàng）關，縱軸表示調節閥開度，藍色線表示冷水閥、紅色（sè）線表示蒸汽閥。其中，a點（diǎn）至c點表（biǎo）示（shì）表冷閥從全開至全關（guān）的過程，b點至d點表示蒸汽閥從全（quán）關至全開的過程，在調試過程中可以再優化調（diào）整，從而（ér）實（shí）現最大節能和控製精度（dù）的平衡。

通過BMS係統集（jí）成的（de）傳（chuán）感器和數據采集設備，實時監（jiān）測“負荷端（組合式（shì）空調機組、工藝設備等）”的運（yùn）行工況與室外環境的溫濕度狀況，並基於數據分析和智能算法，優化“供給端”設備（螺杆機組、涼水（shuǐ）塔、製（zhì）冷泵等）的運行模式，以（yǐ）提升能效比(COP)。

人工智能大模（mó）型的訓練高度依賴大量可靠（kào）的數據，這些數（shù）據不僅用於模型的初始化和參數調整，還通過（guò）深度學習算法（fǎ）提供了對複雜現實世界問題的深刻理解（jiě）和準確預測。在優（yōu）化算法方麵，引入全（quán）局優化策略(窮舉和特（tè）定（dìng）啟發式算法)可在一定程度上規避“局部最優（yōu）”問題，我提升求解精度:

通過使（shǐ）用大（dà）量製冷機房數據訓（xùn）練（liàn）的“灰（huī）箱模型”，結合優化算（suàn）法深（shēn）度挖掘節能潛力，使係統能效比(COP)逐步逼（bī）近理論最優水平。

榴莲视频污自動化秉持專業創（chuàng）新的精神，深耕製藥領域，為客戶提供高效、智能、可持續的（de）樓宇與環境監測解決方案。未（wèi）來，我（wǒ）們將繼續推動綠色發展與智能化進程，與合（hé）作夥伴共創可持續的美好未來。