购买电动调节阀时，一定要知道如果其执行器出现故障怎么办，并确定问题的根源。 你知道电动调节阀的执行机构有哪些吗？ 可分为直笔划和角笔划两大类。 它是自动控制系统中不可或缺的重要装置。 它的主要任务是将调节阀发出的控制信号按比例转换成直线位移或角位移来驱动阀门。 挡板等调节机构用于实现自动控制，因此广泛应用于电力、冶金、石油、化工等工业部门的自动控制领域。

电动调节阀执行机构故障分析

要提高执行器的可靠性，就需要尽可能地减少和消除故障。 其实这样的故障是多种多样的，主要是由于某个元器件的故障，系统中的元器件/元器件、电气、二次电路等综合因素和外界因素引起的，有的故障可以通过调整方法解决，有的故障故障是由于使用时间长，精度差，需要维修，更换零件以恢复其性能，还有一些是由于原始设计不良，需要改进。 排除。

图1——电动调节阀

一、电动调节阀执行器的故障特点

(1)调试阶段的故障

调节阀电动执行机构的故障问题比较复杂，其特点是设计、制造、安装、管理等诸多问题交织在一起。 运动失灵。 有的部件缺失或错误安装弹簧、密封件，有的是设计不当、部件选用不当、动作不稳、定位精度差等，处理此类故障应耐心、细致、细心处理，并一一淘汰。

(2)运行前期和中期的故障

调试后正常生产阶段的故障特征是由于装配质量和材料质量问题，在短时间内造成少量密封件损坏，出现漏油现象。 有些部件工作不稳定，通常在行程中途，系统部件/部件处于最佳工作状态，故障率低。

(3) 后期运行失败

调节阀电动执行机构运行一段时间后，由于各元/件运行频率和负荷情况的不同，各易损件的磨损先后超标。 该阶段的故障特征为位置反馈接触不良、定位精度差、稳定性下降。 ，效率明显下降楼宇自控水阀反馈，故障率逐渐增加。 这是一次全面的检查，故障零件的更换，故障的全面修复，否则会给运行人员带来很多不便，甚至会严重影响机组的正常调节和控制。

2. 偶尔和突然的故障

电动调节阀的故障在时间上表现为偶然突变，故障部位和原因比较明显。 它们是由非人为和人为因素造成的，如位置反馈装置接触不良、刹车片磨损和“抱死”、元器件损坏、线圈烧坏、密封失效等。

图2——不锈钢电动调节阀

只有充分了解故障原因，才能更快地解决问题。 今天先分析故障，明天再说怎么解决！

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目前，云阔科技在上海、北京、深圳、杭州、西安、苏州和日本东京设有分公司和研发中心。 公司已服务于金融、能源、电信、财税、制造、物流、零售等行业的数百家企业。 始终坚持围绕客户需求持续创新，加大产品研发投入，为客户提供有竞争力、安全可靠的RPA产品和更智能的流程自动化解决方案，不断降低企业采用RPA的门槛。

鸿基

上海鸿基信息技术有限公司成立于2015年，旨在在企业快速发展的数字化转型中，为客户提供安全、可靠、高效适配、可扩展协同的人工智能数字化员工解决方案，致力于打造先进的数字员工机器人。 生态系统。 主营业务为具有自主著作权和知识产权的人工智能软件产品——RPA（）的研发和销售。

RPA广泛应用于银行、证券、保险、政府、能源、制造、医疗、电力等行业。 公司总部位于上海，在北京、深圳、广州、沉阳、哈尔滨等数十个城市设有分公司和办事处，商业化拓展至大中华、日本、东南亚等市场。

图：宏基产品

资料来源：千机投行、资产信息网、弘基

3.6 全球主要参与者

全球参与者主要包括：(PATH)、Blue Prism(PRSM)、Nice(NICE)、Edge Verve、Kofax(KFX)、日本电报电话公司(NTT)、三星SDS()、SAP(SAP)、(JCDA) )、微软 (MSFT)、(PEGA) 等。

（小路）

2005年，曾在 SQL Agent dev（SQL服务器代理开发）工作的Dines离开微软，组建了10人的技术团队，即Desk Over的前身，为微软、IBM等公司提供技术外包服务，并同时开发一些自动化产品。 在一次技术合作中，Desk Over发现了自动化商机，开始研发自动化产品，引起了雅虎的注意。 2015年，获得第一笔融资，开发企业级RPA平台，正式更名为“智”。

结合工具和平台，产品涵盖发现、建设、管理、运营、参与、评估，为企业提供全生命周期服务。 目前已完成2.25亿美元E轮融资，交易后估值102亿美元，正筹划IPO。

我们的愿景是拥有一个机器人在我们手中，我们相信这个策略可以抓住企业的低价值长尾； 产品特点是入门门槛低，界面友好，致力于“平民化IT”，为普通员工打造小而美的数字化工具。 一人一机的概念更倾向于资本故事和商业理解。 从员工的角度来看，RPA虽然更贴近业务端，但也带来了管理上的问题。 因此，选择咨询公司等渠道影响大B企业，大多是自上而下的部署RPA，其定位仍然是企业级RPA平台。

蓝棱镜 (PRSM)

Blue Prism成立于2001年，2016年正式在伦敦证券交易所上市，主要为大型企业提供一个“集中式”的数字化劳动力管控平台，供企业管理者统一部署和管理数字化劳动力，帮助企业提高关键生产过程中的核心效率。 2012年，Blue Prism的首席布道者Pat Geary将其定义为RPA，并被市场所接受。

产品主要定位于大规模部署的企业级平台，强调RPA的概念。 企业不仅可以做集中治理，还可以让业务部门自己做流程优化。 它是业务和 IT 部门之间的架构平台。 目前产品涵盖智能RPA平台、DX平台、ROM支持，生态上有社区支持。

Blue Prism 的大部分核心团队都有银行背景。 创始人 David Moss 此前在 Lynx 担任高级软件设计师，为巴克莱银行等金融公司提供解决方案。 团队的DNA使得Blue Prism对金融领域的业务有着深入的理解，其产品和解决方案具有高度的安全性，能够承接复杂的金融系统，进而逐步扩展到电信等其他领域。

2006年以来，Blue Prism的更新率提高到98%； 2017年营收增速达到155.2%，但近年来营收增速持续放缓，2019年增速为83%。 2020 年 4 月，通过配股筹集了 1 亿英镑。 截至2020年11月，Blue Prism的市值约为18亿英镑。

(以下简称AA)成立于2003年，是其主要投资方之一。 不同于其他RPA供应商的可下载软件解决方案，AA的特点是将RPA转化为网页版，推出业界首个云原生平台——适用于更多业务场景。 它可以部署在本地，也可以承载在任何公有云、私有云或混合云上，为全球企业开放RPA服务。 云原生和基于Web的解决方案在产品底层架构和流程上与传统解决方案有很大不同，需要较大的初始投资，这也形成了AA的竞争优势。 不过，随着云机器人成为趋势，RPA供应商也陆续推出了云平台和产品。

AA提出“RPA as a ”的口号，融合人工智能、分析和RPA，强调产品的全面性和易用性，首创数字化劳动理念，涵盖金融、医疗等各个领域。

AA的解决方案将智能化和平台化相结合，可以集成各种AI能力，还可以实现业务流程发现、自动执行、优化等集成功能，推动RPA在企业中的规模化应用。 成熟的咨询服务能力。 2020年11月，AA发布智能数字化助手——AARI（连接人机的流程自动化通用平台），将消费者级体验带入企业流程自动化，主要解决企业长期存在的流程自动化问题，构建RPA 2021年机器人工厂。

AA于2019年进入中国市场，目前本地业务规模扩大近十倍。 但与Blue Prism相比，AA的市场拓展略显滞后。 AA未来将重点布局亚太市场的战略要地。 2020年至2023年楼宇自控系统市场分析报告，亚太地区数字化转型直接投资额将达到1.2万亿美元。

好好）

NICE 成立于 1986 年，是以色列的云联络中心和企业软件解决方案提供商。 它由以色列国防军的退伍军人创立。 1986年在特拉维夫证券交易所（Tel Aviv Stock）上市，1997年开始在中国运营，2016年2009年收购云呼叫中心技术提供商，目前从事通话录音、数据安全和监控，以及分析记录的数据。 主要职责是最大限度地提高客户体验、改善公共安全、预防商业犯罪和确保合规。 它有一个消费者和员工体验转变的平台，以及一个在客户和员工之间交互开发的全渠道路由。

RPA在NICE已有大约15年的历史。 作为生产线之一，为NICE的云调用服务提供自动化服务。 其特点是基于全渠道分析入口，可以发现更多的业务场景。 在云上扩展。 目前围绕 RPA 的主要产品有 3 种：、NEVA 和 ，营销策略针对大型企业客户——员工人数超过 1000 人、收入超过 10 亿美元的组织。

2019年8月，NICE推出业界首款专为员工设计的数字助理产品NEVA，可与任意桌面应用交互，触发无人值守流程自动化，以游戏化方式优化员工工作体验，驱动效率运营。 2020 年之后是 NEVA，这是第一个涵盖完整模块集的全包式自动化软件包。

其RPA解决方案以NICE云联络主营业务为基础，集成了呼叫中心场景下的各种分析和智能决策能力，能够自动化桌面任务，高效分析高度结构化、常规化、计划化的任务。 判断，进而发现更多的产品改进空间和业务场景，以客户体验为主导，驱动企业变革。

(PEGA)

（以下简称Pega）由创始人兼CEO艾伦于1983年创立，总部位于美国，1996年在纳斯达克证券交易所上市，主要提供CRM和BPM软件服务。

2016年，Pega通过收购RPA供应商Open Span进入RPA市场，将RPA与其BPM及相关CRM应用整合（RPA不是单独的产品），形成可本地部署的企业智能业务流程管理套件，也可在云端。 目前的核心产品是用于客户参与和数字流程自动化的Pega平台，涵盖医疗保健公司、保险公司、银行、通信服务提供商等。

Pega平台以低代码为核心，让用户快速开发并提供连贯的应用，统一业务流程管理和机器人流程自动化，具有快速建立、智能自动化、安全扩展的特点。

Pega 认为，机器人对于端到端自动化至关重要，但 RPA 是数字过程自动化战略的一部分，而不是全部。 仅靠RPA无法解决流程自动化的所有问题，因此需要结合其他业务软件，通过集中式业务架构，结合不同的业务程序来完成更多的工作。

微软 (MSFT)

作为早期拥有大部分底层自动化框架和技术的IT巨头，在RPA布局上相对较晚。 主要是受限于微软庞大的生态系统，需求更集中于自身生态系统的协同，与真实用户的自动化需求相去甚远。 因此，微软是在RPA爆发后的2019年和2020年才开始发力的。 构建Flow并收购RPA初创公司，进入流程自动化轨道。 除了 Win 及其基于服务器的 Robot 产品外，其基于 AI 的数据理解、基于 UI 的应用程序自动化以及具有超过 315 个内置 API 连接器和其他功能的数据库使 Power 与 RPA 竞争对手区分开来。

Power 是一个低代码开发平台，可帮助组织实现工作流和业务流程自动化。 既可以通过接入API来调用新的应用，也可以通过对UI界面的操作，使用RPA实现遗留的应用、系统和平台。 自动化控制。 将其与Power BI、Power连接起来，组成微软智能云的“三驾马车”，确保兼容性、可扩展性和企业级安全合规性。

第四章未来趋势

与AI技术融合，延伸RPA能力边界，构筑行业高壁垒

RPA作为流程自动化软件，受具体场景标准化、部署流程相对较短、决策链条单一等因素的制约，仍难以快速落地大型企业业务。 尤其是复杂场景的解决方案，往往会涉及非结构化数据、复杂元素识别等RPA无法处理的环节。 企业个性化程度高，解决方案定制性强，阻碍了RPA的发展。

与AI能力的结合，可以提升非结构化数据的感知能力和聊天机器人联动能力，帮助RPA提升易用性，将业务端应用迁移到前端。 此外，AI还可以帮助RPA更好地应对软件环境的变化，降低运维成本，满足客户对智能审批、智能合规、智能授信、智能风控等需求，帮助RPA构建复杂应用场景壁垒高。

RPA应用将扩展至金融以外的行业，政府需求潜力逐渐显现

RPA应用不受行业和部门的限制。 然而，RPA一直聚焦于财税等信息化程度高、流程标准化程度高、重复性工作、人力消耗大的行业和场景。 与金融行业相比，制造业、电信、医疗、政务等急需转型的传统行业，都对RPA产品有一定的需求，但渗透率并不理想。

政务行业虽然存在标准化程度高、人员短缺的场景，但由于人效考核体系不完善，投资RPA的动力不足。 近两年，随着智慧政务的推进，利用人工智能等自动化软件提升政府部门办公、监管、服务、决策效率已成为共识。 未来，RPA厂商助力传统企业数字化转型，将成为行业增长的新动力。

产品和服务是未来RPA厂商进一步拓展市场的两大抓手

目前，国内提供RPA产品和服务的厂商有数十家，产品在技术、功能、实现方式等方面各不相同。 但总体而言，产品+服务仍是未来RPA拓展应用场景、提升客户满意度的两种方式。 抓手。 在产品方面，要注重稳定性和易用性。 稳定性是保证客户放心使用的前提。 能够支持高并发、高负载情况下的稳定运行，并能提供异常情况的处理措施。 易用性是指让交互界面更加简洁，尽可能封装模块的通用性，从而扩大客户群和使用场景。 在服务方面，聚焦交付、扩展和后期运维，其中如何降低部署成本是提升竞争力的关键要素。

封面照片由 Rock'n Roll 拍摄

结尾

原标题：2022年RPA机器人流程自动化行业研究报告

2.4 行业自律协会

中国信息通信研究院

中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）成立于1957年，是工业和信息化部直属科研机构。 多年来，中国信息通信研究院始终坚持“国家高端专业智库产业创新发展平台”的发展定位和“德行万千，学以致用，兴旺发达”的核心文化价值理念。 等方面发挥了强有力的支撑作用，为推动我国通信产业跨越式发展和信息技术产业创新壮大发挥了重要作用。

近年来，为适应经济社会发展新形势新要求，围绕“网络强国”和“制造强国”国家新战略，中国信息通信研究院着力加强科研创新. 在加强通信产业和互联网研究优势的同时，不断拓展研究领域，提高研究深度，在4G/5G、工业互联网、智能制造、移动互联网、物联网、车联网、未来网络、云计算等领域、大数据、人工智能、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、智能硬件、网络与信息安全等方面进行了深入研究和前瞻布局，在战略和发展中发挥了重要作用。国家信息通信和两化融合的政策研究、技术创新、产业发展、安全保障等方面。 出台互联网+、制造强国、宽带中国等重大战略和政策，落实各领域重要任务。

RPA产业推进方阵

RPA产业促进广场（以下简称广场）由中国人工智能产业发展联盟（AIIA）、中国信息通信研究院、盾富咨询、高效运维社区、华友科技、RPA中国、金知微联合指导等RPA相关成立。 重点围绕“RPA、自动化技术、AI技术”主题进行技术交流，标准规范制定与评估、资源共享、产业发展、平台建设、RPA人才培养等。 宗旨是聚焦RPA（Robot ）技术，聚焦产品和服务，为RPA产业建立良好的发展生态，为中国人工智能领域的产业端发展提供支撑。

中国人工智能产业发展联盟（AIIA）

为加快我国人工智能产业发展，搭建人工智能产业发展公共服务平台，提升产业发展能力和应用水平，按照“互联网+”人工智能的有关部署， 《三年行动实施方案》，国家发改委、科技部、工信部共同指导，中国人工智能产业发展联盟于2017年10月13日成立，联盟由中国信息通信研究院、百度、阿里、腾讯、清华大学、浙江大学、科大讯飞、奇虎360、中国科学院自动化研究所、沉阳信松、中兴通讯、上海易电、中国电力科学研究院、航天科工集团、中国联通、电子四院、电子一院等积极推动电子科技发展的代表企业、高校、科研院所、社会组织等人工智能产业参与，适当邀请具有代表性的跨国企业或外资企业参与。

2.5 政府法律法规

2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术的研发突破上。 2017年以来，政策重点从人工智能技术转向技术与产业深度融合。 特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出，要“加快人工智能深度应用”。

从2018年两届会议发言的不完全总结也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部等官方部门信息化部、民政部，以及百度、腾讯、联想等民间代表。 人工智能+工业、人工智能+医疗等。

2019年，两届政府工作报告均将“智能+”纳入其中，人工智能技术赋能社会被给予最高期待。 在工业经济从数量规模扩张向质量效益提升转变的关键时期，“智能+”概念为人工智能等数字技术提供了最广阔的实施空间和回归想象。 通过智能手段连接传统工业生产的全链条要素，可以更好地推动制造业向数字化、网络化、智能化转型，也可以反向助推​​技术本身的迭代和进步。

2020年，明确人工智能是“新基建”建设的重要内容，“十四五”规划指出，要推动互联网、大数据、人工情报等行业。 而各省市也在大力推进人工智能与产业融合，打造应用场景和示范项目。

图：人工智能机器人产业重要政策汇总