凌晨三点，垃圾仓里的抓斗停了一下，又落下。
这是当天的第四次翻堆。垃圾要在仓里堆两天，把水渗出去，然后翻一遍，把上面的翻到下面继续排水。这个动作一天都不能停，垃圾多的时候要两个人 24 小时轮班，一天折合六个人工。
我最近看完一门课，《BIM平台及AI在垃圾发电厂的应用通识课》，讲到垃圾吊自动转料那一节的时候，我心里冒出来一个念头：BIM在这类工业项目里最容易被忽略的入口，原来藏在一个跟建模八竿子打不着的动作里。
会建模的人一抓一大把。但把模型真正接进电厂的日常运营，让点开一台设备就能看清它这一生发生过什么，这件事的门槛并不在建模水平上。
这门课用不到二十分钟，把这件事拆成了六个应用落点。
底座：先把整座厂复现一遍
要把平台搭起来，精细化建模是最底下那块底座。这话听着像常识，但垃圾电厂的建模量，比大多数人想的大。
连接：让一台设备的一生都留在平台上
六个落点里，分量最重的是设备全生命周期管理，也是六个落点里最值钱的部分。
少跑腿：巡检、备件、应急，三件日常
模型和数据接上了，接下来是三个每天都在发生的日常：巡检、备品备件、应急管理。
智能：AI 接管的第一批活，都是最重复的那种
最后一个落点，是这门课里我觉得最有意思的部分：AI。
讲师说AI能做的分析预测点很多，他们过往项目落地的是三个。这三个点没有一个是玄乎的，全是电厂里最重复、最费人的活。
其中一个就是垃圾吊自动转料。回到开头那个场景：垃圾在仓里堆两天排水，隔一阵就得翻一遍，上面的翻到下面继续排水。多数电厂靠人工干这件事，每天至少保证一个人在场，垃圾多的时候两个人 24 小时排班，一天折合六个人工。
这门课里的做法，是用垃圾仓里的视频画面加上垃圾吊运行程序的对接，让 AI 控制抓斗每天定时把垃圾从一堆抓到另一堆。一个跟建模八竿子打不着的动作，就这么被接进了平台。
逻辑是一样的：把人从最重复的活里挪出来，让人去干判断。
从一船垃圾到一度电，中间这段路很长。现在有人正把它重新画一遍，画法是用模型做底、用数据做线。至于画到哪一步算够，恐怕每座厂都有自己的答案。
什么是通识课？
《BIM平台及AI在垃圾发电厂的应用通识课》
本次课程的学习方式有三种
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有态度，有深度，这里是BIMBOX，咱们下次见~