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时间:2022-04-26来源:限量版犯贱浏览数:169次
三大阻力
曲宗福告诉记者,当前,煤炭行业整体转型还处于初级阶段,究其原因是由三个现实因素造成。一是标准还未统一。信息产业促进了我国各行业数字化的发展,但其他行业的标准并不能完全适用于煤炭行业。这就导致了煤炭各种生产设备接口不统一,没有统一的数据、格式、接口标准,造成数字化基础不够牢固。二是重生产、忽视设备管理。煤企的设备管理与维护制度不健全是影响煤炭企业发展的重要因素。若企业重视生产而忽视设备的管理与维护,会导致过度使用设备,而使得设备不能进行及时的维护、保养与管理,降低设备生产效率和使用寿命,最终影响生产产量。三是数据技术薄弱。实现数字化后,数据如何有效使用是煤炭行业的另一个问题。煤炭企业普遍在数据挖掘和数据驱动建模方面较弱,难以通过企业数据进行敏捷性、复杂性事件的智能处理。对于当下煤企重产量、忽视对采矿等设备管理问题。曲宗福表示,基于在煤炭行业的实践,格创东智研制了一套快速感知、实时监测、超前预警、联动处置、智能维护和诊断的设备管理平台——东智PreMaint,可以实现设备的智能化监测、感知和诊断,达到设备预测性维护的目的,进而保证设备的安全可靠运行,支撑企业对煤矿人、机、环的全面感知,加速煤矿安全生产各环节联动一体化发展。据记者了解,东智PreMaint可以实现设备工艺参数的一致性监控,实现设备管理一体化、设备监控一张图、作业管理一张表等效果,扭转企业重生产、轻维护,重自动化,轻数字化等传统误区和观念,帮助企业真正实现设备管理的4.0。曲宗福告诉记者,东智PreMaint从客户场景出发,通过软硬一体化方案,可以更好地服务工业现场。此外,东智PreMaint由自研发的软件和硬件系统组成,集成了无线测振、红外测温、内窥镜检测、公网对讲等实用功能,大幅提高工程师日常的巡检工作效率,为进一步的智能化打下基础。而从工程师体验出发,东智PreMaint提供便捷、一目了然的人机界面。在设备状态检测的功能模块中,集成电机、风机、压缩机、齿轮箱、机床等机械设备模型10000余个,时频分析、特征提取、机器学习、深度学习等算法1000余个,搭载自主研发的以劣化过程模型为主的设备故障报警算法和基于数据挖掘的自动诊断算法,实现完整功能闭环。“东智PreMaint融合来自DCS、PLC、SCADA、MES、传感器、IoT等不同来源的数据,以设备为中心构建工艺、工况的多源数据模型,从而建立有效的设备健康评估模型。”曲宗福表示,PreMaint还支持分布式部署,提供IoT、流程引擎、开发平台、数据智能分析工具等支持差异化业务模式的功能二次开发。如何实现能源绿色管理?
煤炭开发利用过程中产生的碳排放约占全国碳排放总量的60%~70%,是中国碳减排的关键所在。近两年,在双碳目标下,煤炭行业面临着“能源消耗大、用能成本高、支持决策少”等痛点。