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业务概况
智能应用
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Intelligent Applications
智能应用
慧眼通AI视觉推理中心
数据融合平台
业务融合平台
智能管理系统
智能分析决策系统
智能控制系统
· 构建智能中枢
打造全场景、无死角、全覆盖的智能视觉中枢。
· 推动系统跃迁
由传统“被动记录”升格为“主
动智能”监
控模式。 实时监测、分析人、机、料、法、环数据,保障安全生产要素稳定运转。
· 实现深度融合
推动安全生产、精益运营与智能化转型一体化协同,降低人力依赖与管理成本。主动识别安全隐患,提升监管效率,降低漏报、误报风险。
· 单目、多目摄像头的层次化视觉感知
构建层次化、结构化、协同化的视觉感知网络。 单目摄像头作为最基础、最广泛的视觉终端,适用于点状监控和特定任务识别。多目摄像头通过多视角、多点位视觉感知,突破单目视觉的局限,形成视觉感知的场景协同。根据场景以单点单目摄像头、多点综合多目摄像头方式形成视觉装置的合理配置与功能划分,从“局部感知”到“全局理解”,形成“点-线-面”结合的视觉感知架构。
· 远近景的立体式视觉网络
通过多视距配置构建远近结合、高低搭配、动静互补的立体式视觉网络。远景摄像头主要看区域状况、作业状态、人员行为等的AI识别监测,近景摄像头主要负责装置、设备和具体细节场景的AI识别监测。通过远近景摄像头的协同部署实现从“宏观感知”到“微观识别”的视觉感知覆盖
慧眼通AI视觉推理中心
设备监控与保护
生产过程智能识别
人员安全管控
环境监测与预警
数据融合平台
数据融合平台是支撑智能化选煤厂、智慧矿山、智慧水务三大领域建设的核心数据底座,聚焦破解工业领域“数据孤岛割裂、标准杂乱无章、价值挖掘不足”共性痛点。上承各领域上层智能平台(业务融合、AI智算、数字孪生、GIS一张图等),下接底层全场景感知设备(传感器、智能装备、第三方系统),通过“数据接入-治理-存储-服务”全流程闭环处理,将分散在生产、设备、安全、环保等环节的原始数据,转化为标准化、可复用、高价值的数据资产,为三大领域实现“智能管控、精准决策、高效运维”提供统一的数据支撑。
数据分子化
数据采集
数据融合
多库多模态
多种访问协议
数据质量控制
业务融合平台
·
综合看
板
根据业务需求,
展示跨子系
统的综合数据
· 工单流程
支持拖拽方式实现的可定制工单和业务流程,实现跨子系统的工作流转
· 综合告警中心
实现跨系统综合告 警,统一配置告警的展示、通知、处理、抑制和升级,避免告警处理延误造成严重后果
· 报表中心
提供报表生成工具,根据业务需求和管 理目标,建立对内对外的统计报表
· 业务分析
同类多期和同期多类的业务分析,对不同来源的业务数据进行整合,实现可视化分析
· 业务融合模块扩展
支持建立各子系统的业务融合模块,通过业务融合模块实现跨子系统业务融合
综合看板
工单流程
综合告警中心
报表中心
业务分析
业务融合模块扩展
智能管理系统
端到端管理:
从原煤仓储、准备、洗选、产品仓储到配煤外运,集成所有生产环节。
实时看板:
生产管理看板即时更新生产数据和设备状态。
远程操作与监控:
管理者和工作人员可以从选煤厂内部网络远程访问和控制选煤厂的运营。
数据采集:
通过物联网(IoT)设备和传感器收集生产过程中的实时数据,包括设备状态、物料流量、产品质量等。
数据分析:
收集来自各种传感器和设备的数据,通过数据分析技术(如机器学习)提供洞察。
安全监控:
集成视频监控、人员定位和安全预警系统,确保生产环境的安全,同时满足行业标准和法规要求。
环境监测:
监测排放和废弃物处理,确保环保合规,支持可持续发展目标。
模块化设计:
系统被拆分为多个独立的服务,每个服务负责一个特定的功能,如煤炭质量检测、设备维护、安全监控等,使系统更加灵活且易于扩展和维护。
高可用性和弹性:
单个服务的故障不会影响整个系统的运行,可快速隔离问题并恢复服务,同时系统可根据负载自动调整资源分配。
全流程集成
数据驱动
安全与合规性
开放架构
智能化生产管理
智能化机电管理
智能化经营管理
安全与职业健康管理
智能节能与环保管理
智能分析决策系统
· 专家知识库
存储选煤厂专家领域知识(含书本知识、专家经验)与常识。 包含可选性曲线绘制、精煤产率计算等选煤常用工具。 支持煤质、设备、安全等多层级资料管理,允许用户自定义分类。 建立数据分析规则库,自动收集数据、输出评价建议及分析报告,辅助决策。
· 生产情况分析
分析原煤、洗选产品及商品煤的数质量与变化趋势,计算原煤理论指标。 监控灰分、密度、流量等生产参数变化,分析其对工艺流程和产品指标的影响。 优化配煤合格率与外运煤质量,调控重介质悬浮液、煤泥水密度等,保障分选效果。 分析分级旋流器底流 / 溢流,指导粗煤泥分选与浮选控制。
· 生产指标预测
依据井下采样、开采进度,预测毛煤及入选原煤质量。 通过在线数据与自学习,修正配煤、重介、浮选等数学模型,提升预测精度并给出优化方案。 预测主要产品指标、工艺 / 操作参数,以及生产方式、产品结构与经济指标(结合分选指标、销售价格等)。
· 工艺效果评价
依据国家与行业标准,利用离线 / 在线数据,评价各工艺环节、设备的性能与效果。 排查影响产品质量、分选效率的因素,提出针对性改进措施。
· 经营情况分析
全面分析原料、产品、成本、销售等指标,形成经营分析报告并给出问题应对措施。 构建煤炭洗选成本 “计划 - 控制 - 核算 - 分析 - 考核” 智能化管理系统,实现经营成本全面管控。
专家知识库
生产情况分析
生产指标预测
工艺效果评价
经营情况分析
智能控制系统
智能重介
智能压滤
智能装车
智能浓缩
智能组态
智能跳汰
配电室监控系统
智能采样机器人
智能脱粉
智能粗煤泥
自感知
自决策
自执行
自学习