· 通過引入大數據、人工智能,有效提升煤炭企業的安全監管能力,具體包括三個方面:
一是將多個不同維度采集的環境數據、裝備數據、操作數據和開采活動數據統一分析,為煤炭企業安全管理提供完整的數據治理能力;
二是將多維BI分析能力與底層數據相結合,提供多個維度的安全風險度量和可視化呈現;
三是建立基于深度學習的風險預警能力,基于內部歷史數據和外部風險數據構建量化分析模型,實現煤礦安全風險的提前預警。
· 在TPM(全面生產維護)規范化管理的基礎上,對關鍵設備、關鍵生產環節進行大數據建模,預測設備的故障時間點,進而指導維修維護工作以及備件資材的采購計劃,杜絕由礦山裝備引發安全生產隱患的同時,實現運行維保費用的穩步降低。
· 通過綜合分析宏觀環境、市場供需、自身產能、設備工況、地質地貌等信息,在生產計劃、彈性運銷、柔性洗選、安全生產等方面實現綜合調度管理,實現煤炭企業優化利用生產資源,有效降低綜合成本。
· 綜合分析企業的產量、客戶分布、客戶及經銷商庫存、物流運輸方式、交通道路狀況、政府管理約束性要求等等內部及外部的動態數據,針對銷售物流進行量化分析,為企業提供物流運輸方案,減少運輸成本、提高運輸效率、加快資金回收率。
打通礦山數據、生產數據、物流數據和經營數據,形成統一的煤炭企業數字孿生,為企業提供全流程的大數據建模與量化分析能力
打通人、機、環的各個環節,構建統一的煤炭安全監管平臺,提供全面的煤炭安全管控服務
針對生產、運輸、供應鏈管理,從多個維度進行生產經營優化,將數字化能力轉化為企業實效
以數據中臺為基礎,實現技術要素與業務要素雙輪驅動,推進煤炭清潔高效利用,實現能源領域的持續發展