ldquo;2019年度人工智能经典案例TOP100rdquo;榜单揭晓
临矿集团和朗坤智慧合作的
智能化设备管理及监测诊断平台
作为唯一煤矿行业的人工智能案例实力入选
该榜单由中国科学院主管的知名媒体《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet研究院、未来智库/战略咨询有限公司联合评选。
入选理由：
平台以大数据和人工智能为基础，构建基础功能和设备感知诊断。平台采用振动信号分析技术，提取设备故障振动时域、频域特征参数指标，再通过基于故障机理分析模型和AI机器学习算法，建立AI劣化预测模型，实现设备关键特征参数与设备健康状态的劣化预测，实现振动故障的自动分析诊断。
感知诊断功能建设，实现设备的故障早期预警，指导煤矿设备运维人员及时进行设备运行参数调整、设备故障维修。
专家点评：神工鬼力
煤矿企业作为设备资产密集型行业，设备运行好坏直接影响企业生产。目前，煤矿企业设备管理主要存在管理平台孤立、监测数据分析方法单一、设备状态评价依靠经验、设备管理模式落后等问题。
针对这些痛点，朗坤基于苏畅工业互联网平台打造智能化设备管理及监测诊断平台，提供ldquo;主动式rdquo;设备状态监测，实现降本增效!
一是创新打造ldquo;一平台、三中心rdquo;。
即ldquo;感知平台、数据中心、诊断中心、决策中心rdquo;。
通过加装传感器、对现有设备数据采集，在边缘侧处理计算数据;
利用大数据平台将各类数据存储、标记、共享，形成集团的数据中心;
专家系统+人工智能，开展远程诊断工作;
将专家诊断报告、故障记录作为领导决策依据，并制定运行、检修、采购计划。
二是机理模型+大数据AI融合+ldquo;中西医rdquo;结合诊断。
自带可视化规则引擎，将专家知识数字化，为供电、运输、排水、通风系统等32个关键设备构建了2000+机理规则、80+AI模型。
利用大数据AI的的自学习特性，分析煤矿排水、通风、压风、提升、供电、运输六大核心系统设备相关性参数的历史数据和设备历史工况，实现设备劣化情况预测和可用寿命预测。
根据平台固化的机理模型知识库，针对设备的磨损、松动、腐蚀、老化等机理模型的触发情况，自动按月出具诊断报告;诊断专家通过先进的油液分析、振动分析、超声分析、红外分析，远程对设备ldquo;望闻问切rdquo;，帮助改良。
数字化建模
三是多终端智能化展示，助力科学管理、决策。
煤矿企业智能化设备管理及监测诊断平台借助大屏、手机APP，通过各类图表直观、精确展示设备运行状况。在集团设备管理驾驶舱上，各系统运行状态一目了然，便于集团领导发现异常和问题，及时跟踪督办，科学决策。
在移动应用上，煤矿集团及各子公司(矿侧)管理员随时随地接收设备的故障报警信息，在手机端上完成设备故障处理，实现巡检过程可视化、简捷化、规范化、智能化管理。
郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。
