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隨著國(guó)家政策引導(dǎo)，國(guó)內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展正步入快車道，全力打造經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型新動(dòng)能。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)整體的建設(shè)已由原來(lái)的應(yīng)用試點(diǎn)階段進(jìn)入場(chǎng)景更為豐富、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘更為深度的應(yīng)用推廣階段。

為深入探討當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新應(yīng)用、新技術(shù)、新模式，近日，2020工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)在云端隆重舉辦。作為國(guó)內(nèi)知名的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域平臺(tái)提供商和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商，朗坤智慧科技股份有限公司受邀出席2020工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)分論壇，副總裁毛旭初作《數(shù)智賦能智領(lǐng)未來(lái)—工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在煤炭行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用與實(shí)踐》主題演講，分享蘇暢工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在煤礦行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用與實(shí)踐。

煤礦行業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模大、分布地域廣、安全性要求高，亟需智能化賦能。在國(guó)家新基建戰(zhàn)略和八部委《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》的引導(dǎo)下，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)正在與現(xiàn)代煤礦開采設(shè)備深度融合，然而煤礦行業(yè)擁抱新技術(shù)的同時(shí)，在智能化發(fā)展之路上仍然面臨眾多挑戰(zhàn)。

毛旭初表示，當(dāng)前煤礦行業(yè)智能化升級(jí)還面對(duì)著不小的挑戰(zhàn)，主要有四方面，一是經(jīng)營(yíng)理念的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)煤礦管理精細(xì)度還有待提高，重硬件、輕軟件、重建設(shè)、輕運(yùn)營(yíng)，精細(xì)化管理水平及能力需要突破；二是設(shè)備管理層面的挑戰(zhàn)，隨著自動(dòng)化程度越來(lái)越高，設(shè)備復(fù)雜度和管理難度也逐步增大，如何保障設(shè)備安全可靠的運(yùn)行，提升設(shè)備的利用率，促進(jìn)設(shè)備保值增值也成了挑戰(zhàn)之一；三是，安全生產(chǎn)的挑戰(zhàn)，安全是根本，如何通過(guò)數(shù)字化手段，將人和物的不安全因素統(tǒng)一管理好，提升整體煤礦企業(yè)安全生產(chǎn)水平至關(guān)重要；四是，人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)：人才培養(yǎng)難，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)有待進(jìn)一步提高，專家知識(shí)難以傳承。如何通過(guò)智能化手段減員增效，將一線專家知識(shí)通過(guò)數(shù)字化手段進(jìn)行傳承也成了急需突破的難點(diǎn)。

二、3大突破、5大核心能力解決煤礦行業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題

針對(duì)煤礦行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì)，朗坤提出“基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)打造智慧礦山”的解決方案，助力工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)三大突破。

，幫助工業(yè)企業(yè)由傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)過(guò)渡到平臺(tái)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、數(shù)據(jù)智能平臺(tái)，為構(gòu)建上層智慧化應(yīng)用做技術(shù)支撐；

第二，通過(guò)平臺(tái)建立礦側(cè)、集團(tuán)側(cè)與煤監(jiān)局三級(jí)聯(lián)動(dòng)體系，包括數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)和業(yè)務(wù)協(xié)同，消除信息孤島，實(shí)現(xiàn)集約化、可穿透管理模式；

第三，制定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，建設(shè)集團(tuán)知識(shí)庫(kù)、案例庫(kù)體系，指導(dǎo)礦側(cè)開展智能化建設(shè)。

該方案實(shí)現(xiàn)三大突破得益于朗坤蘇暢工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的五大核心能力，它們分別是：

全面的數(shù)據(jù)采集、智能感知和管理能力，實(shí)現(xiàn)煤炭行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化

蘇暢工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過(guò)統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、存儲(chǔ)架構(gòu)以及協(xié)議庫(kù)，將煤礦供電、提升、排水、壓風(fēng)、通風(fēng)、運(yùn)輸?shù)炔煌到y(tǒng)的數(shù)據(jù)匯聚存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)全面數(shù)據(jù)采集。另外平臺(tái)憑借強(qiáng)大的邊緣計(jì)算能力，在礦井復(fù)雜的環(huán)境下主動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，過(guò)濾、處理，保障入庫(kù)數(shù)據(jù)質(zhì)量，為平臺(tái)上層模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)深度分析挖掘做好支撐。在此基礎(chǔ)上，蘇暢平臺(tái)還通過(guò)設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)管理與挖掘，幫助企業(yè)全方位管理設(shè)備，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)回溯、輔助分析決策和資產(chǎn)保值、增值，助力煤礦數(shù)字化建設(shè)。

數(shù)字孿生不僅是實(shí)時(shí)的感知，更是把業(yè)務(wù)過(guò)程、決策過(guò)程、生產(chǎn)流程以及工藝在數(shù)字世界進(jìn)行映射。朗坤蘇暢建立工廠、系統(tǒng)、設(shè)備、部件四級(jí)聯(lián)動(dòng)的數(shù)字孿生體體系架構(gòu)，工廠孿生體對(duì)接蘇暢天樞物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，平臺(tái)系統(tǒng)實(shí)時(shí)感知孿生體；基于蘇暢規(guī)則引擎優(yōu)化診斷孿生體，孿生體對(duì)接蘇暢天璣AI平臺(tái)，實(shí)時(shí)反饋設(shè)備健康趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康管理的業(yè)務(wù)閉環(huán)，同時(shí)解決煤礦行業(yè)不同企業(yè)間模型快速?gòu)?fù)制和應(yīng)用的難題。

一站式工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺(tái)，讓人工智能與業(yè)務(wù)無(wú)縫融合，推動(dòng)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用與發(fā)展

工業(yè)領(lǐng)域人工智能發(fā)揮海量工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值面臨諸多難點(diǎn)，例如有效工業(yè)數(shù)據(jù)極其匱乏、機(jī)理模型與AI模型融合難、工業(yè)模型泛化性低、沒(méi)有工業(yè)積淀的企業(yè)工藝門檻高、與工業(yè)業(yè)務(wù)深度融合難等。針對(duì)這些困難，朗坤蘇暢提供一站式工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺(tái)，平臺(tái)能簡(jiǎn)單直觀的統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)、算法、模型和知識(shí)，并基于強(qiáng)大的內(nèi)置規(guī)則引擎內(nèi)核，形成設(shè)備故障與健康管理、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)優(yōu)化、智能安防等工業(yè)模型庫(kù)，實(shí)現(xiàn)專業(yè)知識(shí)的封裝與固化，同時(shí)運(yùn)用人工智能面向業(yè)務(wù)人員進(jìn)行場(chǎng)景化建模，進(jìn)一步降低平臺(tái)應(yīng)用難度，讓業(yè)務(wù)人員也能快速構(gòu)建工藝模型和機(jī)理模型，應(yīng)用智能化技術(shù)。

融入工業(yè)知識(shí)、智能推理的可視化機(jī)理建模平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)更診斷預(yù)警

朗坤蘇暢在數(shù)據(jù)智能平臺(tái)預(yù)警預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，融合機(jī)理建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷決策優(yōu)化。朗坤蘇暢機(jī)理建模平臺(tái)結(jié)合專家知識(shí)、歷史樣本、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、診斷規(guī)則，能夠面向?qū)ο罂焖贅?gòu)建工藝模型和機(jī)理模型，同時(shí)平臺(tái)采用分布式架構(gòu)，融入知識(shí)推理引擎，不斷將數(shù)據(jù)資源自動(dòng)調(diào)度、擴(kuò)展形成模型，構(gòu)建到整個(gè)模型體系中，平臺(tái)自身不斷推理和迭代優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的設(shè)備故障預(yù)警。