RFID интеллектуальная транспортировка угля

Углеродная промышленность обеспечивает более 60% базовой энергетической безопасности для экономического и социального развития моей страны. Это опорная отрасль национальной промышленности. Она имеет характеристики сложных технологических процессов, высокого риска отказа, интенсивного капитального оборудования и изменчивых условий производства, а также сталкивается с производственными рисками. Болевые точки отрасли, такие как высокое загрязнение окружающей среды, высокое загрязнение окружающей среды и сложность управления оборудованием, требуют срочной необходимости ускорить темпы цифровой трансформации на основе промышленных интернет-платформ и всесторонне улучшить цифровой уровень добычи полезных ископаемых, комплексного управления, продаж, транспортировки и защиты окружающей среды. Развитие Интернета угольной промышленности имеет широкие перспективы и происходит в нужное время. Huawei Group, Yubei Coal Industry, Mengcao Group и другие компании берут безопасное производство и беспилотное производство в качестве точки входа, активно проводят исследования промышленных интернет-решений и способствуют тому, чтобы угольная промышленность сосредоточилась на беспилотном производстве, интегрированном управлении, сетевой транспортировке и защите окружающей среды. Цифровизация и другие направления ускоряют цифровую трансформацию. Исходя из этого, мы провели специальное исследование решений промышленной интернет-платформы для угольной промышленности и глубоко проанализировали тенденции цифровой трансформации, сценарии применения платформы и решения по внедрению бизнеса в угольной промышленности. Это также имеет определенное справочное значение для обсуждения путей цифровой трансформации в других горнодобывающих отраслях.

1. Анализ тенденций цифровой трансформации в угольной промышленности

(1) Выемка и добыча полезных ископаемых: переход от использования человеко-машин к беспилотному производству

Угольная промышленность уже давно сталкивается с такими чрезвычайными ситуациями, как накопление газа, фонтанирование шахтных вод и геологические катастрофы, что создает большие производственные риски. Благодаря инновациям в области горнодобывающей техники, особенно применению информационных технологий нового поколения, использование интеллектуального оборудования, такого как подземные роботы и интеллектуальные конвейеры, значительно сократило потребность в рабочей силе. Такие технологии, как машинное зрение и глубокое обучение, повысили скорость и точность работы оборудования, что делает возможным беспилотное производство, меньшее количество патрулей и удаленные операции, что поможет угольным компаниям сократить затраты на рабочую силу и увеличить операционную прибыль.

(2) Управление шахтой: переход от ручной к виртуальной интеграции

Управление угольной шахтой охватывает сложные процессы, такие как добыча угля, выемка, транспортировка, подъем, дренаж, вентиляция и т. д. Оно должно решать комплексные проблемы координации большого количества систем, таких как горные машины, карьерные самосвалы и шахтеры. Требования к управлению высоки, широкомасштабны и сложны. В настоящее время уровень информатизации и интеллекта некоторых угольных предприятий все еще низок, а некоторые процессы все еще находятся в эпоху бумажных документов. Создание виртуальной шахты с помощью цифровых двойников, виртуальной реальности и других технологий интуитивно отобразит среду рельефа шахты, особенности поверхности, подземные туннели шахты и т. д., восстановит сложную среду и состояние производства угольной шахты и предоставит возможности для оптимизации производственного процесса, удаленного управления системой и аварийно-спасательных работ. Обеспечит эффективную поддержку командования и т. д.

(3) Транспортировка угля: переход от пассивной очереди к интеллектуальной транспортировке

С одной стороны, традиционные расходы на транспортировку угля и логистику высоки. По сравнению со средней стоимостью транспортировки в сфере экспресс-электронной коммерции в 0,15 юаня/тонно-километр, стоимость транспортировки в угольной промышленности достигает 0,3 юаня/тонно-километр. С другой стороны, в некоторых угольных логистических парках отсутствует управление станциями, а транспортные средства хаотичны и беспорядочны. Благодаря интеграции NB-IoT, RFID, GPS, интеллектуальной идентификации и других технологий транспортные средства оснащаются интеллектуальными модулями для динамического мониторинга транспортировки шахтных вагонов, очередей и т. д., что способствует повышению интеллекта управления и контроля очередей, диспетчеризации отклонений, взвешивания транспортных средств, погрузки и разгрузки. Уровень автоматизации может эффективно снизить возникновение таких инцидентов, как кража угля для угля, некачественные товары и заторы на автопарке, экономя транспортные расходы и повышая эффективность перевозок.

(4) Экологическое восстановление: переход от макропроектирования к управлению данными

Угольные заводы, как правило, расположены в местах с засушливым климатом, малым количеством осадков и хрупкой экологической средой. Проблемы загрязнения окружающей среды и экологического ущерба, наносимого добычей угля, становятся все более заметными. Экологическое восстановление может не только восстановить деградed экосистемы, но также имеет широкие возможности для индустриализации. Некоторые исследования полагают, что экологическое восстановление станет одной из десяти ведущих отраслей промышленности в мире наравне с индустрией туризма в будущем. Благодаря всестороннему использованию информационных технологий нового поколения, таких как большие данные и искусственный интеллект, это способствует сортировке и обобщению опыта экологического восстановления, динамической корректировке планов восстановления и переходу от грубого восстановления к уточненному и научному экологическому восстановлению на основе данных.

2. Типичные сценарии применения и практики промышленных интернет-платформ в угольной промышленности

(1) Интеллектуальное безопасное производство

Опираясь на промышленную интернет-платформу для динамического сбора данных на периферии, в сочетании с таким оборудованием, как подземные роботы и интеллектуальные передающие машины, машинное зрение, глубокое обучение и другие технологии используются для достижения беспилотного производства или производства с небольшим количеством людей и эффективного повышения безопасности возможностей добычи угля. Первое - это интеллектуальное независимое производство. Предприятия могут положиться на платформу промышленного Интернета для реализации автоматической идентификации, независимой оценки и автоматической работы угольных комбайнов, конвейерных лент, угольных химических машин и другого оборудования с помощью «граничных данных + облачного анализа». Второе — диагностика с помощью неисправностей. В сочетании с технологией машинного зрения проводятся автоматические проверки оборудования, подверженного неисправностям, такого как ремни, угольные бункеры и двигатели, чтобы помочь обслуживающему персоналу своевременно корректировать состояние оборудования. Третье — управление предупреждениями о рисках. Сбор данных в реальном времени, таких как состав воздуха и вибрация оборудования, в сочетании с анализом моделей, таким как концентрация газа и срок службы оборудования, позволяет заблаговременно предупреждать о рисках аварий на угольных шахтах и ​​улучшать возможности предотвращения и контроля аварий и катастроф.

Например, Huawei использует Huawei Cloud для создания «мозговой системы угольной шахты» и использует комплексный подход «облако + граница + терминал» для создания интеллектуальной угольной шахты «полное восприятие — полная связь — полный интеллект». Уровень выявления рисков в реальном времени достигает 98%, а эффективное рабочее время угольной шахты увеличивается на 10%, затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание оборудования снижаются на 65%.

(2) Комплексное управление шахтой

Создайте цифровую шахту через промышленный Интернет в сочетании с AR/VR, виртуальным моделированием и т. д. и предоставьте вспомогательное принятие решений и поддержку для использования, обслуживания, ремонта и модернизации землеройного оборудования, транспортного оборудования и энергетического оборудования на основе картирования физической шахты в пространстве цифрового двойника. Оперативная поддержка. Во-первых, на дежурстве мало людей. На основе промышленного Интернета предоставляются услуги онлайн-надзора за управлением угольными кучами, проверками персонала и другими сценариями для своевременного вмешательства и устранения проблем, тем самым повышая уровень управления угольной шахтой. Второе — это интегрированный контроль. Опираясь на платформу промышленного Интернета для интеграции видеонаблюдения за рабочей поверхностью, удаленного централизованного управления и т. д., разрушают острова данных, повышают уровень обмена информацией и повышают эффективность принятия управленческих решений. Третье - это помощь в принятии решений. В сочетании с VR/AR и т. д. проводятся опыт моделирования чрезвычайных ситуаций и специальные рабочие тренировки, создается библиотека планов аварийно-спасательных работ на основе 3D-моделирования шахты, а планы спасательных работ автоматически генерируются в соответствии с конкретными ситуациями.

Например, Yubei Coal Mining создала интеллектуальную систему добычи для принятия разумных ответов и быстрых решений в ответ на различные потребности, включая добычу угля, транспортировку, продажи, техническое обслуживание оборудования, запасные части, управление человеческими ресурсами и т. д. Она может завершить определение местоположения персонала в зоне добычи за 1 секунду. Для обновления информации любое оборудование в зоне добычи может быть запущено удаленно за 25 миллисекунд, а комплексная проверка всех производственных систем зоны добычи может быть завершена за 3 секунды.

(3) Интеллектуальная транспортировка и маркетинг угля

Сосредоточившись на таких потребностях в транспортировке угля, как пунктуальность, безопасность и низкая стоимость, мы будем собирать данные о парке через промышленную интернет-платформу для содействия усовершенствованному управлению операциями, интегрированным продажам и транспортировке и контролируемой безопасности транспортировки для создания интеллектуальной цепочки поставок угля. Первое — это динамическое управление парком. На основе промышленной интернет-платформы мы ускорим миграцию транспортных средств в облако, динамически скорректируем развертывание транспорта в соответствии с фактическими условиями, такими как погрузка, очередь и движение в парке, и создадим точный пул мощностей для транспортировки угля. Второе — это продажи и траnsportation координация. Создание базы данных цен на транспортировку и сравнение методов транспортировки на основе индивидуальных потребностей угольных продуктов для максимизации эффективности транспортировки и снижения транспортных расходов. Третье - интеллектуальное вспомогательное вождение. Используя машинное зрение, глубокое обучение и другие технологии, он может автоматически определять опасные сценарии, такие как усталость вождения, превышение скорости, выезд за пределы полосы движения и т. д., и своевременно напоминать водителям о необходимости снизить уровень транспортных происшествий.

Например, G7 Zhilian использует платформу для динамического мониторинга аварий, поведения водителя и других событий и обновляет идентификацию рисков каждые 5 минут, что позволяет компании увеличить эффективность транспортировки в 5 раз, транспортные расходы снизить на 10%, а индекс безопасности увеличить в 2 раза.

(4) Защита экологических ресурсов

Как носитель управления большими данными, принятия решений и исследований, промышленная интернет-платформа объединяет такие технологии, как дроны, трехмерное виртуальное моделирование, многомерный числовой анализ моделей и мониторинг в реальном времени на месте, и может обеспечить техническую системную поддержку для восстановления окружающей среды. Первое — это резерв решений. Платформа промышленного Интернета может использоваться для хранения миллионов основных экологических данных, таких как вода, почва, воздух, трава и домашний скот, сбора местных ресурсов зародышевой плазмы растений из разных мест, автоматического создания библиотек комбинаций экологического восстановления и обогащения планов экологического восстановления. Второе — помощь в персонализации. С помощью платформы мы можем собирать региональные исторические экологические данные, отслеживать местные растения, анализировать соответствующие сообщества, исследовать закономерности эволюции и внедрять помощь в принятии решений в соответствии с местными условиями. Третье — экологический мониторинг в реальном времени. На основе промышленного Интернета информация о точках мониторинга агрегируется, а экологические данные, такие как значение pH, освещенность, влажность, давление воздуха и т. д. окружающей почвы, суммируются и анализируются для поддержки точного и реального мониторинга и управления.

Например, Mengcao Group создала платформу больших данных по экологии шахт. Она динамически отслеживала 30 миллионов действительных информационных точек и хранила более 5 миллионов стандартных текстовых инструкций, реализуя «одну картинку» для управления экологическими данными и «одну сеть» для научного управления. Точная услуга «одна платформа» эффективно поддерживает строительство восстановления шахты.

image.png

3. Сосредоточьтесь на содействии внедрению сценариев применения

(1) Ускорьте миграцию оборудования в облако и заложите прочную основу для сбора данных

Первый заключается в использовании «трех машин и одной машины» в качестве прорыва для содействия облачной миграции ключевого оборудования, ускорения оптимизации проектирования продукции на основе данных и содействия совместным исследованиям общих и ключевых технологий. Второй заключается в использовании платформы промышленного Интернета для открытия каналов передачи данных между бизнес-связями, построения в реальном времени и прозрачной цепочки данных по добыче угля, выемке грунта, машиностроению, транспортировке, транспортировке, промывке и другим аспектам и реализации интеллектуального управления всем процессом производства угольной шахты. Третий — положиться на платформу промышленного Интернета для соединения всех звеньев вверх и вниз по цепочке производства и предоставить данные индекса цен и транзакций в качестве основы для ускорения инноваций в бизнес-моделях.

(2) Сосредоточение на промышленном сотрудничестве и усиление накопления ключевых моделей

Первый — разработка моделей для прогнозирования срока службы и диагностики неисправностей для оборудования, такого как гидравлические анкерные буровые установки, дробилки, ленточные конвейеры и роботы для угольных шахт, для повышения эффективности управления и контроля оборудования. Второй — оптимизация моделей сцен, таких как отсутствие нагрузки на ленту, безопасное вождение по рельсам, разведка и сброс воды и т. д., для повышения точности распознавания. Третье — создание моделей вокруг междисциплинарных и межкорпоративных областей, таких как беспилотное управление карьерными самосвалами и сотрудничество в цепочке поставок.

(3) Усиление исследований и прорывов и оптимизация предложения решений

Первое — это изучение и содействие продвижению и применению решений в области безопасности, таких как аварийно-спасательные работы, мониторинг безопасности и предупреждение о рисках на основе промышленного Интернета, углубление применения таких технологий, как GPS и визуальное восприятие, и повышение основной конкурентоспособности предприятий. Второе — разработка интегрированных сервисных решений, таких как интеллектуальная добыча, управление активами, управление энергопотреблением и управление сотрудниками. Третье — это конденсация развития Интернета в угольной промышленностимодель opment, технический путь, опыт управления и т. д., которые можно воспроизводить и продвигать, а также продвигать и применять их к аналогичным предприятиям.

(4) Обратите внимание на зеленую безопасность и создайте бренд умного угля

Во-первых, полагайтесь на промышленную интернет-платформу для ускорения применения технологий зеленой добычи, таких как заполнение шахт и добыча с сохранением воды, и активно продвигайте строительство зеленых шахт. Во-вторых, необходимо осуществить стандартное внедрение на основе модели зрелости возможностей управления данными (DCMM), сформулировать стандарты классификации данных и иерархического управления и усилить безопасность данных. В-третьих, организовать подробные туры, встречи на местах и ​​другие рекламные и рекламные мероприятия для создания корпоративных брендов и повышения корпоративного влияния.