生产运行管理 管理驾驶舱 智能 设备 生产 设备 仓储物流管理 数字孪生 信息 系统 …… DCS PLC SIS 三、智慧电厂关键技术 1 全过程智能燃料 2 全过程智能燃料 3 智慧燃烧优化 4 灵活性控制与智能运 行 5 智能巡检与智能机器人 口共编制集团级智慧检修技术规范 11 本，发 从燃料管控到运行控制，以提升经济效益是一个极复杂的问题 三、智慧电厂关键技术 > 建 立从燃料入厂到燃烧协调控制全过程智能化体系，攻克了动态配煤知识库、煤种溯源及 煤仓动态分层监测、双数据源数字孪生煤场、输煤全流程控制、斗轮机无人值守、机器人 自主巡检等技术，开发了全过程智能燃料系统。 食 竟 _ 智能配煤掺烧 燃料智能输送 掺烧优化调整 输煤一键启动 机器人邀检 计算机视觉巡检 全过程智能燃料系统 燃料全流程闭环 数宇化孪生煤场 斗轮机无人值守 三维激光盘煤 智能控制 I Ⅲ 智能协调控制 无断点 APS 全过程 智能燃料 智能识别 自动接卸 自动计量

打好基础，用绣花针功夫管排水，构建资产一本账单，实现精细化扁平化管理 ② 全面感知，搭建从源头到末端全过程物联感知体系，实时掌握系统运行状态 奥格智慧排水信息系统（AWater iDrain）基于现有的社会背景和政策背景，量身打造一套包涵 排水全覆盖和内涝全过程在内的管理体系，通过构建“内涝全生命周期管理、应急响应全过程管控、 排水管网差异化管养”等九大核心业务场景，辅助城市管理者和运维单位提升管理水平，并可与城市 绵城市业务需求的精准分析，量身打造的一套包涵监测监控、设施调度与运维、项目工程管理、考 核评估以及公众服务等功能在内的海绵城市管控系统，产品定位于实现海绵设施的精细化管理、 监测数据的全方位统计分析、海绵设施调度的全过程有序管理，以及项目工程建设与考核评价的 全效管理，并设置公众服务平台，对外发布海绵城市工作进展的同时也接收公众的意见反馈，以 辅助管理者提升海绵城市管理水平。 与城市信息模型（CIM）进行深度 设工程规划许可、施工图许可、竣工验收各阶段严格落实海绵城市建设指标要求，从“规-设-建-管”四个阶段对海绵城 市建设工程进行全过程管理。 产品涵括海绵城市综合一张图、智慧监控、智 慧调度、智慧运维、项目管理、考核评估、公众服务 等功能，可支持PC端、移动端、大屏端的多端展示 应用，实现海绵城市全过程监管，支持绩效评估跟 踪与验收考核信息化管理，可高效辅助海绵城市实 现智能化监控和数字化管理。 产品介绍

 设备效率自动统计分析  加工产量自动计数  加工过程参数异常预警  质量在线分析及预警  人员绩效考核分析  制造数据全面管理  生产计划及过程管理  全面质量及全过程追溯管理  成品、在制品、模具、工装库 存管理  生产系统可视化管理  支持园区级物流规划及仿真  物料出入库及库存管理  支持多种灵活策略的应用  支持手持上架、下架、盘点 性维护以及预测性生产  支持多维度的绩效考核分析  打通各系统的数据通道，实现 1 个平台化的数据分析呈现  支持自定义设定预警机制，实 现动态化实时性过程管控  实现订单需求的预测  供应链全过程监控及预警  供应商绩效考核管理  实现全价值链及供应链的产供 销协同  实现信息共享化及数据分析 产品 1 - 数据采集系统（ MDC ） 产品 2 – 制造执行系统（ MES 机床联网 高级排程 事件处理 方案生成 多方案对比 交期回复 预测管理 滚动计划 外协计划 MES 二期 E-S0P 信息平台 移动平台 沟通管理 问题升级 生产追溯 全过程追溯 客退管理 客诉管理 客退管理 退货处理 MES 一期 MES 三期 系统选型建议 1 ）供应商是否有智能制造工厂整体规划以及落地的经验？ 2 ）供应商是否具备各种设备的数采能力

一体化企业级信息集成平台 八大业务应用 六个信息化保障体系 2011-2015 建立覆盖面更广，集成度更深，智 能化更高，安全性更强，可视化更 优的新型 IT 架构 , 纳入了电力应用 的全过程，在数据集采基础上加强 数据分析和辅助决策的功能 2016-2020 国网拆分背景，去 SOA （ SAP 、 Oracle 、 Accenture ）化需求，对 过去大系统建设的反思和调整。强 hadoop 、 Mpp 、传统数仓 多层次安全机制保障  支持分级分域授权、三员分离；  支持通道安全，支持 SSL 传输通道加密功能；  支持数据加密，支持国密算法；  支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预警功能； 24 网络爬虫功能概述 网络爬虫是一个集成在数据模块下的自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问网页与相关的链接， 获取所需要的信息，无 全景化信息 开放与检索 更全面的数据 质量保障 全过程 信息安全  提供数据标准梳理工具，使得元数据更合规  支持策略集的质量巡检方式，保障数据的完整性  支持主题的数据台账，  基于元数据的信息管理，提供数据资源目录与导航  多渠道的数据访问机制（目录、 API 、 Webservices ） 支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预 警功能基于 oAuth

建筑功能特点用能诊断 • 气候规律季节性用能诊断 设备 / 系统设计诊断 • 设备 / 系统能耗指标诊断 • …… • 非工作时间用能诊断 16 业务分析 - 工单管理 三 工单管理：故障派单、全过程、闭环管理 报修 现场维修 工单调度 实时派单 工单生成 现场处理 事后评价 接单 调度系统 调度 转单 挂起 全程监督 维修组 管理人员 APP 报修 故障派单 人工派单 产品持续迭代、政策响应 模块化设计 • 碳排放源盘查 • 碳排放水平诊断 • 碳排放分析预测 • 碳中和管理 • 碳配置中心 柔性模块 ，灵活配置 18 业务分析 - 需求响应 三 需求响应：全过程、多策略、智能化、可成长 设备能效单元模型 负荷分析 负荷响应模型 效果评估 负荷控制 负荷响应策略 影响因素 负荷 可调负荷 反馈影响：用电不满 意度和实际运行效果 在可控负荷的实际运行状态和 行策略的负荷控制，控制后进 行效果评估和负荷响应模型预 期比较，并收集用电客户意见 和实际运行效果，设备能效单 元 LSTM 模型 通过自主学习 和人工辅助来优化模型，形成 需求响应全过程闭环处理 19 业务分析 - 多能协同 三 多能协同：多能源、模型化、可预测 储能 充电桩 历史数据 运行参数 成本收入 智能调度 能源供应模型 调度策略和模式 光伏 风能 告警

为提高管理绩效和经济效益提供保障。 公司业务全流程网络拓扑 基于价值链理论，由业务流程网络和定额指标网络共同构 成的“项目生命期运营管理在线监测网络拓扑图”，构建以 流程为载体，覆盖项目建设生命周期全业务、全过程的监 测分析体系。 数据资产管理 数据资产管理是一项系统化、全面化、持续渐进的管理创 新工作，数据资产管理平台的开发设计也遵循渐进深化的 过程，我们提出资产全貌可视、资产详情可查、资产质量 可控、 区域 运行方式 电网操作 电能质量 电网拓扑 电网监视 保护配置 项目成本 项目质量 项目计划 项目组成 项目进度 项目协调 安全事件 安全绩效 风险 目标计划 安全过程 规划管理 业务监控 地理信息 综合计划 环境保护 综合分析 综合管理 协同办公 作业计划 作业过程 运行环境 设备监视 设备缺陷 作业标准 试验报告 设备评估模型 区域 运行方式 电网操作 电能质量 电网拓扑 电网监视 保护配置 项目成本 项目质量 项目计划 项目组成 项目进度 项目协调 安全事件 安全绩效 风险 目标计划 安全过程 规划管理 业务监控 地理信息 综合计划 环境保护 综合分析 综合管理 协同办公 作业计划 作业过程 运行环境 设备监视 设备缺陷 作业标准 试验报告 设备评估模型

矿山安全风险智能监测预警系统研究［J］. 邮电设计技术，2024（11）：25-30. 25 2024/11/DTPT 发现矿企潜在风险并及时预警；监管监察工作依旧依 靠现场检查方式，时效性低且难以全面覆盖；矿山生 产全过程监控和风险管理尚未形成完整闭环；政府与 企业应急互动渠道未打通，应急响应速度待提高 等 ［3-4］。 为解决上述问题，本文基于大数据、人工智能等 新一代信息技术，围绕当前矿山监察监管存在的瓶颈 ［5-7］。 1 矿山安全监管现状及数字化转型分析 1.1 矿山安全监管现状分析 随着智能化矿山建设的推进，传统监管方式逐渐 难以满足对矿山安全监管监察的需求，主要存在风险 难发现、监管不全面、全过程监控和风险管理未闭环 等问题 ［8-9］，难以发现矿企潜在风险并及时预警。矿山 企业在生产过程中，存在矿区地质风险、设备老化、操 作不规范、安全培训不足等问题，预警机制的缺失或 不完善会导致无法及时识别并处理潜在风险。 监管监察工作依旧依靠现场检查方式。现场检 查是监管监察的传统工作方式，可以用最直接的方式 对现场进行监管，但由于监管机构的人力资源和工作 时间的限制，监察频率较低，无法对所有矿区进行全 面、持续的监管。 矿山生产全过程监控和风险管理尚未形成完整 闭环。由于缺少针对生产全流程闭环的监察和风险 管理系统，风险监测和管理存在潜在断点，会导致风 险评估不准确，无法及时采取防范和应对措施。 政府与企业应急互动渠道未打通。当矿山生产

作业齐套检查 车间物料转运 生产全过程可视透明 通过工艺、制造、质检、仓储相关的设备互联及系统集成，实现人机料法环等环节生产资源协同联动。 1.3.2 制造过程协 同 车间物料配送 工装工具管理 核电蒸发器支撑板孔几何形位测量 纵 向 运营 预测 数智孪生空间 订单、工艺、采购、制造、试验 到交付全过程业务世界数字孪生 实现从园区建筑到车间设备的 物理世界数字孪生 2.2 建设愿 景 业务 运营 风险 管控 品牌价 值提升 市场 宣传 数字孪生技术 设备 状态 项目 合同 项目

人工分析 智能分析 改进方式 经验驱动 数据驱动 覆盖范围 局部环节 全生命周期 AI+ 质量管理是运用人工智能、大数据、物联网、云计算等新一代信息技术，对产品质量进 行全生命周期、全过程、全要素的智能化管理，实现质量问题的预防、预测、预警和持续改进。 - 预防性 ：从被动检测转向主动预防 - 预测性 ：预测质量趋势和潜在问题 - 实时性 ：实时监控和反馈质量状态 - 全面性 降低产品维修和售后成本。 通过将分析与 FMEA 相结合 ，通过不断的反馈和 更新机制 ，使得整个管理系统更加灵活和适应性 强 ，形成强大的闭环系统。 全面性 该系统涵盖了从产品设计到生产的全过程质 量管理 ，确保产品质量的全面控制。 闭环持续改进 项目推广—— AI 系统的试用模式 试用 试用后项目规划 • 把工厂现有的数据接入底层大模 型已积累的行业模型，展示初 步成效；

无人干预 精准管控 信息管控 物流管控 设备管控 看得见、控得住、管得好 燃料智能管控中心 数字化煤场 配煤掺烧 入炉上仓 样品 制样 计量 入厂 化验 V 掺配区 管控燃料供应链全过程的燃料业务管理 煤棚 配煤掺烧 燃料结算 煤仓监视 入炉上煤 供应商管理 采制化 计划 合同 入厂计量 储煤罐 调运 > ▲ 计划管理 . 统分结合 燃料结 算 . 价 入厂煤 . 质 入厂煤 . 量 打通燃料信息流，贯穿燃料全过程 数字化煤场 配煤掺烧 副产品（灰、石膏等） 入炉煤 . 质 入炉煤 . 量 无线智能终端的应用 工业级 Pad 日常智能手机、 Pad 坚持