RFID NEWS

RFID nutikas söetransport

Süsinikutööstus annab üle 60% minu riigi majandusliku ja sotsiaalse arengu põhilisest energiajulgeolekust. See on riikliku tööstuse tugisammas. Seda iseloomustavad keerulised tehnoloogilised protsessid, suur rikkeoht, intensiivne kapitalivarustus ja muutuvad tootmistingimused ning see seisab silmitsi tootmisriskidega. Tööstuse valupunktid, nagu suur keskkonnareostus ja raskused seadmete haldamisel, nõuavad tungivat vajadust kiirendada digitaalse transformatsiooni tempot tööstuslike internetiplatvormide põhjal ning parandada igakülgselt tootmise, kaevandamise, tervikliku juhtimise, müügi, transpordi ja keskkonnakaitse digitaalset taset. Söetööstuse interneti arendamisel on laialdased väljavaated ja see tuleb õigel ajal. Huawei Group, Yubei Coal Industry, Mengcao Group ja teised ettevõtted võtavad ohutu tootmise ja mehitamata tootmise lähtepunktiks, uurivad aktiivselt tööstusliku interneti lahendusi ning edendavad söetööstuses keskendumist mehitamata tootmisele, integreeritud juhtimisele, võrgustatud transpordile ja keskkonnakaitsele. Digitaliseerimine ja muud suunad kiirendavad digitaalset transformatsiooni. Selle põhjal viisime läbi spetsiaalse uuringu söetööstuse tööstuslike internetiplatvormide lahenduste kohta ning analüüsisime põhjalikult söetööstuse digitaalse transformatsiooni trende, platvormi rakenduste stsenaariume ja ärirakenduslahendusi. Sellel on teatav võrdlusväärtus ka teiste kaevandustööstuste digitaalse transformatsiooni teede arutamisel.


1. Digitaalse transformatsiooni suundumuste analüüs söetööstuses


(1) Kaevandamine ja mäetööstus: üleminek inimese ja masina koostu mehitamata tootmisele


Söetööstus on pikka aega silmitsi seisnud hädaolukordadega, nagu gaasi kogunemine, kaevandusvee pursked ja geoloogilised katastroofid, mis kujutavad endast suuremat tootmisriski. Kaevandustehnoloogia innovatsiooniga, eriti uue põlvkonna infotehnoloogia rakendamisega, on intelligentsete seadmete, näiteks maa-aluste robotite ja intelligentsete konveierite kasutamine oluliselt vähendanud tööjõu vajadust. Sellised tehnoloogiad nagu masinnägemine ja süvaõpe on parandanud seadmete teostuskiirust ja täpsust, võimaldades mehitamata tootmist, vähem patrullimist ja kaugjuhtimist, mis aitab söeettevõtetel vähendada tööjõukulusid ja suurendada tegevuskasumit.


(2) Kaevanduse haldamine: üleminek käsitsi integreerimisest virtuaalsele integratsioonile


Söekaevanduse haldamine hõlmab keerulisi protsesse, nagu söekaevandamine, kaevandamine, tranSport, tõstmine, drenaaž, ventilatsioon jne. See peab lahendama paljude süsteemide, näiteks kaevandusmasinate, kaevandusveokite ja kaevurite ulatuslikke koordineerimisprobleeme. Juhtimisnõuded on kõrged, laiaulatuslikud ja keerulised. Praegu on mõnede söeettevõtete informatiivsuse ja intelligentsuse tase endiselt madal ning mõned protsessid on endiselt paberdokumentide ajastul. Virtuaalse kaevanduse loomine digitaalsete kaksikute, virtuaalreaalsuse ja muude tehnoloogiate abil kuvab intuitiivselt kaevanduse maastikukeskkonda, pinnase iseärasusi, maa-aluseid kaevandustunneleid jne, taastab söekaevanduse keerulise keskkonna ja tootmisseisundi ning pakub võimalusi tootmisprotsesside optimeerimiseks, süsteemi kaughalduseks ja päästetöödeks. Pakub tõhusat tuge juhtimisele jne.


(3) Söe transport: üleminek passiivsest järjekorrast nutikale transpordile


Ühelt poolt on traditsioonilise söe transpordi ja logistika kulud kõrged. Võrreldes ekspress-e-kaubanduse keskmise transpordikuluga 0,15 jüaani tonn-kilomeetri kohta, on söetööstuse transpordikulud koguni 0,3 jüaani tonn-kilomeetri kohta. Teisest küljest puudub mõnel söe logistikapargil jaamade haldamine ning sõidukid on kaootilised ja korratud. NB-IoT, RFID, GPS-i, intelligentse identifitseerimise ja muude tehnoloogiate integreerimise abil on sõidukid varustatud intelligentsete moodulitega, mis jälgivad dünaamiliselt kaevandusvagunite transporti, järjekordi jne, mis aitab parandada järjekordade haldamise ja kontrolli, ümbersuunamise dispetšerimise, sõidukite kaalumise, laadimise ja mahalaadimise intelligentsust. Automatiseerimise tase aitab tõhusalt vähendada selliste intsidentide esinemist nagu söe Varastamine söe vastu, viletsa kauba kasutamine ja laevastiku ummikud, säästes transpordikulusid ja parandades transpordi tõhusust.


(4) Ökoloogiline taastamine: üleminek makrodisainilt andmepõhisele


Söetehased asuvad üldiselt kuiva kliima, vähese sademete hulga ja hapra ökoloogilise keskkonnaga kohtades. Keskkonnareostuse probleemidSöekaevandamise põhjustatud ökoloogilised kahjustused on muutunud üha olulisemaks. Ökoloogiline taastamine mitte ainult ei taasta degradeerunud ökosüsteeme, vaid pakub ka laia ruumi industrialiseerimiseks. Mõned uuringud usuvad, et ökoloogilisest taastamisest saab tulevikus üks maailma kümnest suurimast tööstusharust, mis on võrdne turismitööstusega. Uue põlvkonna infotehnoloogiate, näiteks suurandmete ja tehisintellekti, ulatusliku kasutamise kaudu soodustab see ökoloogilise taastamise kogemuste sorteerimist ja kokkuvõtete tegemist, taastamiskavade dünaamilist kohandamist ning üleminekut toorelt taastamiselt andmepõhisele täiustatud ja teaduslikule ökoloogilisele taastamisele.


2. Tööstuslike internetiplatvormide tüüpilised rakendusstsenaariumid ja tavad söetööstuses


(1) Intelligentne ohutu tootmine


Tööstusliku internetiplatvormi abil dünaamiliselt kogutud servapoolsed andmed koos selliste seadmetega nagu maa-alused robotid ja intelligentsed ülekandemasinad, masinnägemine, süvaõpe ja muud tehnoloogiad aitavad saavutada mehitamata tootmist või tootmist vähese inimkoormusega ning parandada tõhusalt söetootmisvõimaluste ohutust. Esimene on intelligentne iseseisev tootmine. Ettevõtted saavad tööstusliku internetiplatvormi abil teostada söekääride, konveierilintide, söekeemiamasinate ja muude seadmete automaatset tuvastamist, sõltumatut hindamist ja automaatset käitamist "servaandmete + pilveanalüüsi" abil. Teine on rikkepõhine diagnoosimine. Koos masinnägemistehnoloogiaga teostatakse rikkeohtlike seadmete, näiteks rihmade, söepunkrite ja mootorite automaatseid kontrolle, et aidata hoolduspersonalil seadmete olekut õigeaegselt reguleerida. Kolmas on riskihoiatuste haldamine. Reaalajas andmete kogumine, näiteks õhu koostis ja seadmete vibratsioon, koos mudelianalüüsiga, näiteks gaasi kontsentratsioon ja seadmete eluiga, võimaldab varakult hoiatada söekaevanduse õnnetuste riskide eest ning parandab õnnetuste ja katastroofide ennetamise ja kontrollimise võimekust.


Näiteks tugineb Huawei Huawei Cloudile „söekaevanduse aju“ loomisel ja kasutab „pilv + serv + terminal“ integreeritud lähenemisviisi, et luua „täieliku tajumise-täieliku ühenduse-täieliku intelligentsuse“ nutikas söekaevandus. Reaalajas riski tuvastamise määr ulatub 98%-ni ja söekaevanduse efektiivne tööaeg suureneb 10%, seadmete käitamise ja hoolduskulud vähenevad 65%.


(2) Kaevanduse terviklik haldamine


Digitaalse kaevanduse ehitamine tööstusliku interneti, AR/VR-i, virtuaalse simulatsiooni jms abil ning abistava otsuste langetamise ja toe pakkumine kaevandusseadmete, transpordivahendite ja energiaseadmete kasutamiseks, hooldamiseks, remondiks ja uuendamiseks, kaardistades füüsilise kaevanduse digitaalses kaksikruumis. Operatiivne tugi. Esiteks on valves vähe inimesi. Tööstusliku interneti põhjal pakutakse veebipõhiseid järelevalveteenuseid söehunnikute haldamise, personalikontrollide ja muude stsenaariumide osas, et sekkuda ja probleeme õigeaegselt lahendada, parandades seeläbi söekaevanduse haldamise taset. Teine on integreeritud juhtimine. Tööstusliku interneti platvormile tuginedes integreeritakse tööpinna videovalve, kaugjuhtimisega tsentraliseeritud juhtimine jne, murda andmesaarte, parandada teabe jagamise taset ja parandada juhtimisotsuste tegemise tõhusust. Kolmandaks on otsuste langetamise abistamine. Koos VR/AR jne-ga viiakse läbi hädaolukorra simulatsiooni kogemusi ja spetsiaalset töökoolitust, luuakse 3D-kaevanduse simulatsioonil põhinev hädaolukorra päästeplaanide teek ning päästeplaanid genereeritakse automaatselt vastavalt konkreetsetele olukordadele.


Näiteks on Yubei Coal Mining ehitanud nutika kaevandussüsteemi, mis reageerib nutikalt ja teeb kiireid otsuseid erinevate vajaduste, sealhulgas söekaevandamise, transpordi, müügi, seadmete hoolduse, varuosade, personalijuhtimise jms osas. See suudab personali asukoha kaevanduspiirkonnas kindlaks teha 1 sekundiga. Teabe värskendamiseks saab kõik kaevanduspiirkonna seadmed kaugjuhtimise teel käivitada 25 millisekundiga ja kõigi kaevanduspiirkonna tootmissüsteemide põhjaliku kontrolli saab läbi viia 3 sekundiga.


(3) Söe nutikas transport ja turustamine


Keskendudes söe transpordi vajadustele, nagu täpsus, ohutus ja madalad kulud, kogume tööstusliku interneti platvormi kaudu laevastiku andmeid, et edendada täiustatud tegevuse juhtimist, integreeritud müüki ja transporti ning kontrollitavat transpordiohutust nutika söe tarneahela loomiseks. Esimene on laevastiku dünaamiline haldamine. Tööstusliku interneti platvormi põhjal liitume...Hõlbustada sõidukite migreerimist pilve, kohandada transpordi paigutust dünaamiliselt vastavalt tegelikele oludele, nagu laadimine, järjekorrad ja pargi liiklus, ning luua täpne söeveo mahutavuse fond. Teine on müügi ja transpordi koordineerimine. Luua transpordihindade andmebaas ja võrrelda transpordimeetodeid, mis põhinevad söetoodete individuaalsetel vajadustel, et maksimeerida transpordi efektiivsust ja vähendada transpordikulusid. Kolmas on intelligentne abistatav juhtimine. Tuginedes masinnägemisele, süvaõppele ja muudele tehnoloogiatele, suudab see automaatselt tuvastada ohtlikke stsenaariume, nagu väsimusjuhtimine, kiiruseületamine, sõidurajalt kõrvalekaldumine jne, ning anda juhtidele õigeaegseid meeldetuletusi transpordiõnnetuste arvu vähendamiseks.


Näiteks tugineb G7 Zhilian platvormile õnnetuste, juhtide käitumise ja muude sündmuste dünaamiliseks jälgimiseks ning uuendab riskide tuvastamist iga 5 minuti järel, suurendades ettevõtte transpordi efektiivsust 5 korda, vähendades transpordikulusid 10% ja suurendades ohutusindeksit 2 korda.


(4) Ökoloogiliste ressursside kaitse


Suurandmete haldamise, otsuste tegemise ja uuringute kandjana integreerib tööstusliku interneti platvorm selliseid tehnoloogiaid nagu droonid, kolmemõõtmeline virtuaalne simulatsioon, mitmemõõtmeline numbrilise mudeli analüüs ja kohapealne reaalajas jälgimine ning pakub tehnilist süsteemituge ökoloogiliseks taastamiseks. Esimene on lahenduste reserv. Tööstusliku interneti platvormi saab kasutada miljonite ökoloogilise põhiteabe (nt vesi, pinnas, õhk, rohi ja kariloomad) salvestamiseks, kohalike taimede iduplasma ressursside kogumiseks erinevatest kohtadest, ökoloogilise taastamise kombinatsiooniteekide automaatseks genereerimiseks ja ökoloogilise taastamise plaanide rikastamiseks. Teine on isikupärastatud kohandamise abistamine. Platvormi kaudu saame koguda piirkondlikke ajaloolisi ökoloogilisi andmeid, jälgida kohalikke taimi, analüüsida sobivaid kooslusi, uurida evolutsioonimustreid ja rakendada otsuste tegemise abi vastavalt kohalikele oludele. Kolmas on ökoloogiline reaalajas jälgimine. Tööstusliku interneti põhjal koondatakse seirepunktide teave ning keskkonna pinnase ökoloogilised andmed, nagu pH väärtus, valgus, niiskus, õhurõhk jne, võetakse kokku ja analüüsitakse, et toetada täpset ja reaalajas seiret ja juhtimist.


Näiteks on Mengcao Group ehitanud kaevanduse ökoloogilise suurandmete platvormi. See on dünaamiliselt jälginud 30 miljonit kehtivat teabepunkti ja salvestanud enam kui 5 miljonit tekstipõhist standardjuhist, realiseerides „ühe pildi“ ökoloogiliste andmete haldamiseks ja „ühe võrgu“ teaduslikuks haldamiseks. Täpne teenus „üks platvorm“ toetab tõhusalt kaevanduse taastamist.


pilt.png


3. Keskenduge rakendusstsenaariumide rakendamise edendamisele


(1) Kiirendage seadmete migreerimist pilve ja pange paika kindel alus andmete kogumiseks


Esimene on kasutada läbimurdena "kolme masinat ja ühte masinat", et edendada võtmeseadmete pilve migreerimist, kiirendada andmepõhist tootekujunduse optimeerimist ja edendada ühist uurimistööd ühiste ja võtmetehnoloogiate valdkonnas. Teine on tugineda tööstuslikule internetiplatvormile, et avada andmesidemeid ärisidemete vahel, luua reaalajas ja läbipaistev andmeahel söekaevandamise, kaevandamise, masinate, transpordi, transpordi, pesemise ja muude aspektide kohta ning realiseerida kogu söekaevanduse tootmisprotsessi intelligentne toimimine. Kolmas on tugineda tööstusliku interneti platvormile, et ühendada kõik tööstusahela üles- ja allavoolu lülid ning pakkuda hinnaindeksi ja tehingute andmeid ärimudeli innovatsiooni kiirendamise keskpunktina.


(2) Keskendumine tööstuskoostööle ja võtmemudelite kogumise tugevdamine


Esimene on mudelite väljatöötamine selliste seadmete nagu hüdrauliliste ankurpuurplatvormide, purustite, lintkonveierite ja söekaevandusrobotite eluea ennustamiseks ja rikete diagnoosimiseks, et parandada seadmete haldamise ja juhtimise tõhusust. Teine on stseenimudelite, näiteks lindi koormuseta töötamise, ohutu rööbaste juhtimise, vee uurimise ja vabastamise toimingute jms optimeerimine, et parandada äratundmise täpsust. Kolmas on mudelite loomine valdkondadevaheliste ja ettevõtetevaheliste valdkondade, näiteks mehitamata kaevandusveokite juhtimise ja tarneahela koostöö ümber.


(3) Tugevdada teadusuuringuid ja läbimurdeid ning optimeerida lahenduste pakkumist


Esimene on uurida ja edendada lahenduste tutvustamist ja rakendamist julgeolekuvaldkonnasnäiteks päästeteenused, ohutuse jälgimine ja tööstuslikul internetil põhinevad riskihoiatused, süvendada selliste tehnoloogiate nagu GPS ja visuaalne taju rakendamist ning parandada ettevõtete põhilist konkurentsivõimet. Teine eesmärk on arendada integreeritud teenuselahendusi, nagu intelligentne kaevandamine, VARADE HALDAMINE, energiahaldus ja töötajate juhtimine. Kolmas eesmärk on koondada söetööstuse interneti arendusmudelit, tehnilist teed, juhtimiskogemust jne, mida saab korrata ja edendada, ning edendada ja rakendada seda sarnastes ettevõtetes.


(4) Pöörata tähelepanu rohelisele ohutusele ja luua nutika söe bränd


Esiteks tuleb tugineda tööstusliku interneti platvormile, et kiirendada roheliste kaevandustehnoloogiate, näiteks täitekaevandamise ja vee säästmise kaevandamise, rakendamist ning edendada aktiivselt roheliste kaevanduste ehitamist. Teine eesmärk on viia läbi standardite rakendamine andmehaldusvõime küpsusmudeli (DCMM) alusel, sõnastada andmete klassifitseerimise ja hierarhilise haldamise standardid ning tugevdada andmeturvet. Kolmas on põhjalike ekskursioonide, kohapealsete kohtumiste ja muude reklaami- ja müügiedendustegevuste korraldamine ettevõtte brändide loomiseks ja ettevõtte mõju suurendamiseks.


CATEGORIES

CONTACT US

Contact: Adam

Phone: +86 18205991243

E-mail: sale1@rfid-life.com

Add: No.987,High-Tech Park,Huli District,Xiamen,China

Scan the qr codeclose
the qr code