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1      方案背景與目標

該項目是基于制造業與數字化融合，制造業轉型升級的大背景下提出的，旨在通過科學、系統的方法，對工業篩選系統設備進行全面、高效的管理，以實現企業的長遠發展和市場競爭力的提升。將制造業和數字化進行深度融合，通過對設備的數字采集轉變為數據，形成制造業大數據驅動力，同時，將數據進行進一步的整理、分類、分析、優化、智能化的整合和分析，錘煉數據價值，沉淀形成行業生產資料數字化智能化內核，經過系統整合，強化勞動對象數據價值力量，提升生產力，優化生產關系，將數據轉變為生產力核心力量，提升科技創新在制造業篩選系統中的影響作用，形成行業的新制生產力工具，可以驅動行業向數字化、智能化的方向持續發展，形成生產力及生產效率的有力支撐，助力產業升級，給行業及企業帶來巨大的經濟效益。

基于以上的行業背景，沈陽科網通信息技術有限公司經過多年行業經驗積累和需求的深度理解與沉淀，提出了工業環境下的篩選系統設備全生命周期管理解決方案，成功首次使用了量子加密技術在工業制造企業的應用，并在設備的全生命周期管理過程中著重建設了預測性維護、設備智能運維、數據治理及廣泛的決策支持應用，同時系統將歷史數據及實時數據相結合，總結長期經驗，實現設備預測性診斷，并實現了按需維護，旨在幫助客戶實現篩選系統數字化升級的總體目標，包括但不限于以下目標：

①  實現整個篩選系統的數字化升級：通過實時監測與預警、智能化運維，提高設備可靠性和運行效率。

②  智能化管理降低備件消耗：通過預測性維護、智能化備件監管，根據備件實際使用生命周期，動態調整備件更換頻率，跟蹤備件使用情況，降低備件成本。

③  智能的流程化管理減少人工成本：通過科學的流程化管理，優化巡檢人員配置，可將多余的人員調配到更多需要人員的工作環節中，降低巡檢工作的人工成本。

④  精細化管理實現能耗優化：通過數字化管理對篩選系統中的設備的啟停過程、工作狀態進行精細化管控，實現能耗優化。

⑤  量子加密保障數據安全：通過量子加密密鑰分發機制，實現數據高級別加密，全面保障數據安全。

2      方案詳細介紹

2.1 技術架構與核心組件

本方案基于物聯網、大數據、云計算、人工智能和5G通訊技術，構建了工業篩選系統設備的全生命周期管理平臺。平臺由數據采集層、數據處理層、智能分析層、應用服務層和決策支持層五部分組成，形成閉環的管理體系，其核心組成如下：

l  多源數據匯總：利用物聯網技術，通過5G網絡高速傳輸，實時采集篩選系統設備的振動、溫度、壓力、電流等多維度數據，以及客戶基本數據、設備基本數據和維護數據等。

l  數據結構規范：運用大數據技術，對采集到的數據進行清洗、整合、存儲，形成設備全生命周期的數據倉庫。

l  智能分析：結合科網通的MMDM智能分析體系，通過AI算法在線和離線處理數據，實現設備狀態監測、故障預警、能效優化和預測性維護等功能。

l  應用服務：提供用戶友好的界面，實現遠程監控、數據可視化、自動報告生成等應用服務。

l  決策支持：基于智能分析的結果，為管理人員提供設備維護、備件采購、生產調度等決策支持。

2.2 關鍵技術創新點

?  物聯網與5G通訊：利用5G網絡的高帶寬、低延遲特性，實現篩選系統設備的遠程實時監控與高效數據傳輸，為數據分析提供堅實基礎。

?  大數據與云計算：構建基于云計算的大數據處理平臺，實現數據的量子加密傳輸、分布式存儲與并行處理，提高數據處理效率與安全性。

?  MMDM預測性維護體系：經過三代技術革新，公司經過多年沉淀自主研發了以深度學習等AI算法與設備運行相結合的MMDM模型，結合歷史數據以及實時數據，進而實現對設備狀態的精準預測與維護策略的智能優化，包括但不限于以下優勢：

①對設備健康情況的動態感知：設備故障、設備運行過程中的結構穩態情況、設備工作負載。

 ②對設備工作狀態的智能管控：設備工作效能的動態補償。

?  能效優化模型：通過對矢量電信號等工藝數據的采集，經過多源數據融合分析，實現設備運行優化調整，提高設備能效，降低能耗與運行成本。

?  量子級數據加密：利用量子密鑰分發（QKD）的不可竊取性保障數據通信安全；不僅在工業互聯網的數據上行和指令下發業務中實現無條件安全，而且能夠取代企業設備上云時不得不采取的專網傳輸方式，解決公網環境下的數據傳輸安全防護問題

2.3 方案實施的主要步驟

①　需求分析與系統設計：根據客戶需求與選礦場景特點，進行系統設計與功能定制。

②　數據采集與平臺建設：部署以振動傳感器為主的各種類型的傳感器，構建基于邊緣計算的數據采集網絡，同時搭建基于云計算的大數據處理平臺，以及貫通二者的邊云協同體系。

③　模型訓練與優化：基于歷史數據，訓練AI模型，并結合機理模型進行模型優化。同時，使用離線訓練的結果為在線分析提供支持。

④　系統部署與測試：完成系統部署，進行功能測試與性能調優。

3      代表性及推廣價值

3.1代表性

?  綜合性管理工具：

設備全生命周期管理系統是一個綜合性的解決方案，涵蓋了設備全生命周期。這種全面性的管理方式是工業篩選系統設備管理的核心所在，確保了設備在整個生命周期內的高效、穩定運行。

?  數字化管理手段：

通過數字化手段，如傳感器、物聯網技術和數據分析等，設備全生命周期管理系統能夠實時跟蹤和監測設備的運行狀態，提前預警潛在故障，優化維護計劃，從而延長設備的使用壽命并降低維護成本。

?  行業應用廣泛：

在多個行業中，如礦山、冶金、制造業、能源、化工等，工業篩選系統設備全生命周期管理系統都得到了廣泛的應用。這些行業對設備管理的需求高，而該系統恰好能夠滿足這些需求，提高設備的可靠性和穩定性，降低生產成本。

?  技術創新引領：

隨著技術的不斷進步，設備全生命周期管理系統也在不斷創新和發展。例如，利用先進的算法和數據分析技術，系統能夠更準確地預測設備的故障和維護需求，提高維護的效率和效果。

?  高級別數據安全防護

        隨著工業互聯網的進一步發展以及攻擊技術的不斷升級，數據安全已經成為工業互聯網產品的重中之重，其中尤以數據交互過程中的數據安全較為薄弱，量子級別的數據加密完美的實現了無條件安全，具備不可竊取性的安全保障。

3.2 推廣價值

本方案具有廣泛的推廣價值，據報告統計，2023年全球篩選設備市場規模達到687.0億元人民幣，其中中國市場規模占全球市場的15%左右，此外中國政府提出的“中國制造2025”戰略就強調了智能制造和高端裝備的重要性，為工業篩選系統的發展提供了廣闊的市場空間。因此本方案的推廣價值主要體現在以下幾個方面：

?  適用性強：本方案可廣泛適用于多個行業中，如礦山、冶金、制造業、能源、化工等，方案規模具有伸縮性和擴展性。系統提供的數據驅動的洞察和性能評估功能，能夠輔助企業管理層制定更明智的決策，有助于企業實現的優化配置和效益的最大化。

?  技術領先：本方案融合了AI、5G等前沿技術，具有技術領先性和創新性，符合篩選系統的數字化轉型的趨勢，通過實時監控和故障預警功能，設備全生命周期管理系統能夠及時發現并解決潛在的安全隱患，降低生產事故的風險，保護人員和財產安全，提高企業的安全管理水平。

?  經濟效益顯著：通過實施本方案，客戶能夠精確控制設備的維護成本、備件庫存和能耗等費用支出，幫助企業優化預算分配并降低總體設備管理成本，通過降低備件消耗、減少人工成本、提高設備運行效率與降低能耗，為企業帶來顯著的經濟效益，提高生產效率和盈利能力。

?  社會效應良好：本方案符合可持續發展理念，能夠降低能耗和碳排放，提高生產安全性，符合工業節能減排要求，推動整個行業向數字化、智能化方向轉型升級，有助于提升企業的品牌形象和社會聲譽，增強企業的市場競爭力。

因此，本方案在礦業行業具有廣闊的推廣前景和應用價值，可以為中國篩選系統的智能化轉型和可持續發展做出重要貢獻。

3.3應用案例：

系統已經成功應用在冶金、礦山等行業進行了廣泛的落地應用，以重點案例為例：

阜新某鐵礦，經過工業篩選系統全生命周期管理平臺的系統上線后，通過預測性維護MMDM模型以及智能運維、數據倉庫等多個切實解決了客戶痛點的功能，系統上線半年時間，已實現了巡檢人員數量降低了40%，設備非計劃停機減少了50%，隨著系統的進一步升級優化，就拿篩選系統中的振動篩單臺設備從耗電量、備件更換就能給客戶每年節省2-3萬元，占設備本身價值大約10%-15%，而阜新礦山篩選設備大約100臺左右，至少給企業帶來節省200-300萬元左右，如果在從人員及其他方面的進一步成本優化，保守也能客戶每年帶來400萬萬元左右的經濟價值。