煤炭行业
智能运维平台建设目标
推动煤矿的安全、无人化或少人化生产，实现高质、高效的企业生产目标。通过完善管理体系、提升技术深度、加强外部合作来增强公司的战略定力和市场竞争力，携手煤炭企业共同打造现代化的智能化运维服务模式，成为煤炭行业运维的领军企业。从集团内部的“重服务”模式到外部的“轻服务”模式进行转变，提高行业效率，塑造智能运维生态圈，并逐步将成功的运维模式推广到相邻行业，实现生态共赢。
智能运维平台解决方案介绍
1. 整体架构
平台采用“云-边-端”架构，打造资源、数据、服务多维协同的1+N+N平台底座。通过以物联网平台、AI智能平台、知识平台为核心的PaaS层，实现煤矿设备数据实时采集、数据标准化建模、业务知识沉淀。基于平台能力，为设备全质量运维提供有效支撑。
该架构具备以下核心能力：
①在断网情况下，支持最小功能集合的闭环操作，确保关键运维活动的连续性；
②在部署和配置上对边缘端资源的依赖性低，简化了运维的复杂度；
③云端的弹性扩展特性为智能融合运维平台的长期发展规划提供了强有力的支撑；
④边缘端的快速扩展和复制能力使得运维体系能够迅速适应业务增长的需求，提升了运维效率和系统的灵活性；
⑤集团内知识共享与深度学习、应用，提升基于数据的智能化决策质量；
⑥有效闭环数据、业务知识、决策手段，为企业创造基于综合分析决策的全质量运维的管理实践办法。从人效、设备资产、生产经营、管理成本等方面提升企业的运维现状，降低企业运维成本。
2. 物联网平台
物联网平台通过综合运用IT和OT采集协议，实现了基础设施和基础软件的全面数据采集。在IT层面，平台利用IPMI、SMI-S、SSH、Syslog、JDBC、JMX等协议采集服务器硬件、网络设备、安全设备、存储设备及光纤交换机的数据。而在OT层面，通过OPC UA、OPC DA、Modbus、西门子PLC S7、IEC61850-mms、IEC101、IEC104、SNMP、DLT645等协议，平台能够接入工业设备和监控视频数据。
在边缘侧，通过内置的多种采集协议，实现生产设备数据的采集。同时对于非标准协议也支持快速开发和定义，以实现短时间内的采集项目交付；在云端，物联网平台进一步对边缘侧上传的数据进行集中处理，包括数据的收集、清洗、标记，以及通过规则引擎进行业务规则配置。实现对设备状态的实时监控和异常状态的快速响应，从而为企业提供了一个从边缘到云端的全面、高效的数据采集和监控解决方案。
3. AI平台
通过设备点位、模型、指标数据进行标准化建模，结合AI预测模型实时监测并分析设备的运行状态，利用机器学习算法预测可能发生的故障和维护需求，实现预防性维护，从而提高设备的可靠性和减少停机时间。此外，对煤矿作业的关键参数进行实时优化，例如调节皮带输送机的运行速度和负载，以提升生产效率并保障作业安全。
在安全监控方面，结合AI视频分析模型实时监测矿区的潜在安全隐患。如瓦斯浓度和火灾征兆并发出预警，从而降低事故发生的风险。基于日常运维案例和业务知识，应用大模型技术，协同运维人员高效完成日常重复性高且易出错的任务，进一步提升运维安全和运维质量。
4. 知识平台
通过建设作业、台账和行业规范标准体系，并定义运维指标与场景融合指标，形成完整的煤矿智能化运维知识库。平台积累丰富的设备运维、装备升级、工艺优化和设备改造案例。利用大语言模型和智能推荐算法实现业务深度融合，不断优化即时运维诊断决策，基于全质量管理理念，提升设备智能化运维效率。
5. 设备实时监视
通过建设设备实时监视看板，从设备分布、运行状态、健康状态、通讯状态、运维状态等多维度对设备进行呈现。企业运维人员将快速全局掌握设备的实时状态，并迅速完成设备的运维操作。
聚焦重大设备，实时呈现设备的运行状态、故障状态、监测点位实时数据、异常点位及告警记录。融合关联网络设备的状态和数据上报链路，运维人员将根据网络状态和设备故障告警消息，及时解决出现的异常问题。
6. 智能分析与诊断
通过实时监测设备的运行参数，如温度、压力、电流、振动等，基于专家经验和实时监测参数，建立设备机理模型。实现设备故障的快速定位并确认原因，从而减少故障非计划停机造成的影响。通过收集和分析设备的历史运行数据，运用统计和机器学习技术，预测设备性能的下降趋势和潜在故障模式，为制定针对性的维护计划提供依据。通过智能分析与诊断，企业能够快速应对突发故障，降低非计划停机带来的损失。通过提前实施预防性策略，可以有效避免设备性能退化，从而在保障生产效率和设备稳定性的同时，达到降低维护开支的目的。
7. 综合决策指导
通过建设以“维修费用、生产计划、设备综合利用率、维修可靠性、设备故障风险、设备维修价值”为核心的指标库，并融合设备故障告警与预测性诊断模型。在煤矿智能化运维场景重，实现1分钟识别故障、5分钟定位故障、10分钟完成运维决策。运维负责人将结合“决策建议”，对运维工作定性并安排专业团队开展设备的小修、大修、改造或报废的工作。
8. 设备全质量运维
采用综合决策支持系统，对煤矿设备进行全生命周期的质量管理和运维工作。通过持续监测设备的实际运行状态、性能参数和磨损程度，可以精准识别并预防潜在故障，从而告别以往基于固定周期的常规性维护模式。这种基于数据驱动的预防性维护策略，利用多维度、多指标的综合分析，有效避免了不必要的过度维护，减少了维护成本，同时显著提高了设备的可靠性和生产效率。通过精准的运维决策，实现设备维护成本的优化，确保煤矿生产的连续性和稳定性。
本文作者:张羽
