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人工智能
AI服務(wù)平臺(tái)為能源行業(yè)智能化場(chǎng)景的建設(shè)落地提供全流程服務(wù)。通過(guò)與華為共建國(guó)內(nèi)首個(gè)礦山行業(yè)大模型,打造云邊協(xié)同架構(gòu)體系,建設(shè)完成山東能源集團(tuán)“智慧大腦+智能工廠”,實(shí)現(xiàn)算法管理與業(yè)務(wù)閉環(huán),服務(wù)礦業(yè)、化工、電廠、高端裝備制造、新能源/新材料、現(xiàn)代物流貿(mào)易六大板塊。
產(chǎn)品概述
產(chǎn)品功能
產(chǎn)品亮點(diǎn)
應(yīng)用場(chǎng)景
能力及優(yōu)勢(shì)
產(chǎn)品概述
AI服務(wù)平臺(tái)集“數(shù)據(jù)+算法+算力+平臺(tái)”于一體化,以盤(pán)古大模型技術(shù)為基礎(chǔ),打造“云-邊-端”三級(jí)架構(gòu)體系,為能源行業(yè)智能化場(chǎng)景的建設(shè)落地提供端到端的全流程服務(wù)。
產(chǎn)品功能
AI訓(xùn)練中心以華為盤(pán)古大模型為技術(shù)底座,為AI場(chǎng)景開(kāi)發(fā)及智能化應(yīng)用提供技術(shù)支撐。
01
數(shù)據(jù)標(biāo)注
02
模型訓(xùn)練
03
模型管理
04
模型校驗(yàn)
05
模型發(fā)布
在線標(biāo)注
模型管理
模型部署
AI應(yīng)用平臺(tái)通過(guò)融合攝像儀、傳感器、PLC等多類數(shù)據(jù),完成現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)采集、智能感知、實(shí)時(shí)報(bào)警及設(shè)備反控,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)管理。
領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙
端側(cè)門(mén)戶
專業(yè)看板
報(bào)警管理
實(shí)時(shí)監(jiān)控
聯(lián)動(dòng)策略
產(chǎn)品亮點(diǎn)
大模型算法
高識(shí)別率、高篩選效率、強(qiáng)泛化性
云邊協(xié)同架構(gòu)
邊用邊學(xué)、精度提升快、越用越聰明
全流程管控
智能感知、實(shí)時(shí)報(bào)警、設(shè)備反控、閉環(huán)管理
應(yīng)用場(chǎng)景
9個(gè)專業(yè)
70+應(yīng)用場(chǎng)景
當(dāng)前已在興隆莊煤礦、李樓煤業(yè)、濟(jì)二煤礦等多個(gè)生產(chǎn)單位落地應(yīng)用
提升
主運(yùn)
安監(jiān)
防沖
采煤
掘進(jìn)
洗選
焦化
多繩摩擦提升系統(tǒng)尾繩運(yùn)行監(jiān)測(cè)場(chǎng)景
立井提升井底堆煤監(jiān)測(cè)場(chǎng)景
利用AI目標(biāo)檢測(cè)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)尾繩散股、斷股、擺動(dòng)超限等多種運(yùn)行異常情況,及時(shí)報(bào)警、閉環(huán)處置,保證提升系統(tǒng)安全運(yùn)行。
價(jià)值由人工監(jiān)管轉(zhuǎn)變?yōu)锳I實(shí)時(shí)監(jiān)控,降低立井巡檢人員投入,保障提升系統(tǒng)安全穩(wěn)定
挑戰(zhàn)解決尾繩巡檢作業(yè)存在的3大難點(diǎn)
異常工況多
人工巡檢效果差
人工巡檢實(shí)時(shí)性低
在井底適當(dāng)位置設(shè)置防塵攝像儀、堆煤標(biāo)志桿,通過(guò)對(duì)堆煤標(biāo)志桿識(shí)別、分析,判斷堆煤程度,進(jìn)行分級(jí)預(yù)警,確保提升系統(tǒng)安全。
價(jià)值可按堆煤情況,分級(jí)預(yù)警,提醒工人及時(shí)清運(yùn),保障提升系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行
挑戰(zhàn)立并提升作業(yè)存在3大難題
存在安全隱患
現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境差
人工巡檢難度大
煤倉(cāng)運(yùn)行異常狀態(tài)監(jiān)控場(chǎng)景
卡扣式膠帶接頭AI監(jiān)測(cè)場(chǎng)景
利用AI技術(shù)對(duì)煤倉(cāng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能分析,提前預(yù)警預(yù)報(bào)煤倉(cāng)事故,發(fā)出報(bào)警信號(hào)并聯(lián)動(dòng)控制系統(tǒng)停運(yùn)給煤機(jī)及帶式輸送機(jī),提醒值班人員安排處理。
價(jià)值 多種卡堵情況全覆蓋,現(xiàn)場(chǎng)語(yǔ)音警告,聯(lián)動(dòng)停機(jī)處置,降低事故發(fā)生率,減少經(jīng)濟(jì)損失
挑戰(zhàn)煤倉(cāng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)存在2大難題
煤流濕度、異物和大塊煤
人工巡檢效果差、風(fēng)險(xiǎn)高
利用機(jī)器視覺(jué)+AI技術(shù)可對(duì)卡扣式膠帶接頭進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能分析,自動(dòng)按照接頭損壞程度進(jìn)行分級(jí)預(yù)警處理。
價(jià)值人工巡檢→智能巡檢,提升作業(yè)效率,為現(xiàn)場(chǎng)系統(tǒng)運(yùn)行提供安全保障
挑戰(zhàn)人工巡檢效率低,無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)
人工巡檢耗時(shí)長(zhǎng)
人工巡檢準(zhǔn)確率低
人工巡檢時(shí)效性差
員工行為智能監(jiān)測(cè)場(chǎng)景
煤礦限員AI監(jiān)管分析場(chǎng)景
基于攝像儀、AI推理服務(wù)器等軟硬件設(shè)施,以“AI+管理”的方式規(guī)范員工安全行為,監(jiān)護(hù)人員作業(yè)狀態(tài)。
價(jià)值 "AI+管理"新模式,業(yè)務(wù)全流程閉環(huán),主力煤礦減員、提效、增安
挑戰(zhàn)員工行為監(jiān)管存在3大難點(diǎn)
人力成本高
井下危險(xiǎn)區(qū)域誤入風(fēng)險(xiǎn)高
實(shí)時(shí)有效監(jiān)管難度大
通過(guò)目標(biāo)跟蹤及人員計(jì)數(shù)算法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)出入井人員數(shù)量,并與人員定位系統(tǒng)出入井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),比對(duì)不一致時(shí)平臺(tái)內(nèi)實(shí)時(shí)報(bào)警。
價(jià)值 監(jiān)管更有效、證據(jù)全留存、安全有保障
挑戰(zhàn)井下限員精準(zhǔn)管理難
不帶卡或多帶卡
井下限員管理回溯難
防沖卸壓工程打鉆深度監(jiān)管
使用專用攝像儀對(duì)施工過(guò)程動(dòng)態(tài)監(jiān)管,并具有施工計(jì)劃管理、識(shí)別結(jié)果查詢、施工深度核驗(yàn)、施工數(shù)量統(tǒng)計(jì)等功能,便于工程核驗(yàn)和監(jiān)管,提高監(jiān)管時(shí)效性與準(zhǔn)確性,降低人工核驗(yàn)工作量。
價(jià)值 施工高質(zhì)量、驗(yàn)收全覆蓋、80%+提效率
挑戰(zhàn)審核難、實(shí)時(shí)難、回溯難
審核工作量大、效率低
隔天審核
歷史回溯難
采煤轉(zhuǎn)載裝運(yùn)異常AI智能控制
通過(guò)AI算法模型,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采煤面轉(zhuǎn)載煤流, 智能識(shí)別轉(zhuǎn)載機(jī)運(yùn)行期間的異常問(wèn)題,出現(xiàn)卡堵時(shí)分別采取現(xiàn)場(chǎng)告警、停前部、停后部、前部后部全停等不同的處置方式。
價(jià)值 實(shí)現(xiàn)了人工監(jiān)控向全自動(dòng)監(jiān)控的轉(zhuǎn)變、智能響應(yīng)處置,主力現(xiàn)場(chǎng)減員、增效、提安
挑戰(zhàn)卡堵以來(lái)人工監(jiān)視,無(wú)法自動(dòng)響應(yīng)
轉(zhuǎn)載機(jī)過(guò)橋及轉(zhuǎn)載點(diǎn)易造成人員受傷
大塊煤矸卡堵,影響生產(chǎn)效率
掘進(jìn)工序AI識(shí)別場(chǎng)景
利用人工智能訓(xùn)練中心下發(fā)的AI模型對(duì)掘進(jìn)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)及人員安全進(jìn)行監(jiān)測(cè),自動(dòng)監(jiān)測(cè)各工藝環(huán)節(jié)是否符合規(guī)程要求,并實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)告警、聯(lián)動(dòng)停機(jī)等自動(dòng)業(yè)務(wù)處置。
價(jià)值 人工監(jiān)管→自動(dòng)監(jiān)控,保證支護(hù)質(zhì)量,優(yōu)化質(zhì)量回溯,助力掘進(jìn)作業(yè)提效,增安
挑戰(zhàn)掘進(jìn)作業(yè)存在5大難點(diǎn)
安全保障難
頂板管控難
行為規(guī)范難
質(zhì)量保持難
追溯不精準(zhǔn)
篩下水“跑粗”智能監(jiān)測(cè)場(chǎng)景
重介選煤分選密度智能控制場(chǎng)景
選煤煤泥水濃縮加藥智能控制場(chǎng)景
通過(guò)在稀介桶內(nèi)加裝截粗裝置和攝像儀利用AI技術(shù)實(shí)時(shí)分析截粗裝置上的粗顆粒物堆積情況,及時(shí)告警提醒,提升選煤效果。
價(jià)值 AI作業(yè)模式代替人工巡檢,保證選煤效果,助力工效提升80%
挑戰(zhàn)依賴人工巡檢,無(wú)法實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題
人工巡檢滯后
跑粗后果嚴(yán)重
建立重介密度預(yù)測(cè)的算法模型,實(shí)現(xiàn)了重介選煤分選密度的精準(zhǔn)控制,增加精煤回收率、提高產(chǎn)品合格率。
價(jià)值 采用AI算法代替人工事件精準(zhǔn)控制,精煤產(chǎn)率提升0.2%以上
挑戰(zhàn)依靠人工經(jīng)驗(yàn),控制滯后
生產(chǎn)工藝復(fù)雜,影響因素繁多
依賴人工經(jīng)驗(yàn),控制存在滯后
通過(guò)AI預(yù)測(cè)模型,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)加藥量,依靠自動(dòng)加藥裝置,形成煤泥水濃縮加藥智能控制系統(tǒng),達(dá)到最優(yōu)的煤泥水濃縮沉降效果。
價(jià)值 合理調(diào)控加藥量,藥劑消耗量降低20%+,提高濃縮機(jī)工作效率,保障生產(chǎn)質(zhì)量
挑戰(zhàn)效率低、控制精準(zhǔn)低、適應(yīng)性不足
工藝參數(shù)調(diào)整完全依賴人工
調(diào)優(yōu)成本高,經(jīng)驗(yàn)無(wú)法繼承
不能自動(dòng)更新調(diào)整邏輯
焦化配煤智能應(yīng)用場(chǎng)景
通過(guò)算法模型輔助配煤師預(yù)測(cè)生成的焦炭質(zhì)量(灰分餾分等指標(biāo)),求解出滿足質(zhì)量的、成本最低的、最優(yōu)化的輸入的原煤配比,可降低配煤成本3元/噸。
價(jià)值 提升焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)效率,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配比
挑戰(zhàn)依賴人工經(jīng)驗(yàn),難以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配比
保障焦炭質(zhì)量平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率
提升焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)效率
提升配煤比例優(yōu)化效益
能力及優(yōu)勢(shì)
高精尖AI團(tuán)隊(duì)
人工智能團(tuán)隊(duì)200+人,匯聚行業(yè)資深業(yè)務(wù)專家與技術(shù)專家,具備CV、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、NLP、多模態(tài)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)能力,提供人工智能全鏈條服務(wù)。
豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
已在山東集團(tuán)內(nèi)、外部50多對(duì)井工礦、露天礦及非煤礦山進(jìn)行了項(xiàng)目建設(shè),擁有豐富的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。
海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)
建成托山東能源集團(tuán)數(shù)據(jù)湖,基于海量數(shù)據(jù),持續(xù)優(yōu)化算法模型,著力提升其泛化能力和識(shí)別準(zhǔn)確性。
大模型前沿技術(shù)
聯(lián)合華為公司共同打造全球首個(gè)礦山大模型,突破了行業(yè)傳統(tǒng)人工智能精度提升慢、泛化性不足、難以規(guī)模化復(fù)制推廣應(yīng)用等難題,經(jīng)煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)鑒定為國(guó)際領(lǐng)先水平。