AI如何实现安全生产智能监控(2)

基于数据驱动的设备可靠性管理。在设备层面，方案构建设备数字孪生模型，将资产、组织、过程、工艺的数据进行了模型化，形成了不同层次的管理对象，实现指标、从属关系、数据源等属性的配置，从而将接入平台的设备基础数据有效的管理起来。在这些基础数据之上，方案为企业关键生产设备开发预测性维护应用，实现故障率的降低，提高设备的可靠性。

基于数据驱动的生产关键工艺流程管理。在生产层面，方案采集生产过程中的各类数据，通过精细化的多维度、长周期、以工艺为基础结合人工智能的数据分析，来提高生产成品的收率。对于生产中需要监控的各种关键指标，方案根据指标的各种特征，通过模型计算出相应的监控指标，设定监控策略，并对违背策略的异常进行告警。

基于数据驱动的安全风险管控决策和应急指挥。方案建立全效应急指挥和安全生产机制，基于大数据全面感知安全风险态势，结合事故频度、单位等特征统计分析，预测可能发生的重大突发事件;统一组态视角，打通控制系统信息化壁垒，实现实时的生产运行监控;系统还实现业务管理分级预警、报警功能，环保管理等。

数据是贯穿设备、生产和经营三个层面的血脉。方案通过采集设备数据、生产数据、外部数据等，构建融合的“数据中心”。基于这个融合的“数据中心”，实现统一的设备运行状态的监测，并能够结合大数据、人工智能手段实现关键设备的预测性维护，以及生产过程优化等应用，并在此基础上实现整体经营层面的全局管理，最终达到提升安全生产管理水平的目的。

（编辑：ASP站长网）