小紀汗煤礦為貫徹落實政府要求，提出了以信息化、智能化技術為手段，解決目前礦井各系統信息“孤島”，融合各類數據，用大數據分析的方法，建立統一的協調管控應用平臺，提高安全和生產技術的管理水平，先以關系煤礦生產的關鍵機電設備入手，實現設備狀態預警分析，提升設備運行效率，降低運維成本，推進科技創新。

小紀汗目前企業關鍵設備現狀，主要存在以下痛點：重要的數據沒有監測和報警、多源異構數據采集困難、人工巡檢設備存在死角、設備維護成本增加。

1、重要的數據沒有監測和報警
現有的系統以“控制為主”，只是在中控室對設備進行遠程開停，對電氣開關的狀態、電機電流、電壓等少數參數進行遠程監測，而對于表征設備運行狀態的重要數據如溫度、振動等并沒有監測與報警。
2、設備采集數據困難
現有設備管理是由設備維護人員不定期到現場巡視，使設備監管存在時間盲點，目前是通過微信掃碼方式，對設備進行手工數據填報，由于是固定時間采集數據，無法獲取持續性數據。
3、人工巡檢設備存在區域死角
通過人工巡檢，加大了維護人員的勞動強度，也因為某些客觀因素使設備監管存在區域死角。
4、設備維護成本增加
由于缺少重要運行參數的實時監測，設備維修屬于“事后維修”，影響了生產的連續性，增加了設備維護的成本。

基于客觀環境實時數據、生產管理數據和風險指標評價體系的煤礦安全風險預警服務

 關鍵設備狀態預警系統業務架構

1、建設大數據分析平臺

分別部署于物聯網設備端及云服務器端，實現對井下設備數據接口協議對接，多種網絡傳輸協議集成，以及數據協議解析框架，實現井下設備數據的實時匯集；采用分布式存儲、分布式計算引擎和機器學習算法進行礦井設備數據的挖據和分析，建立設備健康評估模型、設備能耗優化模型、設備故障分析模型等完善的礦井設備大數據分析模型。

2、機電設備生命周期管理平臺

以大數據分析平臺的數據匯聚和分析模型為基礎，建設機電設備生命周期管理云平臺。對設備資產進行全生命周期管理、實時數據監控及多維統計分析、報警預警，以及對設備或零部件的預測性維護和對生產運行流程等進行優化改進服務。

3、機電設備故障診斷及預警云平臺

以大數據分析平臺的數據匯聚和分析模型為基礎，機電設備故障診斷及預警云平臺。通過對關鍵機電設備易損部件的振動、溫度信號進行在線監測。同時通過采集機電設備的電壓、電流等運行狀態信號，運用故障診斷及預警云分析模型，實時智能診斷設備故障原因、故障類型、故障嚴重程度。利用能源物聯網數據，感知井下機電設備的運行工況，對機電設備的能耗數據進行智能分析、判斷，預測設備故障、優化運行環境、優化設備配置，達到節能降耗、井下機電設備安全、高效、經濟運行的目的。

*以上數據均為演示數據

1、保證生產安全，采用大數據模型對設備故障狀況進分析預測，能夠確保井下相關設備在安全狀態下穩定運行，避免因為設備突發故障而導致的安全事故。
2、節省維修成本、提高生產效率，采用機電設備專用故障診斷算法及大數據分析，進行機電設備故障預測與保養排期，提高設備使用壽命，降低維修費用和可能產生的意外停工造成的損失。
3、建立設備健康評估模型、設備能耗優化模型、設備故障分析模型等完善的礦井設備大數據分析模型。
4、機電設備的能耗數據進行智能分析、判斷，預測設備故障、優化運行環境、優化設備配置，達到節能降耗、井下機電設備安全、高效、經濟運行的目的。