企业安全生产数字化信息管理

利用数字技术对“安全管理模式和流程”进行重塑和创新,强化企业快速感知、实时监测、超前预警、动态优化、智能决策、联动处置和全局协同能力。

安全生产双重预防数字化管理

以双预防体系建设为契机,结合企业实际,动态管控安全风险和隐患排查治理,解决风险分级管控和隐患排查制度落地,安全生产风险实时监控和科学化决策等问题,实现从风险辨识到隐患排查治理的闭环管理。

加油站人工智能安全预警

应用大数据、人工智能、云计算等技术,通过对人员违规行为分析,明火烟雾监测预警,保证加油站生产经营过程中人身财产安全,提升安全管控预警措施。

设备全生命周期数字化管理

从设备采购到处置报废,实现设备全生命周期管理,提供设备台账、设备维修保养、设备点巡检、备品备件、设备预测性维护分析等功能。

企业封闭管理实时定位安全预警

实现人员实时精准定位,跟踪定位,电子围栏告警,企业生产区域人员聚集动态监测预警等功能,第一时间掌握企业应急状态时涉险人员情况,提高应急救援效率,全面提升企业风险管控能力和精细化安全管理水平。

危险作业许可及过程管理数字化

将动火作业、受限空间作业等八大特殊作业条目化、标准化和流程化,通过移动视频AI分析,人员定位等技术实现现场管控。

重大危险源数字化安全预警管理

针对企业重大危险源,通过AI人工智能,传感器等技术,实时在线监测,智能分析,及时预警,有效遏制企业重特大事故发生。

安全培训教育数字化管理

针对企业内部安全生产,建立人员、岗位、工种等个性化培训方案,通过能力测评,提高员工的个人业务能力和安全知识,实现企业知识的沉淀和管理,提高企业生产力与工作效率。

企业安全生产数字化信息管理

利用数字技术对“安全管理模式和流程”进行重塑和创新,强化企业快速感知、实时监测、超前预警、动态优化、智能决策、联动处置和全局协同能力。

安全生产双重预防数字化管理

以双预防体系建设为契机,结合企业实际,动态管控安全风险和隐患排查治理,解决风险分级管控和隐患排查制度落地,安全生产风险实时监控和科学化决策等问题,实现从风险辨识到隐患排查治理的闭环管理。

加油站人工智能安全预警

应用大数据、人工智能、云计算等技术,通过对人员违规行为分析,明火烟雾监测预警,保证加油站生产经营过程中人身财产安全,提升安全管控预警措施。

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从设备采购到处置报废,实现设备全生命周期管理,提供设备台账、设备维修保养、设备点巡检、备品备件、设备预测性维护分析等功能。

企业封闭管理实时定位安全预警

实现人员实时精准定位,跟踪定位,电子围栏告警,企业生产区域人员聚集动态监测预警等功能,第一时间掌握企业应急状态时涉险人员情况,提高应急救援效率,全面提升企业风险管控能力和精细化安全管理水平。

危险作业许可及过程管理数字化

将动火作业、受限空间作业等八大特殊作业条目化、标准化和流程化,通过移动视频AI分析,人员定位等技术实现现场管控。

重大危险源数字化安全预警管理

针对企业重大危险源,通过AI人工智能,传感器等技术,实时在线监测,智能分析,及时预警,有效遏制企业重特大事故发生。

安全培训教育数字化管理

针对企业内部安全生产,建立人员、岗位、工种等个性化培训方案,通过能力测评,提高员工的个人业务能力和安全知识,实现企业知识的沉淀和管理,提高企业生产力与工作效率。

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安全生产数字可视化
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工业物联网和工业互联网主要区别

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  • 发表于2024-10-25 14:30:58
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雲上中安•工业互联网+数字安全生产平台上线一年来,得到广大客户的高度认可与评价,同时也提出很多技术问题,这里首先对大家关注的工业物联网与工业互联网的区别予以科普。

一、概念区分

工业物联网:侧重于物与物之间的连接和通信,主要利用传感器、RFID 等技术实现工业设备之间的数据采集和交互,重点在于对设备状态、生产环境等物理世界的数据感知和监测。例如在工厂中,通过安装在设备上的传感器实时采集温度、压力、振动等数据,以监控设备的运行状态。

工业互联网:是一个更广泛的概念,它不仅包括设备的连接,还涵盖了工业生产全流程的各个环节以及相关的企业内外部服务。它将互联网技术与工业系统深度融合,实现了人、机、物的全面互联,以及设计、生产、销售、服务等全生命周期的数字化管理。例如通过工业互联网平台,企业可以整合供应链、协同生产、优化资源配置,并为客户提供个性化的产品和服务。


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二、技术要点区分

工业物联网:核心技术主要围绕传感器技术、无线通信技术和数据处理技术。传感器负责采集各种物理量数据,如温度、湿度、压力等;无线通信技术如 ZigBee、LoRa 等实现设备之间的数据传输;数据处理技术则对采集到的海量数据进行分析和挖掘,提取有价值的信息。强调对物理设备的实时监测和控制,以提高生产效率和设备可靠性。例如通过对设备运行数据的分析,可以预测设备故障,提前进行维护,避免生产中断。


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工业互联网:涉及到的技术更加广泛,包括云计算、大数据、人工智能、区块链等。云计算为工业互联网提供强大的计算和存储能力,使得企业可以将数据和应用部署在云端,实现资源的共享和灵活调配;大数据和人工智能技术用于对工业数据的深度分析和智能决策,挖掘数据中的潜在价值,优化生产流程和管理决策;区块链技术则可以保证工业数据的安全和可信性,实现供应链的透明化管理。注重通过信息技术与工业生产的深度融合,实现智能化生产和服务化转型。例如利用人工智能算法对生产过程进行优化,提高产品质量和生产效率;通过工业互联网平台为客户提供远程运维、个性化定制等增值服务。


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三、应用场景区分

工业物联网:主要应用于设备监控、生产过程优化、能源管理等领域。在设备监控方面,实时监测设备的运行状态,及时发现故障并进行维修;在生产过程优化方面,通过对生产数据的分析,调整生产参数,提高产品质量和生产效率;在能源管理方面,监测能源消耗情况,实现能源的合理分配和节约。

例如在石油化工安全生产行业,通过工业物联网技术对管道、储罐等设备进行实时监测,预防泄漏等安全事故的发生;在制造业中,对生产线上的设备进行状态监测和故障预测,提高设备的利用率和生产的稳定性。


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工业互联网:涵盖了企业的整个价值链,包括研发设计、生产制造、销售服务等环节。在研发设计环节,通过协同设计平台实现跨地域、跨企业的设计协作;在生产制造环节,实现智能化生产和柔性制造;在销售服务环节,通过工业互联网平台与客户进行互动,提供个性化的产品和服务,实现从传统的产品制造商向服务提供商的转型。

例如汽车制造企业、资产管理领域通过工业互联网平台整合供应链资源,实现零部件的准时配送和协同生产;同时,利用平台为用户提供车辆远程诊断、在线升级等服务,提升用户体验。


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