通過歷史采購數(shù)據(jù)，可利用生物質(zhì)種類、體量、置氣率、制氣單位原料成本、生長周期、地理分布、市場存量結(jié)構(gòu)，采購競爭對手，天氣影響，大小修計(jì)劃等綜合因素約束與建模計(jì)算，從而制定科學(xué)的采購計(jì)劃、采購定價(jià)策略，在實(shí)際執(zhí)行過程中根據(jù)信息反饋、動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)原料采購總體費(fèi)用最低、耗用成本最低、采購可靠有保障，降低原料采購成本、保障生產(chǎn)原料供應(yīng)。 原料調(diào)度送貨與原料存放、耗用一體聯(lián)動(dòng)。通過生產(chǎn)計(jì)劃、原料耗用計(jì)劃、料場存料規(guī)則、機(jī)器粉碎能力、原料到廠接卸能力、原料倒運(yùn)能力等綜合約束線性求解，實(shí)現(xiàn)原料綜合調(diào)度、指定供應(yīng)商預(yù)約送貨，包括預(yù)約時(shí)間、種類以及送貨量，實(shí)現(xiàn)原料送貨可控、可調(diào)度，滿足生產(chǎn)排程，減少二次物流費(fèi)用的目的。 原料存儲與調(diào)運(yùn)、耗用一體聯(lián)動(dòng)，設(shè)定變動(dòng)的合理存儲量及周期；根據(jù)原料耗用計(jì)劃、料場結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)原料存放合理分區(qū)；通過與各智能化設(shè)備接口，實(shí)時(shí)掌控原料進(jìn)、耗、存信息，減少原料倒運(yùn)及管理費(fèi)用、減少原料存儲損耗、降低自然風(fēng)險(xiǎn)、保障生產(chǎn)需要，確保原料管理處于均勻、平衡、安全、智能狀態(tài)。 所有與設(shè)備維護(hù)相關(guān)的信息(狀態(tài)、缺陷、設(shè)置等)均關(guān)聯(lián)到設(shè)備的各個(gè)部件，創(chuàng)建設(shè)備癥狀樹，對應(yīng)設(shè)備可能發(fā)生的所有故障、故障發(fā)生的原因、解決措施，作為設(shè)備缺陷和檢修工作經(jīng)驗(yàn)庫；自動(dòng)抽取運(yùn)行日志、運(yùn)行操作記錄中的設(shè)備啟停、備用等狀態(tài)變更信息，缺陷統(tǒng)計(jì)信息，對設(shè)備進(jìn)行可靠性評估，并生成報(bào)表。 建立設(shè)備典型工況模型，通過歷史數(shù)據(jù)分析，設(shè)定各設(shè)備典型工況下安全閥值，涉及振動(dòng)、位移、間隙、溫度、流量、壓力和電信號等方面，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，通過模型預(yù)測設(shè)備參數(shù)運(yùn)行趨勢，當(dāng)設(shè)備實(shí)際測量數(shù)值有超出預(yù)警閾值趨勢時(shí)，自診斷模型觸發(fā)報(bào)警，提示設(shè)備管理人員進(jìn)行故障診斷，通過診斷前移，延長人員反應(yīng)及處理時(shí)間，保障決策的最優(yōu)性。 以完整的設(shè)備數(shù)據(jù)采集為基礎(chǔ)，包含各設(shè)備廠家的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、安裝資料、現(xiàn)場實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)及歷史巡檢數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)，結(jié)合設(shè)備健康狀態(tài)診斷模型，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析、人工智能、專家系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)備壽命預(yù)測；設(shè)備有部件更換后，系統(tǒng)基于診斷模型重新評估壽命，包括設(shè)備壽命預(yù)測時(shí)長、已運(yùn)行時(shí)長、剩余壽命，壽命到期自動(dòng)提醒進(jìn)行更換。 關(guān)聯(lián)物資系統(tǒng)和財(cái)務(wù)系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)追蹤設(shè)備的維修費(fèi)用、維修歷史和故障歷史，并按照設(shè)備層次結(jié)構(gòu)來匯總維修費(fèi)用。包括單次檢修本和生命周期內(nèi)累計(jì)檢修的耗用備品備件成本、人力使用成本。 以廠區(qū)三維模型為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)管理與全廠人員、設(shè)備、環(huán)境、地理信息的緊密結(jié)合，相互關(guān)聯(lián)穿透，人員，設(shè)備，作業(yè)信息，視頻、門禁監(jiān)控點(diǎn)，環(huán)保、消防、危險(xiǎn)源等環(huán)境信息在廠區(qū)三維中一一映射，通過可視化的方式進(jìn)行展現(xiàn)，形成直觀的指導(dǎo)，解決傳統(tǒng)模式下管理與管理對象分離的問題；同時(shí)作為廠內(nèi)生產(chǎn)管理總領(lǐng)和管控入口，以工單形式實(shí)現(xiàn)作業(yè)任務(wù)分派和閉環(huán)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一來源、數(shù)據(jù)集中管理和有效利用，達(dá)到設(shè)備臺賬歸集、成本績效歸集以及數(shù)據(jù)綜合統(tǒng)計(jì)分析的目的。 基于生物質(zhì)制氣生產(chǎn)流程、工藝，重構(gòu)基于二維矢量圖形的主要系統(tǒng)監(jiān)控畫面，進(jìn)行測點(diǎn)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對工藝各個(gè)測點(diǎn)實(shí)時(shí)在線監(jiān)控、趨勢對比、超限報(bào)警、歷史回放。 通過歷史數(shù)據(jù)的積累以及系統(tǒng)建模自學(xué)習(xí)，形成不同工況下的優(yōu)化參數(shù)經(jīng)驗(yàn)庫，實(shí)時(shí)采集監(jiān)控測點(diǎn)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)對比分析，趨勢預(yù)警。通過系統(tǒng)自監(jiān)控、自診斷機(jī)制，改風(fēng)險(xiǎn)事件被動(dòng)查找為主動(dòng)預(yù)警、事故事后處理為事前防范，避免安全事故和工藝質(zhì)量事故的發(fā)生，減少人員傷亡和經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失，保障企業(yè)安全生產(chǎn)。 基于大量運(yùn)行數(shù)據(jù)的積累，建立發(fā)酵罐各影響因子動(dòng)態(tài)平衡模型，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)算法挖掘，追溯產(chǎn)氣量、產(chǎn)氣速率與原料進(jìn)出周期、液位、PH值、溫度、H2S濃度、CH4濃度、壓力、C/N等各影響因子的內(nèi)在聯(lián)系，計(jì)算不同工況下各因子的最佳參數(shù)作為調(diào)節(jié)參照。根據(jù)罐內(nèi)反應(yīng)情況對各影響因子參數(shù)進(jìn)行調(diào)控，確保罐內(nèi)反應(yīng)條件與調(diào)節(jié)參照參數(shù)一致，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)氣量、產(chǎn)氣速率最大化。 多維度采集人員、設(shè)備、環(huán)境、作業(yè)、危險(xiǎn)源和管理方面數(shù)據(jù)，通過搭建安全風(fēng)險(xiǎn)分析模型，自動(dòng)評估廠內(nèi)整體安全狀況、進(jìn)行打分評級，形成全廠安全風(fēng)險(xiǎn)“紅、橙、黃、藍(lán)”區(qū)域分布的動(dòng)態(tài)預(yù)警，各區(qū)域安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)直觀展示。區(qū)域安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)（顏色）根據(jù)區(qū)域的作業(yè)情況實(shí)時(shí)、自動(dòng)動(dòng)態(tài)調(diào)整。 系統(tǒng)內(nèi)關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息抽取，現(xiàn)場各級安全風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)、安全檢查、隱患、未遂事件等各類安全工作重要指標(biāo)直觀展示，實(shí)時(shí)掌控全廠整體安全情況。 通過與人員定位、視頻監(jiān)控、門禁等智能物聯(lián)，危險(xiǎn)源信息采集，視覺識別技術(shù)應(yīng)用，對廠區(qū)重點(diǎn)區(qū)域、高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)現(xiàn)場等遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控，包括人員熱區(qū)分布，人員非授權(quán)闖入預(yù)警，危險(xiǎn)區(qū)域靠近主動(dòng)提醒，人員擅自離崗預(yù)警，跑冒滴漏、火焰、超溫識別預(yù)警，與管控中心實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)，主動(dòng)防范風(fēng)險(xiǎn)，避免不安全事件的發(fā)生。