如何在投資有限的情況下，迅速提升整體的安全運行水平？

如何有效預警工廠全要素的安全生產狀況？

溫度、壓力、流量等工藝參數偏離預期范圍，是否會導致生產質量的下降？

原料氣、水資源等消耗量的突然增加，是否意味著設備即將發生故障或造成能源浪費？

潤滑油壓力異常、裝置溫度升高，是否可以通過預警指數研判需要采取的維護措施？

安全生產預警診斷平臺
 

力控安全生產預警診斷平臺，通過人工智能與大數據分析技術，以“基于歷史服務現在及未來”為目標，智能挖掘潛在的異常生產過程，實現企業安全生產過程風險的在線實時監測、多維分析、智能預警與診斷等功能，提高異常事件的處置能力，幫助客戶有效控制風險。

該平臺還可以結合生產環境數據、相關工藝工況數據，為整個工廠的運行狀態提供預測性診斷分析，進行安全生產全要素的綜合預警，全流程AI管控，為石油、化工、冶金、能源等行業客戶定制專業化、智能化、自動化、不間斷的實時預警與診斷服務。

應用架構與特點
 

力控安全生產預警診斷平臺廣泛支持各類行業儀表、傳感器、產線裝置、外部環境數據等全要素數據的采集接入，基于企業級實時歷史數據庫pSpace及一體化管控平臺FinforWorx構建，通過現場級驗證確保算法在實際環境中的有效性和穩定性。隨著企業數據的積累和算法的不斷迭代，針對多個工業場景逐步進行AI算法優化，提升精度和實用性。

在智能化處理方面，工業領域的有效樣本普遍有限，數據打標依賴行業專家，成本高昂。力控研發團隊將前沿智能算法與傳統貝葉斯方法相結合，把工業領域的先驗知識及行業Know-How融入模型，減少對樣本數據量的依賴，開展基于小樣本數據的有效學習。

與此同時，團隊還通過主動學習技術來降低數據打標的成本，先基于算法篩選出有用的未標記樣本，再交由專家進行標記，只需要和專家進行少量交互即可高效完成模型訓練。

實時狀態風險預警預測，更早的提示風險，有備無患

歷史數據案例化，為生產提供借鑒與指導，用戶可根據生產時間狀況，對典型異常生產工況進行構建

通過分析歷史數據特征，找出更多的關聯測點，以輔助多維度綜合分析

使用多種工況下的裝置運行數據，構建智能化AI模型、可視化交互建模

一鍵生成智能診斷報告，高效滿足業務需求

工廠全要素整體健康狀況評估，風險更低、產能更高

與其他系統無縫銜接，輕松實現企業生產過程的預測預警

應用案例

西南某天然氣凈化廠預警診斷

項目背景

西南某天然氣凈化廠通過專業的技術和設備脫除原料天然氣中的硫化氫、有機硫、二氧化碳和水等有害物質，并生產潔凈、優質的天然氣產品。廠區已有報警系統雖然發揮了重要的作用，但往往在出現實際問題或異常時才觸發報警，在管理和安全性方面存在較大的局限性和不足。

解決方案

力控安全生產預警診斷平臺旨在監控和管理生產過程中的關鍵參數，確保操作的安全性和效率，能夠及時識別潛在的問題或異常。通過廠級全要素預警，平臺可以將詳細數據分析及時通知到操作人員，幫助其快速采取必要措施以避免生產中斷或設備損壞。

應用價值

平臺能識別潛在的安全風險和生產異常，根據現場實際情況，一般可將事故率降低5%至15%。精準預警功能幫助用戶優化生產流程，根據實際工藝情況，通常可實現生產效率提升3%至10%。直觀的數據可視化和詳盡的報告支持科學管理決策，顯著提升管理決策效果，賦能企業高效管控安全風險、降本增效。