安全生产痛点
如何在投资有限的情况下，迅速提升整体的安全运行水平？
如何有效预警工厂全要素的安全生产状况？
温度、压力、流量等工艺参数偏离预期范围，是否会导致生产质量的下降？
原料气、水资源等消耗量的突然增加，是否意味着设备即将发生故障或造成能源浪费？
润滑油压力异常、装置温度升高，是否可以通过预警指数研判需要采取的维护措施？
安全生产预警诊断平台
力控安全生产预警诊断平台，通过人工智能与大数据分析技术，以“基于历史服务现在及未来”为目标，智能挖掘潜在的异常生产过程，实现企业安全生产过程风险的在线实时监测、多维分析、智能预警与诊断等功能，提高异常事件的处置能力，帮助客户有效控制风险。
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该平台还可以结合生产环境数据、相关工艺工况数据，为整个工厂的运行状态提供预测性诊断分析，进行安全生产全要素的综合预警，全流程AI管控，为石油、化工、冶金、能源等行业客户定制专业化、智能化、自动化、不间断的实时预警与诊断服务。
应用架构与特点
力控安全生产预警诊断平台广泛支持各类行业仪表、传感器、产线装置、外部环境数据等全要素数据的采集接入，基于企业级实时历史数据库pSpace及一体化管控平台FinforWorx构建，通过现场级验证确保算法在实际环境中的有效性和稳定性。随着企业数据的积累和算法的不断迭代，针对多个工业场景逐步进行AI算法优化，提升精度和实用性。
在智能化处理方面，工业领域的有效样本普遍有限，数据打标依赖行业专家，成本高昂。力控研发团队将前沿智能算法与传统贝叶斯方法相结合，把工业领域的先验知识及行业Know-How融入模型，减少对样本数据量的依赖，开展基于小样本数据的有效学习。
与此同时，团队还通过主动学习技术来降低数据打标的成本，先基于算法筛选出有用的未标记样本，再交由专家进行标记，只需要和专家进行少量交互即可高效完成模型训练。
- 实时状态风险预警预测，更早的提示风险，有备无患
- 历史数据案例化，为生产提供借鉴与指导，用户可根据生产时间状况，对典型异常生产工况进行构建
- 通过分析历史数据特征，找出更多的关联测点，以辅助多维度综合分析
- 使用多种工况下的装置运行数据，构建智能化AI模型、可视化交互建模
- 一键生成智能诊断报告，高效满足业务需求
- 工厂全要素整体健康状况评估，风险更低、产能更高
- 与其他系统无缝衔接，轻松实现企业生产过程的预测预警
应用案例
西南某天然气净化厂预警诊断
项目背景
西南某天然气净化厂通过专业的技术和设备脱除原料天然气中的硫化氢、有机硫、二氧化碳和水等有害物质，并生产洁净、优质的天然气产品。厂区已有报警系统虽然发挥了重要的作用，但往往在出现实际问题或异常时才触发报警，在管理和安全性方面存在较大的局限性和不足。
解决方案
力控安全生产预警诊断平台旨在监控和管理生产过程中的关键参数，确保操作的安全性和效率，能够及时识别潜在的问题或异常。通过厂级全要素预警，平台可以将详细数据分析及时通知到操作人员，帮助其快速采取必要措施以避免生产中断或设备损坏。
应用价值
平台能识别潜在的安全风险和生产异常，根据现场实际情况，一般可将事故率降低5%至15%。精准预警功能帮助用户优化生产流程，根据实际工艺情况，通常可实现生产效率提升3%至10%。直观的数据可视化和详尽的报告支持科学管理决策，显著提升管理决策效果，赋能企业高效管控安全风险、降本增效。
