工业智能AI巡检平台

  

一、解决方案概述

本方案基于AI机器视觉、5G通讯、多源数据融合等技术，面向工业智能巡检领域，在设备运行异常、人员操作异常、人员着装、仪器仪表读数监测、电子围栏等具体场景中，解决工业客户异常故障发现不及时、无法进行全天候24小时监控、巡检质量受巡检人员主观性影响等难题。做到异常情况及时发现；全天无空闲监测；监测结果基于AI算法，不受主观因素影响等效果。最终达到提升巡检效率、减少人工成本、提升本质安全水平的目的。

智能巡检工作涉及工业多种门类、多个环节，市场规模百亿级。目前东方国信已完成针对AI智能巡检的“工业智能AI巡检平台”产品的研发工作。通过多源数据融合接入、AI算法绑定、报警规则设定、接口订阅和应用服务等过程，实现AI智能巡检。东方国信AI智能巡检解决方案及产品，已在四川永祥新能源有限公司（化工新能源行业）、巴彦高勒煤矿（煤矿行业）、河南豫光金铅（冶炼行业）等企业成功落地，解决了客户痛点，提高了企业效益。

二、行业痛点

2.1 故障无法及时发现

目前工厂采用的巡检方法主要以人工定期或不定期巡检为主，再配合仪表数据监测以及摄像头人工监控等方式来对设备运行故障等异常情况进行检测。人工巡检，常常具有滞后性，在故障发生后，甚至很长一段时间后，才能被发现；仪表盘往往只反应测点局部的情况，特别是对于稳定性较差的运行状态，往往会产生监控盲点；而对于普通摄像头监控，需要约束监控人员实时认真紧盯摄像头，而这常常难以实现。以上方式都使客户面临故障无法及时发现的问题。

2.2 全天候全区域监测难

巡检的本质是实现对生产过程的可见、无忧——即确保无异常或有异常早发现。但限于成本及管理的限制，一般无法做到对生产的全过程、全时段、全区域的监测，企业通常采用的作法是对重点区域重点监控，非重点区域采用巡检的方式，甚至有些区域监控困难，主观认为不易发生异常的区域，不进行巡检。但事故却是发生在认为不会发生事故的时间和地点。因此，对厂区实现全天候和全区域的监测十分重要。

2.3 去除主观影响难

目前，工厂的巡检工作主要由巡检人员完成，特别是对于连续生产的企业，巡检人员甚至要在夜晚和天气恶劣的情况下完成工作，有些巡检人员要长时间盯紧监控大屏，以同时监测企业内多个区域的实时情况。除了客观条件和工作强度会对巡检工作造成影响外，巡检人员主观差异性也会对巡检工作的质量带来很大的不确定性。巡检工作的好坏依赖员工的责任心、认真程度、疲劳程度等都会对其工作质量产生影响，而这些很难进行量化衡量。

三、方案内容或产品功能

工业智能AI巡检平台，基于巡检业务需求的机器视觉解决方案，推动了工业安全生产的快速发展，使工业生产企业真正从技术中获益，具体价值体现：提高安全管控能力、提高生产效率、提高管理效益。

工业智能AI巡检平台实现从数据接入、算法绑定、规则设定到接口订阅输出等全流程业务管理功能。采用多源数据融合技术，将现场DCS数据、摄像头视频数据、经营管理数据有效接入融合处理，并进行运算结果接口输出。通过使用AI视觉识别的技术完成现场摄像头画面的实时内容识别。架构设计领先，很高的扩展和兼容性能。核心功能为完全自主研发。操作简单，低培训，高效率，全程无代码流程配置。最终形成面向工业智能巡检场景的通用型工业APP。

1.3.1 连接设备

工业智能AI巡检平台核心采用自主研发的“多源数据融合架构”可满足于现场多来源数据的整合接入。平台采用界面配置化的方式，接入现场的DCS系统（艾默生等厂家）、视频系统（海康、大华等符合相关国标协议的视频厂家）。平台采用RTSP、GBT28181等视频通讯协议，可接入市场大部分主流IP摄像头与NVR硬盘录像机。实现现场视觉系统的快速接入，快速配置，快速使用。平台当前已接入850个摄像头视频数据流节点。

1.3.2 模型应用

工业智能AI巡检平台提炼形成了5个模型应用，主要为现场业务算法模型。

1.3.3 工业APP

工业智能AI巡检平台沉淀形成了14个巡检APP应用，主要体现在运营管理类。