進通過大數據、雲計算、互聯網+、物聯網等技術，提升生物質電廠的生產、運行、設備、供應鏈管理智能化水平，實現智能決策、資源共享、統一運作、高效環保，打造基於工業4.0技術的生物質熱電智能工廠。
1. 安全風險分析預控系統
縮進將工業無線WIFI、智能識別、虛擬現實、人員定位、移動互聯、大數據等設備和先進技術，融入到安全管理體系，構建安全風險管控平臺，實現安全業務閉環管控、現場管理流程規範、安全數據深度挖掘、風險有效監控預防，確保作業過程安全、作業行爲安全和系統設備安全。
2. 檢修過程智能管控系統
縮進構架本質安全型的檢修過程智能管控體系，以檢修標準化爲核心，結合線上線下交互模式，爲設備檢修提供多維度的指導支持，對發電設備維護和檢修過程各環節進行科學化、標準化的管理，對檢修工藝、流程、人員安排不斷優化提升，奠定安全文明生產標準化基礎。
3. 設備全生命週期管理系統
縮進以設備完好標準化爲核心，構建基於互聯網+的設備全生命週期管控平臺，對發電設備點檢、運行、維護及檢修各個過程進行標準化、移動化、智能化、可視化管理，確保現場生產設備的運行、維護等相關管理規程落到實處，保證設備可靠性運行。
1. 性能分析與診斷系統
縮進基於完整的設備數據採集，以提高設備運行性能爲目標，結合設備健康狀態診斷模型，進行主、輔機設備性能在線監控及性能劣化原因的分析，實現設備狀態監測、故障診斷、預防性維護及狀態檢修。
2. 設備狀態檢測機器人
縮進融合移動機器人技術、超聲導波檢測技術，以及智能導航與自主運動規劃、多傳感器柔性融合技術、圖像處理與模式識別等理論方法與技術手段，形成集成現場檢測與數據無線傳輸、信號分析、故障檢測與預警等功能的一體化智能設備狀態檢測解決方案，提高檢測精度與效率，降低維護成本。
1. 智能運行監控系統
縮進採用在線熱力計算模型及工業大數據挖掘算法，結合先進的監測技術和手段，對全廠重要經濟、環保指標進行準確計算和可視化監視，有效且直觀地對現場生產狀況進行實時反饋，爲機組能耗指標的監控和診斷分析提供準確的數據支持。
2. 運行尋優操作指導系統
縮進採集機組實時在線監測數據和大量歷史數據，並利用機組的設計參數和現場試驗數據，應用機理模型辨識、機器學習、大數據分析等技術，對機組複雜非線性系統的全工況精確狀態重構，建立包含混雜數據預處理、複雜熱力系統建模、能耗決策規則與知識提取，實際可達優化目標值確定與在線診斷應用的智能運行優化管控體系。
縮進通過對分析數據進行條件篩選，開展典型工況下的數據縱橫對比，解決生產管理人員開展節能分析時受到負荷變動、環境溫度變化、氣壓波動等問題帶來的幹擾，實現設備性能診斷、機組性能分析、指標參數評價、檢修前後考評等功能，並出具相應診斷報告。
1. 燃料管理信息系統
縮進以燃料管理全程可知、可控爲目的，覆蓋燃料採購、入廠、計量、質檢、庫存、摻配、入爐、結算等各個環節，進行燃料量、質、價三位一體化的管控，實現燃料管理全過程信息集成化，關鍵環節嚴格管控，業務異常智能報警。
2. 燃料過程智能管控
縮進以燃料驗收流程無縫連接、料場作業安全高效爲目標，應用智能設備及信息化集成技術，實現出入廠、計量等關鍵環節智能管控、質檢過程信息加密不可見、料場狀態集中監控、燃料作業全過程可視等功能。提高燃料管控效率，保障燃料數據真實有效。
縮進實現集團本部實時採集和整合所屬電廠燃料經營、安全生產、運行監控及燃料供應鏈上下遊關鍵數據，動態分析和控制生產經營活動，深度挖掘和輔助運營決策，實現集團本部對所屬電廠的實時監視、統一管控和資源共享，在生產經營中推進全流程精細化協同管理。
1. 管理駕駛艙
縮進對集團及所屬電廠海量的過程和結果數據挖掘、整合，進行各操作層面、管理層面、決策層面不同角色、不同崗位的可視化界面管理，支持多終端統一展示，實現各專業、各系統之間的協同管控、風險預判與輔助決策。
2. 運行信息監控
縮進建立統一的生產數據信息管理平臺，實時掌控各電廠生產運行情況；利用實時及歷史數據實現對各電廠指標進行監督、對標及分析；建立設備運行經驗庫，依託集團的專家團隊資源，實現對各電廠異常運行狀況的遠程分析、輔助決策。
3. 供應鏈管控
縮進實現對供應商準入申請審批，採集各電廠燃料供應商信息，形成集團燃料供應商庫；對各電廠的供應商燃料資源庫、綜合採購、配送貨、對賬結算等燃料供應鏈關鍵性節點進行集中管控；提供智能算法進行電廠間燃料綜合調度。
縮進建設供應鏈管理平臺，實現燃料供應商與採購方的供需需求有效對接、業務信息及時互通。爲供應商提供燃料送貨在線查看、燃料送達驗收通知、燃料結算對賬、燃料庫存管理等功能。爲採購方提供監控各供應商採購燃料情況、運輸情況，預警串貨、多品種混裝及違反供貨協議等功能；以電廠爲中心，基於供應商星標地圖，實現供應商分半徑區域管理，支持燃料跨區域智能調運。
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