賽摩博晟智慧生物質(zhì)制氣解決方案，充分考慮生物質(zhì)制氣工藝流程及業(yè)務特點，針對原料、設備、生產(chǎn)、安全等重點方面進行強化管控，通過模型構建、大數(shù)據(jù)分析，可視化、物聯(lián)網(wǎng)等技術應用，保障企業(yè)安全、經(jīng)濟、穩(wěn)定生產(chǎn)。
1. 智慧原料
1). 原料智能采購
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，采購競爭對手，天氣影響，大小修計劃等綜合因素約束與建模計算，從而制定科學的采購計劃、采購定價策略，在實際執(zhí)行過程中根據(jù)信息反饋、動態(tài)調(diào)整，實現(xiàn)原料采購總體費用最低、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。
2). 原料智能調(diào)度
原料調(diào)度送貨與原料存放、耗用一體聯(lián)動。通過生產(chǎn)計劃、原料耗用計劃、料場存料規(guī)則、機器粉碎能力、原料到廠接卸能力、原料倒運能力等綜合約束線性求解，實現(xiàn)原料綜合調(diào)度、指定供應商預約送貨，包括預約時間、種類以及送貨量，實現(xiàn)原料送貨可控、可調(diào)度，滿足生產(chǎn)排程，減少二次物流費用的目的。
3). 原料智能存儲
原料存儲與調(diào)運、耗用一體聯(lián)動，設定變動的合理存儲量及周期；根據(jù)原料耗用計劃、料場結(jié)構，實現(xiàn)原料存放合理分區(qū)；通過與各智能化設備接口，實時掌控原料進、耗、存信息，減少原料倒運及管理費用、減少原料存儲損耗、降低自然風險、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)。
2. 智慧設備
1). 設備可靠性管理
所有與設備維護相關的信息(狀態(tài)、缺陷、設置等)均關聯(lián)到設備的各個部件，創(chuàng)建設備癥狀樹，對應設備可能發(fā)生的所有故障、故障發(fā)生的原因、解決措施，作為設備缺陷和檢修工作經(jīng)驗庫；自動抽取運行日志、運行操作記錄中的設備啟停、備用等狀態(tài)變更信息，缺陷統(tǒng)計信息，對設備進行可靠性評估，并生成報表。
2). 設備故障預警
建立設備典型工況模型，通過歷史數(shù)據(jù)分析，設定各設備典型工況下安全閥值，涉及振動、位移、間隙、溫度、流量、壓力和電信號等方面，實時采集設備運行參數(shù)，通過模型預測設備參數(shù)運行趨勢，當設備實際測量數(shù)值有超出預警閾值趨勢時，自診斷模型觸發(fā)報警，提示設備管理人員進行故障診斷，通過診斷前移，延長人員反應及處理時間，保障決策的最優(yōu)性。
3). 設備全生命周期管理
以完整的設備數(shù)據(jù)采集為基礎，包含各設備廠家的設計數(shù)據(jù)、安裝資料、現(xiàn)場實時運行參數(shù)及歷史巡檢數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)，結(jié)合設備健康狀態(tài)診斷模型，應用大數(shù)據(jù)分析、人工智能、專家系統(tǒng)進行設備壽命預測；設備有部件更換后，系統(tǒng)基于診斷模型重新評估壽命，包括設備壽命預測時長、已運行時長、剩余壽命，壽命到期自動提醒進行更換。
關聯(lián)物資系統(tǒng)和財務系統(tǒng)，動態(tài)追蹤設備的維修費用、維修歷史和故障歷史，并按照設備層次結(jié)構來匯總維修費用。包括單次檢修本和生命周期內(nèi)累計檢修的耗用備品備件成本、人力使用成本。
3. 智慧生產(chǎn)
1). 生產(chǎn)總覽一張圖
以廠區(qū)三維模型為基礎，實現(xiàn)管理與全廠人員、設備、環(huán)境、地理信息的緊密結(jié)合，相互關聯(lián)穿透，人員，設備，作業(yè)信息，視頻、門禁監(jiān)控點，環(huán)保、消防、危險源等環(huán)境信息在廠區(qū)三維中一一映射，通過可視化的方式進行展現(xiàn)，形成直觀的指導，解決傳統(tǒng)模式下管理與管理對象分離的問題；同時作為廠內(nèi)生產(chǎn)管理總領和管控入口，以工單形式實現(xiàn)作業(yè)任務分派和閉環(huán)監(jiān)控，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一來源、數(shù)據(jù)集中管理和有效利用，達到設備臺賬歸集、成本績效歸集以及數(shù)據(jù)綜合統(tǒng)計分析的目的。
2). 生產(chǎn)過程監(jiān)控可視化
基于生物質(zhì)制氣生產(chǎn)流程、工藝，重構基于二維矢量圖形的主要系統(tǒng)監(jiān)控畫面，進行測點關聯(lián)，實現(xiàn)對工藝各個測點實時在線監(jiān)控、趨勢對比、超限報警、歷史回放。
3). 監(jiān)控預警
通過歷史數(shù)據(jù)的積累以及系統(tǒng)建模自學習，形成不同工況下的優(yōu)化參數(shù)經(jīng)驗庫，實時采集監(jiān)控測點數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動對比分析，趨勢預警。通過系統(tǒng)自監(jiān)控、自診斷機制，改風險事件被動查找為主動預警、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)濟財產(chǎn)損失，保障企業(yè)安全生產(chǎn)。
4). 運行優(yōu)化
基于大量運行數(shù)據(jù)的積累，建立發(fā)酵罐各影響因子動態(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)反應情況對各影響因子參數(shù)進行調(diào)控，確保罐內(nèi)反應條件與調(diào)節(jié)參照參數(shù)一致，實現(xiàn)產(chǎn)氣量、產(chǎn)氣速率最大化。
3. 智慧安全
1). 安全風險等級可視化
多維度采集人員、設備、環(huán)境、作業(yè)、危險源和管理方面數(shù)據(jù)，通過搭建安全風險分析模型，自動評估廠內(nèi)整體安全狀況、進行打分評級，形成全廠安全風險“紅、橙、黃、藍”區(qū)域分布的動態(tài)預警，各區(qū)域安全風險狀態(tài)直觀展示。區(qū)域安全風險狀態(tài)（顏色）根據(jù)區(qū)域的作業(yè)情況實時、自動動態(tài)調(diào)整。
2). 安全工作指標可視化
系統(tǒng)內(nèi)關鍵業(yè)務信息抽取，現(xiàn)場各級安全風險、高風險作業(yè)、安全檢查、隱患、未遂事件等各類安全工作重要指標直觀展示，實時掌控全廠整體安全情況。
3). 安全風險主動防控
通過與人員定位、視頻監(jiān)控、門禁等智能物聯(lián)，危險源信息采集，視覺識別技術應用，對廠區(qū)重點區(qū)域、高風險作業(yè)現(xiàn)場等遠程實時監(jiān)控，包括人員熱區(qū)分布，人員非授權闖入預警，危險區(qū)域靠近主動提醒，人員擅自離崗預警，跑冒滴漏、火焰、超溫識別預警，與管控中心實現(xiàn)聯(lián)動，主動防范風險，避免不安全事件的發(fā)生。