1、什么是预测性维护
所谓预测性维护，就是通过物联网技术获取设备数据，结合机器算法分析，在设备故障前就处理掉一些可能会引发故障的因素。设备维护工作从事后维护、预防性维护，发展到现在的预测性维护，其展示了制造业企业对设备管理日益重视的过程。
如今整体需求不足，产能过剩的社会形势下，企业控制生产成本刻不容缓。近年来，在降本增效政策的推动下，企业也越来越意识到生产可控成本其实比想象中的更多。
2、为什么要预测性维护
预测性维护的好处很多，以下不同层面分析：
生产管理：减少非计划停机，降低设备维修费用
供应链管理：最大限度地减少库存并根据需要提前订购零件
人力资源管理：最大限度地减少或消除加班成本
财务管理：延长设备寿命，降低固定资产折旧
销售管理：增加设备技术亮点，提高设备稳定性，增强产品的盈利性
安全管理：阻止生产事故的发生，如烫伤、烧伤、器官损伤等
工业市场对于预测性维护存在的几点疑虑：数据收集不足、缺乏故障数据、无法识别故障因素、缺乏构建预测性维护算法的经验等，随着物联网技术的飞速发展，这些难点早已不攻自破。如想了解更多详细信息，请联系我们技术人员为您解答。
3、预测性维护和科学润滑的关系
工厂设备故障主要来源有：机械类、控制类、程序类、通讯类、其他。其中机械类故障占比48%，而研究表明40%左右的机械故障是由润滑不良引起的。因此，科学的润滑方式可以极大地降低设备故障率。
4、设备维护未来的发展方向
预测性维护未来是否会具备学习能力和决策能力是我们共同期待的，以适应不同场景需求，在关键时刻给设备下达指令避免财产损失，提供技术人员一系列维护方向指导等等。我相信就在不久的将来，我们很快就能看见它的诞生。让我们拭目以待吧。
预测性维护技术可让您了解企业资产想要告诉您的内容。您工厂的机器、工业设备 ——它们将一直在与您交谈。一直在告诉你他们什么时候会崩溃，以及他们需要什么，才能运行更长时间，更平稳。
为什么预测性维护对制造业如此重要？
现代企业正处于一个前所未有的变革和竞争的时代。电商的崛起导致消费者对控制、个性化和速度的需求迅速上升。
随着越来越多的企业进行数字化转型，竞争日益激烈，出错的余地越来越小。因此，当今的企业老板们希望通过智能解决方案获得在市场的竞争优。这些解决方案可以预测何时设备维护，帮助提高成本效益。
这三种维护模式的不同之处不在于如何执行维护任务，而在于何时执行。
1.反应性维护：这本质上是直到设备出现问题，才进行修理，大公司通常不会这样做。反应性维护总是在出事了之后才进行。
2.预防性维护：这是基于过去的性能以及工程师和操作员的知识和经验。它包括例行、定期、计划或基于时间的维护。事实上，它通常可以防止故障，但缺点就是，它不太精确。由于人工检测，经常会忽视一些关键的小问题。
3.预测性维护：当物联网 （IoT） 网络将所有企业资产集成到一个生态系统中时。预测性维护是实时发生的，确切的时间和地点需要它。
我们把这三种简单概括：
反应性维护=出现问题去医院（已经病危了）
预防性维护=定期去医院体检（一些问题没给发现）
预测性维护=私人医生24小时不停体检
预测性维护过程的第一步涉及从整个企业中连接的物联网网络资产中收集实时数据和信息。
然后，必须以易于处理、访问和分析的方式存储和管理这些数据。当人工智能（AI）和机器学习技术应用于数据以使其开始讲述有用且可操作的故事时，“预测”组件就会发挥作用。
预测性维护和工业物联网（IIoT）网络的架构有四个基本阶段：
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预测性维护是通过网络物理系统实现的，这些系统有助于将机器和企业资产集成到智能物联网网络中。它首先确定需要监控的资产状况，然后安装传感器并建立物联网网络，最后收集和分析来自该网络的数据，以提供可操作的发现和见解。
为每台机器建立需要监视的条件。该分析可能是视觉，听觉，热觉，这些标准的组合等等。此时的技术步骤包括确定要安装的正确传感器和监控工具：
振动分析：振动模式的微小变化可能表明设备不平衡，而高振动水平可能表明即将出现轴承或其他问题。振动分析可以提供故障的早期警告，在检测不平衡、不对中、机械松动或磨损或损坏的部件时特别有用。
声音和超声波分析： 在正常操作下，大多数系统都会产生稳定的声音模式。参考声音模式的变化可能表明磨损或其他类型的劣化。超声波分析还可以通过将高频声音（例如蒸汽或空气泄漏产生的声音）转换为可听范围来提供有关系统整体健康状况的信息。
红外分析：与超声分析一样，热成像仪还通过使用红外分析将温度变化转换为可见光谱来揭示隐藏的情况。即使正常工作温度发生非常细微的变化，也会对即将发生的问题发出警告。
流体分析：除了简单地监测液位和温度外，流体的物理和化学分析还可以提供有关机械部件状况的宝贵信息。通过观察冷却剂和润滑剂的降解速度，可以在这些见解需要时立即采取预防措施。
其它： 其他预测性维护技术专门针对各种独特的工业需求。它们包括：激光对准，电路监测，裂纹检测，腐蚀监测，电阻变化以及其他行业特定的测量腐蚀或劣化的方法。
一旦建立了上述标准，就必须安装适当的传感器和监视器，并通过云连接的物联网网络连接到中央业务系统，最常见的是企业资源规划（ERP）系统。最后，必须具备必要的人工智能驱动软件解决方案，以支持从收集的数据中提供可操作的见解和建议所需的各种算法和分析流程。
物联网网络：当企业资产通过传感器、处理能力和其他技术进行增强时，它们能够向中央业务系统发送和接收数据（通常通过云连接）。这包括物联网网络，并支撑预测性维护策略。
云连接：云连接提供计算机系统资源的按需可用性。在由多个工业资产组成的物联网网络中，将多位置数据中心集成到单个数据库和系统中至关重要。
现代数据库和 ERP：传统的基于磁盘的数据库无法很好地管理包含大数据和复杂数据集的大量非线性数据。此外，预测性维护使用AI和机器学习对此类数据执行高级分析。整个过程最好由现代AI驱动的ERP提供服务，该ERP具有快速，响应迅速且几乎无限可扩展的内存数据库。
人工智能和机器学习：机器学习是AI的一个子集，它使用算法来分析和理解数据。预测性维护解决方案依赖于人工智能和机器学习，不仅要对企业资产的运营数据进行分类、理解和学习，还要通过可操作的建议和见解来推断这些知识。
数字孪生： 数字孪生体就是这样：实际物理资产的虚拟再现。通过创建数字孪生体，管理人员可以在孪生模型上访问任何可能的操作场景，而不会对昂贵的机器或设备造成实际的实际损坏。这有助于通过允许机器学习和AI工具整合和学习从未发生过的经验来增强预测性维护。
石油和天然气行业：石油钻探会给资产带来巨大磨损，并在发生故障时带来巨大的风险和危险。通过实时监控钻井设备中油温和齿轮箱速度的变化，预测性维护大大提高了安全性，并将维护成本降低了38%。（一部钻机的日费用为几万至几十万元人民币）
汽车行业：在装配线上，点焊枪每天进行约 15，000 次点焊。通过连接世界各地的焊枪并收集其操作数据，汽车制造商可以收集数百万个数据点，从而对这些资产的状况和状态具有前所未有的预测准确性。
家用电器制造业：在干燥机生产过程中对滚筒旋转的振动测量有助于预测故障或故障。这种预测性维护应用程序消除了 33% 的制造缺陷，并将消费者维护成本降低了 27%。
铁路资产管理：当空隙在轨道下形成导致潜在延迟甚至脱轨时，就会发生“空隙”。最近的创新导致了基于驾驶室的监控系统，当它们滚动在轨道上时，可以检测到许多变量。这导致了空洞检测的改进和客户安全性的整体提高。
钢铁行业：异常检测用于收集钢加工中使用的冷轧设备中的振动、转速和电流（安培）的实时读数。该应用使设备使用寿命延长了60%，并大大减少了由于停机和延误造成的损失。
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预测性维护可将生产率提高 25%，将故障减少 70%，并将维护成本降低 25%。
有趣的是，预测性维护的想法并不是什么新鲜事。几十年来，企业一直在努力实现其资产维护的更高可预测性 - 但它已经随着人工智能和现代ERP系统等技术的兴起，提供了实现真正有效的预测性维护解决方案所需的容量和功能。其优点包括：
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矿车的维护：
1，做好车辆了常规检查，更换机油，齿轮油，传动和转向的油脂，制动系统等。
2，检查车辆车体有没有异常，损坏，如有问题及时维修。
3，检查车斗有没有损坏，破裂，如有损坏和破裂要及时用耐磨钢板进行修补。 一般车斗为了能胜任长时间的高强度工作一般都采用高强度耐磨钢板作为衬板，如果发现车斗里面没有铺衬板，要及时铺板以免车厢损坏。高强度耐磨钢板建议用德国迪林格。大部分进口矿车和国外用的都是这个。
预测性维护作为制造企业开展设备管理的重要领域，不仅影响企业的生产经营，而且还关乎企业长远的发展状况。随着现代企业生产过程的自动化程度越来越高，制造任务基本由智能设备完成，而只有极少数的工序和流程需要人工操作。而且，绝大多数的企业都对生产设备具有很强的依赖性，设备的可靠性、稳定性和精度直接影响企业的产品质量。智能设备已成为制造业的生存之本，企业在产品生产、加工、装配环节都离不开智能设备的支持。
TPM（全员生产维护）+精益六西格玛是目前制造企业对设备做精益改善最主流的方式，对提升设备综合利用率OEE有显著的效果。然而，大多数制造企业经过多年的精益改善活动，OEE提升已经达到了瓶颈，依然可以看到设备工程师每天忙碌于故障维修现场的身影。
常见的问题根源在于：
l故障定位难：当设备发生故障时，工程师难以快速判定问题所在，设备维修处理时间较长；
l故障感知慢：无法识别设备亚健康状态，设备亚健康状态运行导致能耗增加、产品不良品率上升；
l维修成本高：事后维护方式隐患大，设备故障发生后才进行维修，成本高，并且存在安全隐患；
面对复杂多变的车间生产环境，仅仅依靠传统手段已无法有效解决问题，因此，设备预测性维护（以下简称“PHM”）应运而生。PHM在发达国家已经广泛应用，但中国作为制造大国，才刚刚起步，目前我国PHM主要应用于风电、钢铁、化工、水泥、资源等自动化程度高、设备长时间高负荷运转的行业，已经取得了显著的经济效益改善成果。
与传统制造业相比，智能制造更加突出设备的智能性、综合性、灵敏性与交互性的特点，这对设备的工作连续性要求越来越高，突发的故障停机会影响生产连续性，降低生产效率。作为提高设备使用阶段可靠性的重要手段，智能制造对设备的维护提出了较高的要求，先进的制造和先进的维护是智能制造的两条腿，缺一不可，而且要一同迈进。
忽米打造的占星者H-S01预测性维护系统，主要解决人工无法准确辨别设备健康状态和故障隐患的难题，让精益六西格玛实时在线，最大程度保障设备运行在最佳状态。
忽米PHM系统功能的“三步曲”
第一步：数据采集与处理
占星者H-S01是集振动、噪声和温度三种传感器为一体的边缘智能硬件，赋予传统工业旋转设备无线连接，支持5G、wifi、蓝牙等多网络通信；非侵入式安装，直接从设备表面提取特征数据；支持边缘计算能力，对数据分类、清洗等预处理，大幅减轻数据上传压力。
第二步：设备健康度预测
忽米紫微H-IOT物联感知平台在接收到占星者H-S01上传的信息后，将设备特征数据输入到设备预测模型中，通过AI智能算法，推演出设备健康状态和未来变化趋势；在设备即将发生故障时，向应用端发出故障预警，并精准定位故障位置。
第三步：维保计划与执行
忽米预测性维护系统将云端远程分析结果实时同步到本地应用系统中，辅助设备管理者制定维保策略；依托故障诊断知识图谱，帮助设备工程师处理设备异常问题，并在系统中记录维保实施全过程，实现历史故障数据追溯及可视化。
忽米为给用户企业带来良好的产品使用体验，与高校、科研机构深度合作，实现校企强强联合。高校和科研机构掌握着最前沿的算法与技术，而忽米的优势在于将这些算法与技术在智慧工厂中进行实验与验证。
占星者H-S01设备预测性维护V2.0已正式上线，同时得到了客户的高度认可，如：宁夏某污水处理厂，在系统上线后故障报警准确率达90%以上，设备综合利用率OEE提升35%。真正实现为企业高效、智能、安全生产保驾护航！
忽米网占星者-5G边缘计算器智能矿山和智慧矿山是两个不同的概念。
智能矿山通常是指利用现代化技术，如自动化、传感器、数据分析等，来提高矿山生产效率和安全性的矿山。智能矿山可以通过实时监测和控制矿山设备和工艺流程来减少人工干预，提高生产效率并降低事故风险。
智慧矿山则更加注重利用信息技术来优化整个矿山的生产和管理。智慧矿山不仅包括智能化设备和流程，还包括数据采集、分析和应用，以及人工智能、云计算、物联网等技术的应用。通过对矿山生产过程中产生的大量数据进行深入分析，智慧矿山可以实现更加精细化的管理和优化，从而提高生产效率、降低成本、保障安全。
1 华为智能矿山是一种基于华为数字技术的智能化矿山解决方案。2 该解决方案利用华为的5G、云计算、物联网技术等，在矿山中实现了智能化的自动化、安全、高效管理，提高了矿山生产效率和安全性。3 除了智能化矿山解决方案，华为还提供矿山智能化应用平台，帮助矿山企业快速实现数字化转型，提升生产效益。
3.1智能煤矿smart coal mine
将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、安全保障、经营管理等过程的智能化运行。
3.2智能综采工作面smart mining face
应用人工智能、工业物联网、云计算、大数据等先进技术，使工作面采煤机、液压支架、输送机（含刮板式输送机、转载机、破碎机、可伸缩带式输送机）及电液动力设备等形成具有自主感知、自主决策和自动控制运行的智能系统，实现工作面落煤、支护、运煤作业工况自适应和工序协调控制。
4 缩略语
下列缩略语适用于本文件。
4G：第四代移动通信技术（The 4th generation mobile communication technology）
5G：第五代移动通信技术（5th-Generation）
AI：人工智能（Artificial Intelligence）
CAN：控制器域网(Controller Area Network)
EPA：开放性实时以太网标准（Ethernet for Plant Automation）
ERP：企业资源计划（Enterprise Resource Planning）
Ethernet/IP：以太网工业协议（Ethernet Industrial Protocol）
FF：基金会现场总线（Foudation Fieldbus）
LoRa：远距离无线电（Long Range Radio）
MA：煤矿安全认证（Mei An）
NFC：近距离无线通讯技术（Near Field Communication）
PROFIBUS：过程现场总线（Process Field Bus）
RAID5：分布式奇偶校验的独立磁盘结构（Redundant Arrays of Independent Disks 5）
RAM：随机存取存储器（Random Access Memory）
RFID：射频识别技术（Radio Frequency Identification）
RS485：异步通讯接口标准（Recommended Standard 485）
RTPS：实时传输协议（Real-time Transport Protocol）
Wi-Fi：无线保真（Wireless Fidelity）
ZigBee：短距离和低速率下无线通信技术（ZigBee Technology）
5 智能煤矿架构
智能煤矿建设以信息系统（含基础设施）为基础，以网络安全为保障，以数据平台为支撑，以地质保障、采掘系统、辅助生产系统、矿井安全、经营管理各个业务模块的智能化建设为主要内容，实现煤矿各要素和流程的全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制。
6 地质保障
6.1 矿井地理信息系统
6.1.1 应具有地质、测量、水文等各类图纸数字化管理系统。
6.1.2 应实现矿井资源/储量、可采煤层、断层构造、水文地质、瓦斯地质、工程地质、开采条件等应用可视化，指导优化矿井安全高效绿色建设与生产。
6.1.3 应创建高精度三维地质模型、超前识别地质构造、开采条件异常，为优化开采提供地质保障。
6.1.4 宜智能感知采掘过程中工程地质与标志地质的差异，自动优化高精度三维地质模型，实现数据与模型的双向联动。
6.2 探放水智能监测系统
应实现对探放水作业过程的钻孔数量、钻孔位置、钻孔角度、钻孔深度、终孔位置、钻杆钻进速度等钻孔数据的智能感知、分析、验收功能。
6.3 瓦斯抽采智能监测系统
应实现对瓦斯抽采作业过程的钻孔数量、钻孔位置、钻孔角度、钻孔深度、终孔位置、钻杆钻进速度，孔内压裂、割缝、造穴等特殊工艺间距、时间、质量，孔内筛管长度、封孔长度、质量，抽采率等数据的智能感知、分析、验收功能。
7 采掘系统
7.1 综采工作面
7.1.1 采煤机应具备滚筒截割路径记忆、位置定位、远程控制、姿态控制功能。
7.1.2 液压支架应配备电液控制系统，跟随采煤机在全工作面范围自动完成支架伸收护帮、移架、推溜、喷雾除尘等动作，应具备远程控制、支架全姿态监测功能。
7.1.3 刮板输送机应具有机尾链条自动张紧、断链实时监测报警上传、故障诊断，宜具有煤流负荷检测及其协同控制功能。
7.1.4 乳化液泵站应具有流量调节功能，实现高压自动反冲洗、自动配比补液，高低液位自动控制，实现对乳化液的浓度监测；工作面采用远距离集中供液方式为采区内主要设备供液，减少设备列车长度和重量，并可重复服务多个综采工作面。
7.1.5 综采工作面设备应配备矿压监测系统。
7.1.6 综采工作面设备应实现集中、就地和远程控制，实现采煤机、液压支架、刮板输送机协同控制，主要生产流程实现一键启停。
7.1.7 刮板输送机、采煤机、液压支架电液控制系统应配备自动找直功能。
7.1.8 超前支架、转载机自移装置、顺槽带式输送机自移机尾应配备遥控控制及远程控制功能。
7.1.9 应配备工作面视频系统。
7.1.10 应配备工作面自动巡检机器人，实现工作面设备运行状况、开采环境、煤流状态的例行巡检和异常情况实地巡查。
7.1.11 应配备工作面设备和人员精确定位系统。
7.1.12 应实现基于工作面精确三维地质模型的数字化割煤。
7.1.13 应实现工作面有人巡视、无人操作的远程可视化智能开采。
7.1.14 宜实现顺槽远程操作、远程巡视的工作面无人开采。
7.2 掘进工作面
7.2.1 应选用智能化快速掘进装备，实现掘支平行快速作业，锚杆自动支护。
7.2.2 设备应具备无线遥控、远程监控、可视化集中控制、记忆截割、人员接近识别、健康诊断，以及工作面环境状态识别及预警功能。
7.2.3 应实现带式输送机机尾自移。
7.2.4 应配备高效除尘系统。
7.2.5 应实现掘、锚、运、探的远程可视化操作。
7.2.6 宜实现掘、锚、运、探的自动操作，装备的精确定位导航。
8 辅助生产系统
8.1 通风系统
8.1.1 主通风机应具有一键启停、反风、倒机功能；具有运行风机故障自动倒机功能，备用风机定期自检及故障诊断功能。
8.1.2 主通风机应具有在线监测功能，监测供电参数、运行状态、风量、风压、振动、温度等工况参数，以及风机房配电室温湿度、烟雾等环境参数，具备故障诊断与预警功能。
8.1.3 应具有就地和远程风量给定与调节功能。
8.1.4 主通风机房、配电室应配置视频图像监视系统。
8.1.5 主通风机房、配电室宜配置机器人巡视装置。
8.1.6 无人值守通风机房，应设专人巡视，配置门禁系统。
8.1.7 宜实现防爆门远程状态监测与控制。
8.1.8 煤及半煤巷局部通风机应具有调速功能。
8.1.9 局部通风机应具有故障自动切换功能，当正常工作的局部通风机故障时，备用局部通风机能自动启动，保持局部通风机能正常通风。
8.1.10 应具备远程监测局部通风机运行状态、环境瓦斯浓度和末端风量功能，并具备远程控制功能。
8.1.11 局部通风机地点宜配置视频图像监视装置。
8.1.12 主要风门应实现自动控制并具有远程集中控制功能。
8.1.13 应具有远程监测风门状态与报警功能。
8.1.14 主要风门宜配置视频图像监视装置。
8.1.15 主要风窗应具有远程监测与调节控制功能。
8.1.16 应具备矿井各测风点通风参数远程监测功能。
8.1.17 宜采用先进的三维通风模拟技术解算并分析矿井通风网络；根据矿井通风网络参数变化，自动调节通风设施（如风门、风窗等），实现矿井风量的合理分配，并保持通风系统的稳定运行。
8.2 主运输及提升系统
8.2.1 带式输送机主驱动应采用软启动装置，具备软启动和无级调速功能，多点驱动实现功率平衡。
8.2.2 如有井底缓冲仓则其煤仓煤位应可准确测量，且其给煤机能受带式输送机控制系统的自动控制。
8.2.3 沿线煤流应实现分布状态实时监测，具有系统自检功能。
8.2.4 转载点应具有远方固定视频监控。
8.2.5 运输巷宜配备沿线巡检机器人，远方监控沿线视频巡视、跑偏、烟雾、瓦斯、托辊温度、撕带和煤流等状态。
8.2.6 主运输系统应实现煤流平衡。
8.2.7 应具有煤量控制的调速功能和具有上煤仓煤位与带式输送机运行闭锁功能，实现装煤自动化。
8.2.8 应具备地面和就地集中控制，地面生产中心具有皮带系统状态、参数和视频显示并集中控制。
8.2.9 应实现主煤流井下固定岗位无人值守,沿线无人作业，有人地面远程监控。
8.2.10 宜实现主煤流井下固定岗位无人值守,沿线无人作业，地面无人监控，系统智能化经济运行。
8.2.11 提升机应具有实时在线监测功能，能监测供电、制动正压力或油压、振动、温度等工况参数及行程、位置、速度运行状态，具备钢丝绳芯与闸瓦间隙监测功能，具有故障诊断与预警功能。
8.2.12 提升机房、各水平停车点应配置视频图像监视系统。
8.2.13 主井提升机宜实现无人值守，配置自动装卸载系统，具有自动选择方向开车、自动控制全程速度及按照预设速度图自动控制完成一个提升循环（自动加减速、到达爬行段自动转入爬行，自动停车）功能；无人值守提升机房宜配置门禁系统及机器人巡视装置，并应设专人巡视。
8.2.14 副井提升机应配置打点信号、自动操车系统，应按照预设速度图自动控制完成一个提升循环（自动加减速、到达爬行段自动转入爬行，自动停车）功能。
8.3 辅助运输系统
8.3.1 辅助运输设备应能实现精确定位，具备无线调度通讯、信息传输、安全监控、故障诊断、自动停车等功能。
8.3.2 采用单轨吊进行运输，物资、车厢的装卸及运输过程应实现自动化，若为点到点固定线路运输，宜采用无人驾驶。
8.3.3 采用轨道机车进行运输，应能实现智能调度，若条件具备，宜采用无人驾驶。
8.3.4 采用无轨胶轮车进行运输，应能实现智能调度，若条件具备，车辆宜具备路径智能规划、环境识别、智能调度等功能，实现辅助驾驶或无人驾驶。
8.3.5 采用多种运输方式进行混合运输，应符合MT/T 1167 的要求，不同运输方式之间的接替宜为自动化换装。
8.3.6 运输物料应建立编码体系，实现物料的集装化，物料装卸应实现自动控制，能够和煤矿仓储管理系统对接，实现物料运送全过程的信息化闭环管控。
8.3.7 调度管理系统应具备运输设备的智能调度和路径规划功能，实现运输过程的智能管控。
8.3.8 运人设备应具备人员精确识别功能，并具备运输轨迹回放功能。
8.4 供电系统
8.4.1 矿井供电系统应具有智能防越级跳闸保护，跳闸保护应符合NB/T 10051 的要求。
8.4.2 应具备智能选择性漏电保护功能。
8.4.3 智能变压器应具备中性点电容电流补偿功能。
8.4.4 智能系统应实现状态参数显示、巡检、故障录波存储、故障分析、智能告警。
8.4.5 机器人巡视装置应实现供电系统状态、环境、安全保卫等自动检测。
8.4.6 应对峰谷电量与能耗统计分析、电能质量监测。
8.4.7 变电站和配电室应具备自动灭火功能。
8.4.8 应具有智能开关和关键负荷电缆的测温和报警系统。
8.4.9 应具有智能倒闸操作专家管理系统。
8.4.10 应具有污染电网治理和谐波补偿系统。
8.5 排水系统
8.5.1 井下各排水泵房应实现自动运行、无人值守，远程集中监控。
8.5.2 应具备水仓水位、排水流量、设备运行工况、环境参数、安防、消防等在线监测功能，具有设备故障诊断分析、安全预警预报功能。
8.5.3 应具有负荷调控和管网调配功能，应能根据用电峰谷、水仓水位、矿井涌水量合理选择水泵启停数量和管路运行数量。
8.5.4 应具有水泵自动轮换功能。
8.5.5 应配备视频监控系统。
8.5.6 应具有水泵房能耗计量及分析功能。
8.5.7 应实现各水窝点水量监测，具有矿井涌水量实时预警功能。
8.5.8 排水系统宜实现与水文监测系统联动预警与控制。
8.5.9 抗灾强排系统应具备地面集中监测与控制功能，并具有水仓水位、电机贫水、电机温度、过电流等综合保护功能。
8.5.10 宜配备巡检机器人，实现水泵房自动巡检。
9 矿井安全
9.1 人员安全
9.1.1 人员单兵装备应具备所处环境参数的实时采集功能，且能显示本地和远程环境参数；应具备无线语音通话功能；应具备实时视频采集、上传，及调看远程视频的功能；应具备精准定位功能；应具备危险状态下逃生信息的实时获取功能；应具有应对各种灾害的可靠逃生装备。
9.1.2 矿井环境参数的实时监测信息应具有与人员单兵装备(维持单兵装备的电量不得低于48 小时)进行实时互联、音视频通信的功能；单兵设备应具备人岗匹配的生物特征识别，作业过程中岗位操作指引的语音提示；具备近感探测功能，实现人员非法进入和违规误入危险区域自动预警以及采掘工作面等重点场所、关键岗位人员三违行为的自动识别；井下所有区域的安全状态实时评估及预警信息具有与人员单兵装备进行实时互联，音视频通信的功能。
9.1.3 井口应具备智能检身功能，当有人员未携带定位卡、自救器及未按规定佩戴个体防护用品、一人多卡、人卡不一致、饮酒、携带违规物品、证件过期、安全考核不合格、违章停工人员，入井时能够自动识别并进行预警。
9.1.4 宜对井下边缘死角单岗作业人员进行定位监控，超过一定时长无变动进行预警；宜对井下人员入井时间进行自动统计预警。
9.2 机电安全
9.2.1 应具有设备在线点检功能。
9.2.2 应具有设备运行情况实时监测功能。
9.2.3 应具有设备损耗性部件更换提示功能。
9.2.4 应具有设备故障数据库，能对设备各部分的健康状态进行实时评估，为设备故障原因判断提供辅助决策。
9.3 灾害监测
9.3.1 根据矿井的灾害类型，应具备相应灾害的实时在线监测能力。
9.3.2 应具有监测数据的综合分析功能，数据突变识别功能，并具有对安全状态进行实时评估的功能，监测异常信息可自动推送至单兵系统、广播系统和地面煤矿信息化综合监控系统平台。
9.3.3 应能根据灾害监测数据、数据突变情况与评估信息，智能预测事故发生的可能性和严重程度。
9.3.4 应能根据灾害监测数据、数据突变情况与评估信息，自动制定相应的防害（灾）及降害（灾）方案。
9.4 安全风险预控管理
9.4.1 应具有完善的安全风险分级管控工作体系，并实现信息化管理。
9.4.2 应能够根据风险管控清单，自动进行风险的日常管控。
9.4.3 应能够自动和手动定期进行安全风险辨识评估及预警分析，形成安全指数的动态评价。
9.4.4 应具有隐患库，且隐患类别不低于国家和行业要求，并能自动更新完善。
9.4.5 基于隐患库，应实现按相关规定进行隐患排查和隐患处理过程的标准化。
9.4.6 人机环管安全监测数据应满足安全监管机构的联网要求。
9.4.7 应具备手持终端现场检查能力，实现隐患排查任务的自动派发、现场落实、实时跟踪及时闭环管理。
9.4.8 应实现对隐患的多维度自动统计与分析。
9.4.9 学习培训管理应具有员工在线学习、在线考核功能，并将员工技能掌握情况与下井考勤进行关联。
10 信息系统
10.1 通信网络
10.1.1 有线主干网络应采用矿用以太网技术，符合IEEE 802.3 协议，带宽10000Mbps 及以上，支持Ethernet/IP、PROFINET、MODBUS-RTPS、EPA 等工业以太网协议。
10.1.2 无线主干网络应采用主流高速带宽4G、5G 无线通信技术，WiFi 系统宜采用802.11ax 标准；支持井下移动语音通话、无线数据和视频等信息共网传输。
10.1.3 二级交换接入网络应采用100Mbps 以上工业以太网；具备组环功能，可形成子环，网络自愈时间小于30ms，能通过以太网电接口或光接口接入矿井主干网络；矿用二级交换接入网络设备支持Ethernet/IP、PROFINET、MODBUS-RTPS、EPA 等工业以太网协议，交换机应符合GB 51024 要求。
10.1.4 矿井低速无线网络应采用LoRa、ZigBee 技术，基站具备低速无线网络网关功能接入功能，数量不小于256 台,节点接入数量不小于26 万个，基站同时通信节点数不小于1024 个；无线通信距离不小于500m，传输带宽在通信距离以内不小于1kbps。
10.1.5 总线型接入网络应采用RS485、CAN、PROFIBUS、LONWORKS、FF 等；采用电缆、光缆等传输介质，采用树形、环形、总线形、星形或其它网络结构。
10.1.6 融合通信应支持低速无线通信组网，支持总线型组网；矿井有线主干网络以及无线主干网络之间以IEEE 802.3 标准相互联通；采用以太网标准的二级交换网络以IEEE 802.3 标准相互通信并接入矿井主干网络，其他制式接入网络采用具有融合通信功能的通信网关，实现不同制式接入网络的融合。
10.2 硬件设施
10.2.1 数据处理设备：矿端处理设备上位机应采用工控机，数据获取服务器、应用服务器宜采用国产自主可控服务器，采用“云-边-端”数据存储和处理模式；云端数据处理：公有云选用成熟公有云或工业云；私有云具备异地灾备、虚拟化资源池；移动数据处理终端具有MA 认证，具备4G(或5G)全网通或专网频段通信，具备Wi-Fi 无线通信功能，具备NFC、RFID、蓝牙等近场通信功能。
10.2.2 数据存储设备：数据中心存储容量应不小于2TB；数据库服务器容量不小于300GB，应用服务器存储可组建RAID5，容量不小于300GB，磁盘阵列容量不小于20TB；云端数据存储：公有云存储容量可弹性扩展，选用成熟公有云或工业云；私有云具备异地灾备，初始资源不小于20TB，且可在线增加硬件存储资源；移动端存储设备RAM 不小于4GB，数据存储空间不小于64GB。
10.2.3 矿井视频监控设备宜采用高清分辨率摄像头，视频采集设备具备视频切片、断网续传等功能；矿井视频监控信息存储系统容量不少于1 年的累计信息量，其他信息存储系统容量不少于2 年的累计信息量。
10.2.4 人工智能与物联网设备：矿用MA 认证井下端计算设备，应提供AI 智能识别和物联网标准协议接口，通过嵌入式软件系统应实现AI 感知与集控联动，支持离线运行模式，形成井下业务场景闭环；支持后备供电。
10.3 软件系统
10.3.1 应具有基于云计算、容器、大数据、人工智能、物联网等技术的应用平台，应用软件在平台中统一部署、运行。
10.3.2 应具有统一的容器数据输入、输出规范，拥有分布式消息队列系统。
10.3.3 应支持多租户机制，具有明确的应用入驻和用户使用流程。
10.3.4 平台应具备完成数据的统一存储、计算及接口的能力；或通过规则制定以及建设外部数据中台，可完成数据的统一存储、计算及接口。
10.3.5 应提供公共的开发资源和数据资源，应用在统一的规则、流程要求下，实现开发流程的简易化。
10.3.6 应配备“云-边-端”一体化智能平台，满足人工智能、大数据、物联网智能感知与采控需求，保障“云-边-端”互联互通，提供云计算模型训练、下发、升级等能力。
10.3.7 智能调度通讯系统应具备音视频通信及视频会议等能力，可与井下调度电话、广播系统互联互通，通信记录保存不少于6 个月，可调用其他应用系统。
10.4 数据平台
10.4.1 应采用统一的数据传输协议实现各系统设备的互联互通。
10.4.2 应构建矿井大数据平台，结合主数据管理、指标体系管理以及智能分析，深度挖掘，形成矿井先进管理指标体系和社会化主数据体系。
10.4.3 应实现产业互联、互联网采购和互联网营销，智能煤矿的煤炭销售、物资供应、设备维保等应经济、高效、便捷。
10.4.4 宜构建先进的数字化矿井运营管理平台，实现一张网联通、一张图运行、一个库管理、一套账核算、一个平台数据共享。
10.5 网络安全
10.5.1 应符合GB/T 34679 的要求。
10.5.2 矿井工业控制系统与企业其他系统之间应划分为不同区域，区域之间应设置工业隔离区，并采用隔离技术手段。
10.5.3 通信传输应具有通讯中断、网络流量异常监测与报警功能。
10.5.4 应保证工业控制网络与企业网、移动互联和远程访问等外部网络之间通过工业隔离区实现边界防护。
10.5.5 应删除多余或无效的访问控制规则，优化访问控制列表，并保证访问控制规则数量最小化。
10.5.6 在网络边界、重要网络节点应进行安全审计,审计覆盖到每个用户,对重要的用户行为和重要安全事件进行审计。
10.5.7 应对所有参与无线通信的用户(人员、软件进程或者设备)提供唯一性标识和鉴别。
10.5.8 应对登录的用户进行身份标识和鉴别，身份标识具有唯一性，身份鉴别信息具有复杂度要求并定期更换。
10.5.9 应启用安全审计功能，审计覆盖到每个用户，对重要的用户行为和重要安全事件进行审计。
10.5.10 应安装防恶意代码软件或配置具有相应功能的软件，软件需要经过离线环境中充分的验证和测试，并定期进行升级和更新防恶意代码库。
10.5.11 应采用白名单机制对操作员站、工程师站、服务器与客户机进行主机加固，将工业控制系统中的可信应用程序加入到白名单列表中，形成安全可信的应用程序运行环境，只允许经过工业企业自身授权和安全评估的软件运行。
11 经营管理
11.1 生产经营管理
11.1.1 应符合GB/T 51272-2018 的要求。
11.1.2 应具有标准作业流程管理信息化功能，并实现班组中每个岗位标准作业流程的精确推送。
11.1.3 应具有对班组成员自动进行考核的功能，并能根据考核结果自动制定有针对性的培训与学习计划。
11.1.4 应实现班组管理信息的移动互联。
11.1.5 应具有生产计划及调度管理、生产技术管理、机电设备管理等系统。
11.1.6 生产计划及调度管理系统应具有生产计划及日常调度管理功能，可根据企业ERP 数据实现生产计划排产。
11.1.7 机电设备管理系统应具有健康状况的远程在线诊断功能，应具有定期自动运维管理及配件库存识别功能。
11.1.8 生产级经营管理系统应具有规程措施编制、技术资料、专业图纸设计、采掘生产衔接跟踪、工程进度跟踪、生产与技术指标、经营指标等无纸化管理功能。
11.1.9 矿井经营管理系统应包括办公自动化管理、企业ERP 等系统，各系统之间应能交互数据。
11.1.10 企业ERP 应包括财务管理、成本管理、合同管理、运销管理、物资供应管理、仓储管理、设备管理等系统，且应提供规范化数据接口。
11.1.11 应实现销产联动，智慧采选，通过以销定产、按需配矿、集约运销、物流自动化，建立先进的销运产供协同体系。
11.1.12 应具有矿井精细化成本核算系统，实现矿井全要素成本核算管理，优化定额指标。
11.2 决策支持
11.2.1 矿井决策支持系统应能够对生产系统和管理系统数据进行融合，且应能建立数据分析模型。
11.2.2 应建立动态排产模型，有效分析ERP 中的经营数据；结合生产管理数据制定合理的排产方案，实现对矿井生产和运输物流环节进行合理调度。
11.2.3 应建立大型设备运维及管理模型，合理调整设备检修及大型耗能设备运转时间，实现对主要生产环节设备健康状况、负荷率、故障停机率、能源消耗等指标进行分析。
11.2.4 云端应实现各矿产能与资源调度的自动决策。
1、要求建设者利用信息技术的先进模式，在价值发现，安全管度，资源整理，财务活动，矿山管理等领域，采取相关的智能化方法，以满足生产的及时控制要求，并实现建设的高度自动化，提升工作效率。
2、在设计和施工上，《智慧矿山建设标准》还要求确保设备质量和安全生产。设备要进行精良的制造和安装，确保设备质量及安全运行；施工过程中要结合现场环境，采取有效的防腐措施，以防止污染环境；在工程检测方面，确保智慧矿山技术及质量指标达到规定要求；同时，要采取必要措施，确保安全生产，防止安全事故发生。
矿山机械设备维护保养的规程包括以下步骤：
1. 每天保养：
（1）检查各部位油位是否符合要求，油封、各紧固件等有无丢失和松动。
（2）检查各部位有无漏油现象，如有异常立即通知维修人员进行检修。
2. 每周保养：
（1）对所有润滑点补足润滑脂。
（2）对主要部件进行清洁清洗，并做相应的检查。
3. 每月保养：
（1）对所有安全保护装置进行检查，清洁和调整。
（2）检查各传动部件的磨损情况，及时更换磨损严重的部件。
4. 半年保养：
（1）对所有电气部件进行检查、清洁和保养。
（2）更换磨损较严重的易损件。
矿山机械设备维护保养规程还包括其他注意事项，如严禁带病运转，严禁超负荷运转，要做好防尘和密封工作，要保证充足的润滑，要定期对设备进行检修等。这些步骤可以确保矿山机械设备的正常运行，提高生产效率，延长设备的使用寿命。具体的维护保养规程可能因设备类型而异，建议参考具体设备的说明书或咨询专业技术人员。
