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工業互聯網安全生產一體化管控平臺商業計劃書24頁
工業互聯網安全生產一體化管控平臺商業計劃書24頁.pptx
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上傳人:職z****i 編號:1047889 2024-09-08 24頁 24.80MB

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1、安全生產一體化管控平臺商業計劃書X X商 業 計 劃 概 述01020304市場分析商業計劃商業價值團隊介紹國家政策企業規范安全生產是工業生產過程中的重要環節,安全生產事故:2017年5.2萬起,死亡37575人,2018年4.9萬起,死亡34600人,環境復雜面積廣設備多監管落后素質低意識差工業現場是一個多網絡融合的架構,現階段處于現場場景管理的空白期,人與人、人與環境、人與設備的感官式通訊仍然處于上一代的技術規范下大多數的安全事故都是由人的不安全行為、物的不安全狀態、環境的不安全因素以及管理缺陷等多方合力共同形成的結果工業現場設備多,環境復雜,作業難度大,現場安全存在較多隱患,指揮中心到生2、產現場信息傳遞不及時,現場缺少專業技能的正確指導和處理,行 業 痛 點全力監管國內安全生產進程,連續廢除四項管理規則和細則,同時出臺一系列國家標準、行業標準,施行全國安全生產專項整治三年行動11個實施方案2019年即出臺十項整治方案政策監管2020開始新基建建設,隨著國家大規模資金的投入,項目建設需求持續增加,新基建市場機遇經營管理方式的變革,是生產力提升的關鍵要素,關注工人人身安全、關注生產設備設施安全,關注生產過程的數字化、關注生產經營指標的合理性,通過科技手段提升生產安全、提高經營管理水平等是企業可持續發展的關鍵性要素。企業內需石油,石化能源,電力化工船舶,鋼鐵2019年工業互聯網規模超3、4,800億萬億級以萬億級以上的工業上的工業互聯網互聯網工業企業數量工業企業數量371,517371,517家家千億量級千億量級2019年工業企業資產總計1,188,928.4億制造業市 場 預 估看見的安全、聽到的安全看見的安全、聽到的安全監控為眼、音頻為耳,讓眼和耳不停的為大腦收集數據,大腦365*24的運算著可能發生的隱患。安全護衛iOT的數據作為物與環境的基礎數據,是安全運行的重要數據,也是數據模型的重要部分。感知數據+物聯數據監管畫像企業畫像企業主安全生產監督管理部規章制度制定人執行檢查監督人預案教培計劃制定人安全生產事故責任人日常安全生產監督執行人/部門事件處理者生產作業過程的監督4、者為何用:工業企業生產環境的復雜性、多變性、突發性等特點,當下時期就業人員的安全意識薄弱也是造成生產過程傷亡事件頻發的主要原因;監督者:國務院安全生產委員會,應急管理部針對工業企業生產安全監管政策不斷出臺,明確了人是生產過程中的重要安全保護對象,明確了工業互聯網+安全生產平臺的建設形態“邊云協同”;使用者:降低智能化的門檻,讓智能化技術成為安全生產更加精準有效的預警/告警工具,通過大數據建立危險隱患模型,用工具配合制度,規范作業人員行為,提升安全預警安全意識,降低安全生產事故;各生產經營部門的安全員分布在每個生產經營部門的專職/兼職安全人員安全宣傳員工業企業u多種安全隱患算法,對工業現場中易發5、生的安全隱患進行智能識別,隱患預知率提升u前置邊緣終端,融合多類采集設備,通過算法模型判斷現場安全隱患、事故類型u云+端雙預警機制,靈活告警引擎配置,事件分類、事故分級,多告警通道,通信告警模式,前置智能終端告警u將安全生產管理工作真正從“事后分析”轉移到“事前預防、過程監督”,實現安全管理關口前移。u事前預防(預警)、事中處理(指導)、事后復盤(取證),做到全程可溯,還可作為培訓實踐教材。符合安全生產三要素的數據管理,建立導致安全隱患的行為模型庫,不斷沉淀安全行為數據安全隱患快速發現管理前移實時預警過程可溯模型沉淀云邊機制精煉算法應用價值SaaSPaaS到SaaS應用升級雙軌制內需與監管雙通6、道低代碼標準應用快速交付平臺aPaaS底座平臺安全生產SaaS工業企業數字化和監管數字化的云服務平臺應用交付形成向行業縱深的交付型壁壘,對生產過程、隱患預警等應用類功能的標準化,實現高效可交付的行業平臺。AIoT以AIoT技術平臺為底座,形成面向工業數字化、監管智能化的雙重數據湖。AIoT是企業數字化平臺和監管平臺的共性基礎。雙軌制多組織多架構,區域監管訴求與行業內需雙軌并行,滿足應急管理的安全監管需求的同時滿足企業生產生產數字化的行業需求商業模式物聯感知平臺AIoTAI訓練場零編碼物聯多模態管理平臺;視頻、音頻采集終端接入、iOT設備接入;音視頻中繼管理,流媒體配置;實時AI直播;集群 設備7、分組管理;安裝/維護信息管理;軟件定義智能終端。模塊化配置、模型化管理、拖拽/選擇即可完成AI算法上線應用,零代碼投入,使用者只需熟悉業務即可;AI算法池的管理,基于自研、YOLOV等的算法應用;多種場景模型庫,從人體、穿戴、環境、物體等場景下的應用模型;標注審核+模型訓練與分發;AIoT為底座技術實現場景標準化五層架構;AIOT平臺對邊緣設備進行連接/配置/分發/集群管理;AI訓練場進行模型訓練、算法調優;融合多種模型,結合業務流程,輸出AI識別結果、GIS、告警,展示等業務應用定義標準化業務場景,如八大危險作業,如工序流程管理,從安全角度為人的不安全行為、環境的不安全因素以及物的不安全狀態8、進行定義,從PPE到危險區域預警,并將不斷豐富更多場景應用實現作業規范生產防護(PPE)人的不安全行為物的不安全狀態環境的不安全因素環境巡檢安全巡檢隱患巡檢物資巡檢監控視頻存儲事件回溯取證篩查平臺通過邊緣計算設備嵌入AI識別算法,為生產現場提供人、物、環、管的智能化應用;通過視頻結構化數據建模,提升隱患的發現速度降低事故發生率;24小時安全監察實現生產過程智能化安全生產全程數字留痕、數據可視、標準數字大屏,統計、分析、預測及安全管理數據;AI數字建模:隱患預警模型、事件排查模型、軌跡追蹤模型、分級告警模型;實現安全生產數字化巡檢生產作業過程規范管理施工前、中、后的作業標準,作業流程、作業許可、9、監督機制等;作業全過程安全隱患的快速識別,機器代替人工進行現場監管,輸出規范化管理數據;實現生產過程規范化架構智能邊緣終端智能邊緣終端設備參數智能邊緣終端設備參數多系列設備,X86+N卡、ARM、國產系列等設備支持主流廠商 2-128 路1080P 攝像機的接入具備本地視頻資源存儲的需求集成安全AI預警場景,實時分析,實時告警抓拍的視頻違規快照,支持云端長期保存實時解析攝像頭視頻,高效智能分析60120張圖/秒支持國標(GB/T28181)、ONVIF 協議或 RTMP 協議智能邊緣終端“超腦”智能邊緣終端“圖析”拾音解決方案智能聲音檢測功能功能功能敏感詞檢測(救命 救火 來人啊等)聲紋識人(10、嫌疑人 陌生人識別)異常聲檢測(打斗 撞擊 尖叫 槍聲等)給監區裝上耳朵,聽見問題,控制眼睛,聲紋識人,即時響應無法安裝攝像頭場景宿舍 出租房 廁所 黑暗場所傳統安防智能化,實時預警,達到事前震懾消除之目的以聲尋人,犯罪分子無處躲藏智能聲音探頭智能終端ARM系列、算能、華為#GPU:256/384/512CoreVolta21TOPs(INT8)#4/6/8coreARM/CamelARMv8.264-bitCPU#4/8/32GB64/128bitLPDDR425.6/58/51.2GB/SNvidia系列#嵌入式AI算法模型,支持4G/5G#支持2、4、8、12、16、32、64、128路11、視頻接入#支持多場景AI算法模型,即插即用#前置采集、識別、運算、存儲、告警圖析超腦智能終端挑挑戰戰/痛點痛點1:對從事危化品工藝 操作 人員規范性監管難,如對沒有 佩戴安全 帽、安全服等不能及時發 現。挑挑戰戰/痛點痛點2:進入罐區人員定位 和數 量統計不準確,如事故發生時 不知道罐 區是否有人和人數。解解決決方方案案:利用智能分析功能對 進入 危險區人員自動人臉識別、人體特征 識、行為別,減少違法 操作和通行監 控。價價值值1:智能、可視化化電子圍欄應 用,減少人工投入,提升效率。價價值值2:通過整合各種應用,如視頻 監 控,門禁控制,電子巡更,智能分 析,提供一個自動化的安全保護系統價價12、值值3:構建監控網絡,支持無縫管 理 和及時聯動響應緊急事件展示19自動識別現場工人并檢測工人的安全帽佩戴情況,并 立即觸發告警提示,通知安全管理人員。針對施工現場夜間施工人員,進行穿戴安全服情況檢測,有效 防止因未穿防火服造成的意外事故,實現低成本高效率的監管對攝像機視頻畫面進行實時監測,當發現視頻畫面內出現煙霧、火焰時,通過報警語音等方式進行通知對作業區域設置警戒圍墻區域,一旦檢測到有可疑人員靠近或攀越 限制區域時,即發出告警,同時提醒值班人員注意,及時制止自動識別施工檢測區域內的抽煙、玩手機行為,并立 即觸發告警,防范因火花帶來的爆炸及火災安全服識別安全帽識別越界監測煙火識別危險行為識別13、展示TitleWorksAboutHelp呂世杰JackCEO王洪江BruceCTO團隊技術背景深厚,成員出自清華、北航等高等院校,在企業服務領域沉浸均在15年以上,曾就職于國內知名企業如:云智慧、58同城、九城等知名企業,在公司管理、產品平臺等方面有較多的經驗清華大學本科雙學位,清華大學軟件學院智能運維研究中心實驗室主任,工程師,曾任中關村科技股份有限公司軟件工程師、九城集團(中國第一家納斯達克上市軟件公司)搜索工程師、中國通關網(海關總署批準,中國報關協會與北京國際技術合作中心共同主辦)CTO,云智慧(北京)科技有限公司(中國智能運維領軍企業)CTO、首席科學家。企業服務領域近20年工作經驗,2008年開始從事SAAS領域業務,親身經歷過CallCenter、IT性能監控、智能CRM、Core HR等賽道的創業過程,從公司運營、銷售管理、市場開拓、產品經營和客戶經營方面均有著成功和失敗的經驗,分別在上市公司58同城、訊鳥軟件,以及創業公司云智慧、明德創智、薪人薪事任高管及聯合創始人。融資階段融資金額¥10,000,000.00出 讓 股 份10%天 使平臺研發硬件研發市場推廣體驗平臺用途謝謝欣賞北京XX科技有限公司
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