焦化行业大数据决策系统

中国煤炭资源网(汾渭能源)用了20年的时间,初步完成了煤焦行业大数据系统的建设,
实现了对煤焦价格、库存、生产和消耗量的实时监控和对未来42天价格的大数据定量预测;建立了煤炭应用技术数据库,
对影响焦炭的33个煤炭技术参数进行了影响权重的量化;本系统通过智能配煤、资源管理、生产管控、价格预测等四大功能,帮企业实现采购决策、
生产决策、销售决策三大决策和交易模式升级,从而大幅降低企业生产成本、全方位提升企业核心竞争力。

全要素智能配煤优化

研发了原料中所有影响焦炭质量的32个参数及其影响权重,建立了数据库 • 对不同原料价格下同一参数值的价格进行了量化,并通过诸多参数价格,综合出不同原料的性价比 • 建立了以每一煤种的32个参数与其他诸多煤种各自相应参数进行大数据优化匹配的数学模型 • 在设定产品标准后可以从诸多原料中优化出最低成本配煤方案 • 在确定任一配煤方案后,可准确计算出在规定工艺下的各主辅产品的质量、数量、成本
  • 1、逐一淘汰性价比差的煤种;
  • 2、对性价比高的各煤种的各参数进行互补匹配,找出助补性最佳的煤组;
  • 3、录入拟生产焦炭品质要求,由系统从资源库中重新优化最低成本配煤方案;
  • 4、系统同时计算出各主辅产品的质量及数量;
  • 5、录入各产品最新价格,计算该方案下的毛利率。

炼焦煤动态资源库

对可能被应用的原料矿点进行基本情况调研,并录入原料库 对原料库中的矿点的32个煤质参数通过查阅地质报告和取样检验方式全部录入 • 通过数据库系统中的煤矿对应关系,将出厂价、全要素煤质、运费一一对应 • 实现每周各矿点的报价、运费数据调研。 • 随时根据周边不同资源的差异化变动,通过配煤系统优化出最低成本的原料方案 • 随时根据焦炭销售合同及化产价格的变化,通过配煤系统优化调整原料方案
  • 1、为全要素智能配煤系统适时优化资源提供充足的资源保障
  • 2、随时掌握不同矿区和煤种价格的差异化波动
  • 3、不断剔除性价比差的煤,发现处于价值洼地的煤
  • 4、成为企业最权威的市场研究部
  • 5、成为企业最专业的资源调查部

生产管控系统

• 根据生产线上原料仓中煤质的最新波动,由配煤系统重新计算后,下达当班配煤通知单 • 系统根据每班配煤任务通知单,计算各班组、各主辅产品的标准数量、质量和原料成本等数据 • 系统设计出工艺参数、操作参数波动对产品质量、数量、成本的影响值 • 将每个车间标准产品的数量、质量与实际样品对标,找出车间在标准工艺执行标准操作过程中存在的问题和原因 • 实时监控实际数据与预测数据的差异,不断优化配煤系统中的工艺参数,并为生产自动化控制提供数据基础 实时反映出企业全流程质量、数量、资金动态,以数量汇总表为例

当班配煤通知单

根据生产线上原料仓中煤质的最新波动,由配煤系统重新计算后,下达当班配煤通知单

根据配煤任务通知单,计算的各车间标准数据

备煤车间:数量标准值、质量标准值、成本标准值 炼焦车间:数量标准值、质量标准值、成本标准值 化产车间:净煤气、焦油、粗苯标准产量

影响标准目标的参数与权重设计

针对焦化厂个性化问题与需求,设计和调整标准目标。 1. 焦化厂本身个性化问题:如自身存在堆积密度低等问题。 2. 焦化厂个性化需求:延迟结焦时长等等

质量设计值、实测值、误差值、误差原因与措施数量设计值、实测值、 误差值、误差原因与措施资金合同金额、质量数量升贴水、修正成本

质量设计值、实测值、误差值、误差原因与措施数量设计值、实测值、 误差值、误差原因与措施资金设计成本、质量数量升贴水、修正成本、匹配各产品成本

净煤气、焦油、粗苯标准产量
实际产量
实际质量

库存管理系统

• 实时监控原料与产品的数量、质量、成本,并以最小单元实现可追溯 • 对各库存原料与产品的库存量、库存天数、预售量、预定量实时显示 • 根据大数据预测模型的预测结论,调整产品/原料库存 • 根据预测结果与周边同类产品库存反向调节管理库存
  • 大数据焦炭价格预测结果
  • 焦炭售价、
    焦炭库存、
    焦炭预售量
  • 调整和管理焦炭售价与库存
  • 大数据焦煤价格预测结果
  • 炼焦煤进价、
    炼焦煤库存、
    炼焦煤预定量、
    周边煤矿炼焦煤库存
  • 调整和管理原料煤库存