客户介绍

安徽省郎溪县鸿泰钢铁有限公司成立于2002年，是一家专业生产热轧钢筋的民营钢铁企业。公司原址位于郎溪县建平镇，后经省发改委批准实施特种钢技改项目，并于2008年2月被列入安徽省钢铁行业“十一五”重点技术改造规划。该项目总投资达8亿元，整体迁建至郎溪县新发镇，新厂区占地面积约600亩，具备年产110万吨优质热轧钢筋的生产能力。 

作为郎溪县重点工业企业，鸿泰钢铁采用先进的生产工艺和设备，主要产品广泛应用于建筑、桥梁等基础设施建设领域。公司注重技术改造和产业升级，通过特种钢技改项目的实施，显著提升了产品质量和生产效率。在电力配套方面，企业建设了专用变电站，承接外部高压电网输入，经降压后不仅满足自身生产需求，还为周边企业提供电力支持，体现了良好的区域协同效应。 

客户需求

   高压配电柜：监测电压、电流、功率、电能质量等参数。

   变压器：监测温度、负载率、冷却系统状态。

   低压配电：监测开关状态、三相不平衡、漏电报警。

   备用电源（柴油发电机/UPS）：监测运行状态、电池电压、剩余电量。

●环境监控

   温湿度监测：配电室、控制室、数据中心等关键区域。

   水浸监测：电缆沟、地下室等易积水区域。

   空调/通风系统：监测运行状态，联动温湿度调节。

   有害气体监测（如CO、SF6等）：适用于高压开关室。

●安防监控

   视频监控：关键设备间、出入口，支持AI智能分析（如人员闯入、设备异常）。

   门禁管理：重要机房、配电室的门禁记录与权限管理。

   烟雾/火灾报警：联动消防系统，实时预警。

●网络与通信

   设备联网：支持工业以太网、4G/5G、LoRa等通信方式。

   数据存储与分析：历史数据存储、趋势分析、报表生成。

●系统功能需求

   实时监测：24×7数据采集，可视化展示（大屏/PC）。

   智能告警：阈值设定，支持短信、电话、声光、APP推送报警。

   远程控制：支持远程调节空调、通风、照明等设备。

   联动策略：如温湿度过高自动启动空调，水浸报警联动排水泵。

   数据安全：支持本地备份，防止数据丢失。

解决方案

感知层：温湿度传感器、电流/电压传感器、水浸探测器、气体探测器、摄像头、门禁设备。

传输层：数据传输，工业交换机、4G/5G无线通信、LoRa（低功耗广域网）。

平台层：动环监控服务器（本地+云端）、数据库、数据分析引擎。

应用层： Web/APP可视化平台、大屏展示、告警推送、运维管理。

●供配电监控子系统

   监测对象：高压配电柜、变压器、低压配电柜、UPS/发电机。

   监测参数：电压、电流、功率、电能质量，变压器温度、负载率、冷却系统状态，UPS/发电机运行状态、电池健康度。

   告警方式：超限报警、断电预警、设备故障推送。

●环境监控子系统

   监测对象：配电室、控制室、电缆沟、数据中心。

   监测参数：温湿度（0~50℃/0~100%RH，±0.5℃/±5%RH精度）、水浸（电缆沟、地下室等易积水区域）、有害气体（CO、SF6等，适用于高压开关室）、空调/通风（远程控制启停，联动温湿度调节）。

   告警方式：高温报警、水浸报警、气体泄漏报警。

●安防监控子系统

   视频监控：支持AI分析（人员闯入、设备异常行为检测）。

   门禁管理：刷卡/人脸识别进出记录，权限分级管理。

   消防报警：烟雾探测器联动声光报警，通知消防系统。

●网络与数据管理

   通信方式：工业以太网（有线）。

   数据存储：本地服务器+云端双备份，存储周期≥3年。

   数据分析：能耗分析、设备健康度评估、预测性维护。

●系统功能

   实时监测：24小时采集数据，可视化展示（大屏/PC）。

   智能告警：多级报警（短信/电话/APP推送/声光报警）。

   远程控制：支持远程调节空调、通风、照明等设备。

   联动策略：如温湿度过高自动启动空调，水浸报警联动排水泵。

   报表管理：自动生成能耗报表、设备运行报告，支持导出Excel/PDF。

落地成果

鸿泰钢铁动环监控系统成功部署后，实现了生产设施的全方位智能化管理，显著提升了企业运营效率与安全性。系统覆盖全厂变电站、配电室及关键区域，实时监测电力参数（电压、电流、功率）、环境数据（温湿度、水浸、有害气体）及安防状态，并通过智能分析平台实现数据可视化。

电力安全提升：实时监测供配电系统，年故障率降低60%，减少非计划停机损失。

环境风险防控：水浸、高温等报警联动处置，避免3起因环境异常导致的设备损坏。

运维效率优化：人工巡检频次减少70%，故障响应时间缩短至5分钟内。

能耗管理精细化：通过数据分析优化用电策略，年节省电费约8%。

系统支持PC端、大屏多平台管理，并预留工业互联网接口，为后续智能制造升级奠定基础。