洗选煤综合信息化管理系统

1.立项背景与目标：针对洗选煤行业传统管理信息孤岛、效率低、安全管控难等痛点，响应行业智能化转型需求，项目目标为实现全流程数字化管控，提升生产效率 15%+、降低煤质不合格率 10%、缩短安全隐患响应时间至 1 小时内。
2.核心功能模块：协同管理：打破部门信息壁垒，实现跨部门数据共享与业务联动，提升团队协作效率；
调度管理：实时监控生产进度，动态调配资源，保障洗选生产有序高效推进；
煤质管理：在线监测煤质指标，自动分析数据，严控产品质量，降低不合格品率；
运销管理：整合订单、物流、结算数据，跟踪运销全流程，缩短产销衔接周期；
安全管理：实时排查安全隐患，一键触发应急响应，快速处置风险，保障生产安全；
机电管理：建立设备台账，制定维护计划，降低设备故障率；
AI 大模型与智能决策：分析全流程数据，预测生产、质量风险，为管理决策提供智能支持；
电子档案：数字化存储生产、管理等各类档案，方便查询与追溯，实现档案规范化管理。
3.业务流程梳理：梳理原煤入场 - 洗选生产 - 产品销售 - 设备维护全流程，通过系统实现各环节数据互通与可视化管控，优化运销周期 20%，降低设备故障率 8%。

1.基于 Vue3+Element Plus 开发响应式界面，通过 WebSocket 实现实时数据推送（如安全告警、设备状态），适配 PC 端与移动终端。以 Spring Cloud Gateway 为核心，统一入口管理，集成认证授权（Spring Security+JWT）、限流熔断（Sentinel），保障接口安全与流量控制。按业务域拆分微服务（协同 / 调度 / 安全 / 机电等），通过 nacose注册发现以及配置、Feign 实现服务通信；采用 “关系库 + 缓存 + 消息 + 存储” 混合架构 ——MySQL 分库分表存业务数据，Redis 缓存实时指标（如煤质参数、设备状态），RocketMQ 解耦异步流程（如工单推送、预警通知），MinIO 存储电子档案，Kafka 流转 AI 训练数据。部署 AI 大模型服务（基于 TensorFlow 框架），通过 API 网关对接业务数据，构建决策引擎，输出优化建议至各业务模块。
2.负责调度管理、安全管理、机电管理、AI 大模型、智能决策及电子档案模块的全流程开发，实现核心功能如下：调度管理模块通过实时采集生产数据，动态调配人员与设备资源，支撑洗选全流程可视化调度；安全管理模块整合传感器与监控数据，实现隐患自动识别、分级推送及闭环处置；机电管理模块构建设备全生命周期管理体系，支持维护计划自动生成与故障预警；AI 大模型与智能决策模块基于历史数据训练算法，输出洗选参数优化、故障预测等决策建议；电子档案模块实现生产与管理档案的数字化存储、查询及追溯。