目录
一、项目背景:煤炭仓储管理的痛点与转型需求
二、建设意义:从 “被动管理” 到 “主动掌控” 的价值跃迁
三、项目核心:技术架构与核心目标的深度融合
四、数据与技术:系统稳定运行的 “双支柱”
(一)数据来源:夯实管理决策的 “数据基石”
(二)技术栈:多技术协同构建全功能体系
五、功能展示:从 “可视化” 到 “可操作” 的全场景覆盖
(一)三维地图展示:构建 “身临其境” 的管理场景
(二)数据可视化:让 “数据说话” 的决策支撑
(三)业务数据面板:核心指标的 “实时仪表盘”
六、总结与展望:立足当下,迈向智慧矿山全生态
(一)项目总结:以技术破解核心痛点,实现管理升级
(二)未来规划:从 “单一系统” 到 “全流程生态”
功能深化:提升智能化与适应性
生态拓展:融入智慧矿山全流程
七、项目依托:新中地教育 GIS 开发技术赋能
一、项目背景:煤炭仓储管理的痛点与转型需求
在煤炭行业的产业链中,仓储环节是连接生产、运输与消费的关键枢纽,其管理效率直接影响整个供应链的稳定与成本控制。长期以来,传统煤炭仓储管理依赖人工巡检、纸质记录与经验判断,存在诸多亟待解决的痛点:
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传统煤仓管理依赖人工巡检,地理环境复杂导致巡检覆盖难、隐患发现迟
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煤仓储量、流速等数据难实时精准掌握,影响生产调度与库存决策
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极端天气(雨雪等 )下作业风险高,缺乏有效预警与应对联动机制
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数据分散,难以支撑长期仓储策略优化与企业数字化转型
随着 “双碳” 目标推进与煤炭行业智能化转型的加速,传统仓储管理模式已难以满足现代化生产对高效、精准、安全管理的需求。构建一套能够打破信息孤岛、实现全面感知与智能决策的煤仓管理系统,成为推动煤炭仓储环节降本增效、提升安全水平的必然选择,智慧煤仓监控系统平台正是在这一行业转型背景下应运而生。
系统演示视频点这里查看https://www.bilibili.com/video/BV1Sta1zCEaR/
二、建设意义:从 “被动管理” 到 “主动掌控” 的价值跃迁
智慧煤仓监控系统平台的建设,不仅是技术层面的升级,更是对煤炭仓储管理模式的重构
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破解人工管理瓶颈,提升煤仓作业效率与安全性
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构建数据驱动体系,为生产、运营、决策提供精准依据
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适配绿色矿山建设,通过智能调控降低能耗、减少环境影响
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助力企业数字化转型,打造智慧矿区核心管理模块
三、项目核心:技术架构与核心目标的深度融合
本项目是一个基于 Vue 3 + Cesium 的智慧煤仓管理系统,集成了三维地图、数据可视化、实时监控等功能,旨在实现煤炭仓储的智能化、可视化管理。
- Vue 3 作为前端框架,具备轻量、高效、组件化的特点,能够快速构建交互流畅的前端界面,满足系统对实时数据展示、动态操作的需求;
- Cesium 作为三维地理信息开发平台,不仅支持加载天地图注记图层与本地煤仓三维模型,还能实现地理空间数据与业务数据的融合,让煤仓的地理位置、运行状态在三维场景中直观呈现,解决了传统管理中 “地理信息与业务数据脱节” 的问题。
系统通过 moment 工具实现时间实时更新,确保所有数据与操作的时间戳精准同步,为数据的时效性与准确性提供保障;同时,在界面设计上突出 “智慧煤仓监控系统平台” 名称,强化品牌辨识度,且整体样式美观、布局清晰,兼顾了专业性与用户体验。
四、数据与技术:系统稳定运行的 “双支柱”
(一)数据来源:夯实管理决策的 “数据基石”
系统的业务数据全部来源于 src/data/coal.js 本地静态文件,涵盖每 10 分钟更新的煤仓体积、流入速率、流出速率、时间戳等核心指标。
这种数据存储方式虽为静态,但具有两大优势:一是数据结构稳定,便于系统快速调用与解析,保障界面数据展示的流畅性;二是具备高度可扩展性,可轻松对接后端接口,实现与煤矿生产系统、运输调度系统的数据互通,为后续功能升级奠定基础。每 10 分钟的高频数据更新,也确保了系统对煤仓运行状态的 “实时感知” 能力,让数据能够真实反映煤仓动态变化。
(二)技术栈:多技术协同构建全功能体系
系统采用 “前端框架 + 三维地图 + UI 组件 + 数据可视化 + 数据管理” 的全栈技术架构,各技术模块协同作用,共同支撑系统功能实现:
- 前端框架:Vue 3:提供高效的组件化开发能力,让系统界面的复用性与可维护性大幅提升,同时支持响应式设计,适配不同终端的使用场景;
- 三维地图:Cesium:核心功能模块,不仅能加载天地图注记图层与煤仓三维模型,还集成了天气特效(雨、雪)与测量工具(测距、测面、测高),实现了地理环境、煤仓实体与运行场景的 “三维一体化” 呈现;
- UI 组件库:Element Plus:提供丰富的标准化 UI 组件,如数据面板、按钮、滑块等,确保系统界面风格统一、交互友好,降低前端开发成本;
- 数据可视化:ECharts:作为数据呈现的核心工具,通过左侧、右侧的图表模块,将复杂的煤仓容量预测、流速变化、总量变化等数据转化为直观的折线图、柱状图等,让管理人员快速把握数据规律;
- 数据管理:本地静态数据(可扩展为接口数据):当前以 coal.js 实现数据本地化管理,未来可通过接口对接企业数据库,实现数据的实时同步与多系统共享,打破信息孤岛。
五、功能展示:从 “可视化” 到 “可操作” 的全场景覆盖
系统的功能设计围绕 “煤炭仓储管理全流程” 展开,实现了从数据采集、可视化呈现到模拟分析的闭环管理,具体可分为三大模块:
(一)三维地图展示:构建 “身临其境” 的管理场景
三维地图是系统的核心可视化载体,通过加载天地图注记图层,将煤仓的地理位置与周边环境精准映射;同时加载本地煤仓桶三维模型,让煤仓的物理结构与空间分布直观可见。在此基础上,系统支持三大核心操作:
- 交互操作:地图缩放、视角切换功能,让管理人员可从宏观到微观全方位查看煤仓布局,既能掌握整体仓储区域分布,也能聚焦单个煤仓的细节状态;
- 环境模拟:雨、雪等天气特效功能,可模拟不同自然环境下的煤仓运行场景,为极端天气下的仓储作业安排与安全防护提供参考;
- 空间测量:测距、测面、测高工具,能够快速获取煤仓之间的距离、仓储区域面积、煤仓高度等空间数据,为煤仓扩建、设备布局优化等提供数据支持。
(二)数据可视化:让 “数据说话” 的决策支撑
数据可视化模块通过 ECharts 实现,将抽象的数据转化为可分析的图表,覆盖煤仓管理的核心数据维度:
- 趋势预测:左侧图表展示未来一周容量预测,帮助管理人员提前预判库存变化,制定采购与调度计划;
- 动态监控:右侧图表呈现流速变化、总量变化等实时数据,直观反映煤仓流入流出的动态趋势,及时发现流量异常;
- 模拟分析:下方的滑块与按钮功能,支持模拟不同时间点的煤仓数据变化,动态展示仓储量、流入 / 流出速率的波动情况,为管理人员验证管理策略、优化操作流程提供 “模拟实验” 场景。
(三)业务数据面板:核心指标的 “实时仪表盘”
业务数据面板作为系统的 “数据中枢”,实时显示当前煤仓储存量、时间、流入速率、流出速率等核心指标。其价值在于将分散的关键数据整合到统一界面,管理人员无需切换模块即可快速掌握煤仓运行的核心状态,实现 “一屏观全局”,为实时决策提供直接依据。
六、总结与展望:立足当下,迈向智慧矿山全生态
(一)项目总结:以技术破解核心痛点,实现管理升级
智慧煤仓监控系统平台通过三大核心能力,成功破解了传统煤炭仓储管理的痛点:
- 地理信息融合能力:借助 Cesium 实现三维地理环境与煤仓实体的一体化呈现,解决了 “现场情况难掌握” 的问题,实现 “看得见”;
- 智能模拟与分析能力:通过 ECharts 数据可视化与模拟功能,将复杂数据转化为可分析的规律,解决了 “数据模糊难判断” 的问题,实现 “算得清”;
- 实时监控与数据驱动能力:基于高频更新的数据与实时面板,让管理人员及时掌握异常情况,解决了 “管理被动难调控” 的问题,实现 “控得住”。
整体而言,系统实现了煤炭仓储从 “人工化、模糊化、被动化” 向 “智能化、可视化、主动化” 的升级,为煤炭仓储管理提供了高效、精准的解决方案。
(二)未来规划:从 “单一系统” 到 “全流程生态”
基于当前系统的技术基础与业务价值,未来将从 “功能深化” 与 “生态拓展” 两个方向推进升级,进一步释放系统价值:
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功能深化:提升智能化与适应性
- 引入 AI 算法优化预测模型:当前的容量预测基于历史数据趋势分析,未来通过引入机器学习算法,可结合煤炭生产计划、运输周期、市场需求等多维度数据,提升预测的精准度;同时,算法还能自动识别流入流出速率异常,实现 “主动预警”,减少人工监控压力。
- 适配复杂场景:针对不同煤矿的极端地理环境(如山区、高原)与复杂煤种(如褐煤、无烟煤)的特性,优化三维模型与数据算法,让系统能够适应多样化的应用场景,提升普适性。
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生态拓展:融入智慧矿山全流程
- 对接煤矿整体管理系统:将智慧煤仓监控系统与煤矿生产管理系统、安全监控系统、运输调度系统等打通,实现数据互通与业务联动。例如,煤仓库存数据可直接反馈至生产系统,指导矿井产量调整;煤仓安全异常信息可同步至安全监控系统,触发应急响应流程。
- 打造智慧矿山全流程解决方案:以煤仓管理为切入点,逐步拓展至煤矿生产、运输、安全等全环节的智能化管理,形成覆盖煤矿全产业链的智慧解决方案,助力煤炭行业实现绿色、智能、高效发展。
七、项目依托:新中地教育 GIS 开发技术赋能
本项目由新中地教育主导开发,依托在地理信息系统(GIS)开发领域的技术积累与实战经验,成功实现了 Vue 3、Cesium 等前沿技术与煤炭仓储业务的深度融合。通过 “技术 + 业务” 双驱动的开发模式,为煤炭、交通、环保等领域打造了一系列智能化 GIS 解决方案,智慧煤仓监控系统平台正是其技术实力与行业洞察力的集中体现,也为 GIS 技术在传统行业智能化转型中的应用提供了典型案例。