在传统煤炭集运站的分拣作业中，人工识别煤质、记录数据的方式长期存在效率低、误差率高的问题。山西某年处理量2000万吨的集运站通过部署智能穿戴系统，实现了分拣流程的数字化升级。

该站为分拣员配备工业级AR眼镜，集成高精度摄像头和RFID识别模块。当运输皮带上的煤块经过时，眼镜自动扫描煤质特征，通过边缘计算实时分析灰分、硫分等指标，并将数据叠加显示在视野中。分拣员根据视觉提示快速抓取杂质，平均单次分拣时间从8秒缩短至5秒。

系统后台采用"5G+工业物联网"架构，所有分拣数据实时上传至云端分析平台。管理人员可通过大屏查看各岗位作业效率、煤质合格率等关键指标。实施半年后数据显示：分拣效率提升32%，杂质漏检率下降至0.3%，每年减少质量索赔费用约120万元。

该案例的创新点在于：

1. 采用防爆设计的AR眼镜适应煤炭作业环境

2. 开发专用算法实现煤质快速识别

3. 建立分拣质量追溯系统

4. 与现有DCS系统深度集成

技术负责人表示："智能穿戴设备不仅解决了传统纸质记录的弊端，其积累的作业数据还为优化分拣工艺提供了依据。"目前该站正计划扩展应用至设备巡检、安全监控等领域，推动智慧矿山建设的纵深发展。

这一实践表明，工业级智能穿戴设备在重工业领域具有显著的应用价值，其"人机协同"模式既能保留人工判断的灵活性，又能发挥技术设备的精准优势，为传统产业数字化转型提供了可行路径。