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赛迪宋颖昌：工业互联网平台赋能垂直行业数字化转型之路（八）煤炭行业

赛迪宋颖昌：工业互联网平台赋能垂直行业数字化转型之路（八）煤炭行业
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煤炭行业为我国经济社会发展提供了60%以上的基础能源保障 ， 是国家工业的支柱性产业 ， 具有工艺流程复杂、故障风险较高、资本设备密集、生产条件多变等特征 ， 面临着生产风险高、环境污染大、设备管理难等行业痛点 ， 亟需加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐 ， 全面提升生产挖掘、综合管理、销售运输、生态保护等环节的数字化水平 。 发展煤炭工业互联网前景广阔、恰逢其时 。 华为集团、榆北煤业、蒙草集团等企业以安全生产、无人生产为切入点 ， 积极开展工业互联网解决方案探索 ， 推动煤炭产业围绕生产无人化、管理集成化、运输联网化、环保数字化等方向加速数字化转型 。 基于此 ， 我们对煤炭行业工业互联网平台解决方案进行了专题研究 ， 深入剖析了煤炭行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案 ， 对其他采矿业数字化转型路径的探讨同样具有一定借鉴意义 。
一、煤炭产业数字化转型趋势分析
(一)挖掘开采：由人机并用向无人生产转变
煤炭产业长期面临瓦斯积聚、矿井涌水、地质灾害等突发情况 ， 具有较大的生产风险 。 随着开采技术的革新特别是新一代信息技术的运用 ， 井下机器人、智能传输机等智能设备的使用显著减少了人力使用需求 ， 机器视觉、深度学习等技术提高了设备执行率与准确率 ， 使得无人生产、少人巡视、远程操作成为可能 ， 有利于煤炭企业减少用人成本 ， 提高运营利润 。
(二)矿山管理：由人工向虚拟集成转变
煤矿管理涵盖采煤、掘进、运输、提升、排水、通风等复杂流程 ， 需解决矿机、矿车、矿工等大量系统综合协调问题 ， 管理要求高、范围广、难度大 。 当前 ， 部分煤炭企业信息化和智能化水平仍然较低 ， 部分流程还处于纸质单据时代 。 通过数字孪生、虚拟现实等技术打造虚拟矿山 ， 将直观展现矿山的地形环境、地表地物、井下矿道等情况 ， 还原煤矿的复杂环境和生产状态 ， 为生产工艺优化、远程系统管理、应急救援指挥等提供有效支撑 。
(三)煤炭运输：由被动排队向智慧运输转变
【赛迪宋颖昌：工业互联网平台赋能垂直行业数字化转型之路（八）煤炭行业】一方面 ， 传统煤炭运输物流成本较高 ， 相较快递电商领域运输成本平均在0.15元/吨公里 ， 煤炭行业运输成本高达到0.3元/吨公里 。 另一方面 ， 部分煤炭物流园区缺乏场站管理 ， 车辆混乱无序 。 通过集成NB-IoT、RFID、GPS、智能识别等技术 ， 为汽车搭载智能模块 ， 动态监测矿车运载、排队等情况 ， 有利于提升排队管控、分流调度、称车过磅、装载卸料的智能化、自动化水平 ， 有效减少偷煤换煤、以次充好、车队拥挤等事件发生 ， 节约运输成本 ， 提高运输效率 。
(四)生态修复：由宏观设计向数据驱动转变
煤炭厂区一般位于气候干旱、降水量少、生态环境脆弱的地点 ， 煤炭开采带来的环境污染和生态破坏问题日益突出 。 生态修复不仅能重建被退化的生态系统 ， 本身更存在广阔的产业化空间 。 有研究认为 ， 生态修复在未来将成为和旅游产业并驾齐驱的世界十大产业之一 。 通过综合运用大数据、人工智能等新一代信息技术 ， 有利于梳理总结生态修复经验 ， 动态调整修复方案 ， 由粗犷式修复向数据驱动的精细化、科学化生态修复转变 。
二、煤炭行业工业互联网平台典型应用场景及实践
(一)智能安全生产
依托工业互联网平台动态采集边缘侧数据 ， 结合井下机器人、智能传输机等设备 ， 利用机器视觉、深度学习等技术实现无人生产或少人生产 ， 切实提高煤炭安全生产能力 。 一是智能自主生产 。 企业可依托工业互联网平台 ， 通过“边缘数据+云端分析”实现采煤机、传输带、化煤机等设备的自动识别、自主判断和自动运行 。 二是故障辅助诊断 。 结合机器视觉技术对皮带、煤仓、电机等易故障设备进行自动巡检 ， 帮助维修人员及时调整设备状态 。 三是风险预警管理 。 实时采集空气成分、设备震动等数据 ， 结合瓦斯浓度、设备寿命等模型分析 ， 实现煤矿事故风险提前预警 ， 提高事故灾害防控能力 。
例如 ， 华为依托华为云构建“煤矿大脑” ， 以“云+边+端”一体化方式打造“全感知-全链接-全智能”的智慧煤矿 ， 实时风险实时识别率达98% ， 煤矿有效工时提高10% ， 设备运维成本下降65% 。
(二)矿山综合管理
通过工业互联网结合AR/VR、虚拟仿真等构建数字矿山 ， 在数字孪生空间实现对物理矿山映射的基础上 ， 为挖掘设备、运输设备、能源设备的使用、维护、修理、升级等提供辅助决策与操作支持 。 一是少人值守 。 基于工业互联网围绕堆煤管理、人员巡检等场景提供在线监管服务 ， 及时干预、纠正问题 ， 进而提升煤矿管理水平 。 二是集成控制 。 依托工业互联网平台集成工作面视频监控、远程集中控制等 ， 打破数据孤岛 ， 提升信息共享层次 ， 提高管理层决策效率 。 三是辅助决策 。 结合VR/AR等进行应急模拟体验与特殊工种培训 ， 基于3D矿山仿真模拟建立应急救援方案库 ， 根据具体情况自动生成救援方案 。
例如 ， 榆北煤业搭建智慧矿山系统 ， 对煤炭开采、运输、销售、设备维修、备品备件、人力资源管理等在内的各种需求作出智能响应与快速决策 ， 1秒能够完成一次矿区人员位置信息的刷新 ， 25毫秒可以远程启动矿区任何一台设备 ， 3秒可以对所有矿区生产系统完成全面巡检 。
(三)煤炭智慧运销
聚焦准点、安全、廉价等煤炭运输需求 ， 通过工业互联网平台汇聚车队数据 ， 推动运营管理精细化、销售运输一体化、运输安全可控化 ， 打造煤炭智慧供应链 。 一是车队动态管理 。 基于工业互联网平台加快车辆上云 ， 根据园区装载、排队、交通等实际情况动态调整运输部署 ， 打造煤炭精准运力池 。 二是销售运输协同 。 建立运输价格数据库 ， 结合煤炭产品个性化需求对运输方式进行运价比对 ， 最大限度保证运输效益、减少运输成本 。 三是智能辅助驾驶 。 依托机器视觉、深度学习等技术自动甄别疲劳驾驶 ， 超速 ， 车道偏离等危险场景并对司机进行及时提醒 ， 降低运输事故率 。
例如 ， G7智联依托平台动态监控故障事故、司机行为等事件 ， 每5分钟更新一次风险判别 ， 推动企业运输效率提升5倍 ， 运输成本下降10% ， 安全指数提升2倍 。
(四)生态资源保护
工业互联网平台作为大数据管理、决策与研究载体 ， 集成无人机、三维虚拟仿真、多维度数值模型分析及现场实时监测等技术 ， 能够为开展生态修复提供技术系统支持 。 一是解决方案储备 。 利用工业互联网平台可储存数以百万计的水、土、气、草、畜等生态基础信息 ， 收录各地乡土植物种质资 ， 自动生成生态恢复组合库 ， 丰富生态恢复方案 。 二是辅助个性定制 。 通过平台收集地区历史生态数据资料 ， 追溯原生植物、分析搭配群落、探寻演变规律 ， 因地制宜实施决策辅助 。 三是生态实时监控 。 基于工业互联网汇聚监测点信息 ， 汇总分析环境土壤的PH值、光、湿度、气压等等生态数据 ， 支撑精准、实时的监测指挥 。
例如 ， 蒙草集团打造矿山生态大数据平台 ， 目前已动态监测3000万个有效信息点 ， 存储500多万文字的标准说明 ， 实现生态数据指挥“一张图“ ， 科学管理“一张网” ， 精准服务“一平台” ， 有效支撑矿山修复构建 。
三、推进应用场景落地的着力点
(一)加速设备上云 ， 夯实数据采集基础
一是以“三机一架”为突破口 ， 推动重点设备上云 ， 加快基于数据驱动的产品设计优化 ， 推动共性技术、关键技术的协同攻关 。 二是依托工业互联网平台打通业务环节间数据链接 ， 构建实时、透明的煤矿采、掘、机、运、通、洗选等数据链条 ， 实现煤矿生产全流程智能化运行 。 三是依托工业互联网平台连接产业链上下游各个环节点 ， 以价格指数、交易数据为核心提供加快商业模式创新 。
(二)聚焦产业协同 ， 强化重点模型积累
一是针对液压锚杆钻车、破碎机、皮带机、煤矿机器人等设备开发寿命预测、故障诊断等模型 ， 加强设备管控效率 。 二是优化皮带空载、轨道安全行车、探放水作业等场景模型 ， 提高识别准确率 。 三是围绕无人矿车驾驶、供应链协同等跨学科、跨企业领域建立模型 。
(三)加强攻关突破 ， 优化解决方案供给
一是基于工业互联网探索推动应急救援、安全监测、风险预警等安全领域解决方案推广应用 ， 深化GPS、视觉感知等技术应用 ， 提高企业核心竞争力 。 二是开发智能开采、资产管理、能源管理、员工管理等集成服务解决方案 。 三是凝练出可复制、可推广的煤炭工业互联网开发模式、技术路径、管理经验等 ， 向类似企业进行推广应用 。
(四)注重绿色安全 ， 树立煤炭智能品牌
一是依托工业互联网平台加快充填开采、保水开采等绿色开采技术应用 ， 积极推进绿色矿山建设 。 二是对照数据管理能力成熟度模型(DCMM)开展贯标 ， 制订数据分类分级管理标准 ， 加强数据安全保障 。 三是举办深度行、现场会等宣传推广活动 ， 铸造企业品牌 ， 提高企业影响力 。
作者宋颖昌系赛迪智库信息化与软件产业研究所业互联网研究室副主任


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