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建设智能矿山,哪些关键问题值得关注?


  2020年4月,工业和信息化部、国家发展改革委、自然资源部联合发布《有色金属行业智能工厂(矿山)建设指南(试行)》(以下简称《指南》),引发业界广泛关注。智能矿山、智能冶炼工厂、智能加工工厂建设需重点关注哪些工作?企业如何运用5G、人工智能、大数据等新一代信息通信技术实现转型升级?针对业界关注的热点问题,解读如下。

企业需聚焦四项工作

  基础设施的数字化改造与建设。基础设施主要包括新型仪器仪表的应用、产线的自动化改造以及成套智能装备的应用、网络部署及信息安全建设。智能矿山指南针对有色矿山生产中劳动作业强度大、作业环境恶劣(高温、多粉尘、噪音大等)的凿岩、装药、支护、铲装、运输等岗位,引导企业应用智能凿岩台车、智能锚杆台车、智能铲运机、智能卡车、智能装药车等具备自主行驶与自主作业功能的智能化采矿装备,进行凿岩、装药、支护、铲装、运输等作业,降低人员劳动强度,提高本质安全水平。

  基于业务驱动的智能生产系统建设。智能矿山指南针对有色矿山地质资源信息数据量大、属性复杂且动态变化、采矿设计采用二维手工设计、采矿装备主要依赖人工驾驶、充填系统自动化程度不高、选矿多工艺环节协同难等问题,鼓励企业通过矿山资源数字化、采选生产过程智能控制、本质安全集成化管理、矿山虚拟仿真等方式,建立具有工艺流程优化、动态排产、能耗管理等功能的智能生产系统,构建以“矿石流”为主线的高度集成化、智能化、扁平化的矿山生产运营管理模式。

  基于服务型制造的智能服务应用建设。针对有色矿山凿岩台车、铲运机等关键设备远程运维需求迫切,有色冶炼企业大宗原料采购仓储物流效率低、过程不透明、业财不同步,有色加工企业下游客户分散、需求响应速度快、个性化需求多等问题,智能矿山、冶炼工厂、加工工厂指南以保证生产连续为核心,指导企业打通消费与生产、供应与制造、产品和服务间的信息通道,整合信息资源,降低供应链综合成本。鼓励有条件的企业发展服务型制造,创新服务模式,推动设备远程运维、能源合同管理等工业App优先上云,为行业其他企业提供服务,有效延伸企业产业链。

  基于工业大数据的协同创新平台建设。针对有色金属企业数据价值挖掘不够、工艺技术和企业管理受限于人工经验、知识分享不足等问题,智能矿山、冶炼工厂、加工工厂指南鼓励企业构建基于工业大数据的协同创新体系,激发企业活力和内生动力,推进企业工艺技术和管理经验的知识沉淀及全面共享,对企业生产制造过程和经营管理活动中的设备运行优化、工艺参数优化、质量管理优化、生产管理优化、经营决策优化等业务场景进行应用创新。

打造“云、边、端”架构

  传统的IT架构已经难以支撑大量的知识复用和功能扩展,制约了智能化的发展,而基于工业互联网的技术架构,可以承载蕴含众多工业知识的数字化模型与微服务,大幅提高工业知识的复用水平。

  为突出前瞻性和落地性,《指南》鼓励企业采用基于工业互联网的“云、边、端”架构,将企业大量基于传统IT架构的信息系统作为平台的数据源,继续发挥系统剩余价值,并逐步推进传统信息化业务的云化部署,解决企业传统系统向工业互联网迁移、单个企业与行业平台对接问题。

  同时,《指南》鼓励企业以硬件、软件、数据等基础要素迁入云端为先导,逐步推进企业实现核心业务系统云端集成,实现跨企业云端协同。考虑到企业技术基础、资金实力和发展需求,为发挥大型企业的支撑引领、示范带动作用,《指南》提出鼓励有条件的大型企业建设工业互联网平台,鼓励中小型企业使用工业互联网平台。

善用新一代信息通信技术

  《指南》明确指出要推进大数据、人工智能、5G、边缘计算等前沿技术在有色企业的应用,并给出具体的应用场景,如:要基于5G网络大带宽的优势,利用ADAS(高级驾驶辅助系统)技术,开展矿山无人驾驶系统建设;利用人工智能、机器学习等技术建立关键设备和生产工序的虚拟仿真模型,通过建设人工智能配料等系统指导实际生产;利用大数据技术对客户的分布、行业、类型、来源、资质、风险等进行全面分析,深度挖潜客户需求,为企业经营决策提供支撑。

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