文/华为公司高级副总裁、煤矿军团董事长 邹志磊
如何将数字技术 融合到煤矿生产流程,推进智能矿山建设,最终实现煤矿工人穿西装打领带采煤?华为成立煤矿军团,是探索数字技术与实体经济融合的实践模式。
(华为公司高级副总裁、煤矿军团董事长邹志磊)
当前,我国数字经济与实体经济 融合,以数字技术赋能传统行业转型正驶入快车道。抓住数字经济发展的战略机遇,把我国数字产业的领先优势与我国工业的丰富场景、海量数据相结合,是促进行业数字化高质量发展的关键。华为成立煤矿军团,是数字产业面向矿山行业主动向前迈出的重要一步,探索数字技术与实体经济融合的实践。
近年来,我国煤矿智能化建设取得了跨越式发展。首先,得益于一系列政策牵引。如2020年国家发改委等八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,为智能矿山建设提供了政策支持。第二,离不开先进煤炭生产企业加大智能化科研投入,引领行业创新加速。第三,智能矿山产业生态和标准日趋完善。在行管部门、协会、煤矿企业、科研院校共同努力下,技术创新和标准工作取得了长足进展。尤其在标准制定方面,国家矿山安全监察局推动制定了智能化控制系统、生产辅助系统等92个相关领域的标准,指导在全国信息化技术标准委员会大数据标准工作组下成立矿山大数据行业组,并组织编制《智能化矿山数据融合共享规范》等,矿山智能化标准体系进一步完善。
“三个统一”的智能矿山工业互联网是加快智能矿山高质量建设的核心
进入工业互联网时代,华为煤矿军团和大型煤炭生产企业、行业伙伴在矿山智能化建设实践中,探索出“统一标准、统一架构”的智能矿山工业互联网作为煤矿智能化的必经之路,通过“统一数据规范”充分发挥数据作为核心生产要素的价值已经成为行业普遍诉求。
矿山智能化的本质就是工业互联网,这意味着需要分层解耦、平台共享、能力共建、生态繁荣,才能实现行业知识和场景经验更快捷地在行业内被广泛调用。行管部门、煤炭生产企业、装备制造商、应用系统开发者,纷纷以开放的姿态参与标准、架构、协议的联盟或组织,共同推动创新合作,促进智能矿山建设高效地规模化开展。
智能矿山工业互联网架构的核心是要构建统一标准、统一架构、形成统一的数据规范,这已经成为行业普遍的共识。首先,在统一标准方面,行业参与者发挥各自优势,基于统一的标准促进能力共建并广泛共享,加快智能化建设的速度、加大创新的 ;其次,工业互联网继承了消费互联网部分基因,在确保“方向大致正确”的基础上,参考工业互联网的架构,基于统一的平台进行敏捷开发与迭代,赢得创新先机;再次,统一平台打通多烟囱式系统,以统一的数据规范将数据快速、高效地统一入湖,数据在企业内和行业内跨系统、跨领域流动,向下统一接入装备和终端,向上使能各类应用。华为以自身ICT技术的优势,联合国家能源集团打造矿鸿物联操作系统、设计行业数据标准,解决行业的难题。
落实“七大转变”建设智能矿山工业互联网,驶入智能矿山快车道
众所周知,矿山行业具有生产环境复杂、作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富等特点,智能矿山建设是一项复杂的系统工程。实践经验表明,通过实施“七大转变”能够加快智能矿山工业互联网落地。
1.万物实时互联,是智能矿山工业互联网的基础。
万物互联是数字世界和物理世界交互的触点,是智能化决策的数据源头。将煤矿工人、装备、环境、数据和应用通过网络连接在一起,实现全面互联、实时感知、可靠传输、自动控制,进而支撑全企业和全产业链的生产工具、生产方式的变革。因此,不仅要求各类设备具有智能化的能力,而且要具有泛在的联网能力。
矿鸿不仅是一个矿山行业万物智联的操作系统,还提供了一套行业数据协议。一方面将各类煤矿装备智能化,提升设备在线率,使更多设备“能说话”;另一方面在数据产生的源头就统一了设备对话的语言,使设备“说普通话”,快速使能设备和数字平台集成。矿山新网络作为数据流动通道,是基于矿山场景来打造的通信方案,满足在矿山场景应用的安全性、易安装、易维护、易管理需求。在确保网络性能基础上,让智能矿山建设更高效、更安全。
2.数据驱动决策,全领域、全流程、全周期的数据流动支撑决策。
数据作为一种新型生产要素,决定企业资源的优化配置效率,引领生产方式和产业模式的变革。数据驱动的本质就是以生产全过程、全产业链、产品全生命周期数据的自动流动,优化资源配置、实现提质增效降本,驱动企业创新。
首先,大数据的关键是多维数据的融合,有效数据汇聚越多越全则价值越高。通过连接各类煤矿装备、数据统一入湖,开展数据治理,融合人员、采掘、主运输、通风、供排水、通信、视频、告警等数据于一体,可以实现对煤矿生产态势的全面感知及智能调度管理。
其次,“数据驱动决策”在企业流程中应用越早越广,则综合成本越低、效益越高。
再者,建立全流程、全生命周期的数据运营机制,从源头确保数据质和量,确保数据价值变现。
3.软件定义矿山,软件2.0才能从根本上解决煤矿场景多样、环境复杂的挑战。
矿企在机械化、自动化过程中积累了大量宝贵资产,如大型装备的重资产、大量行业经验、工艺和知识等无形资产。软件作为经验和知识的载体,是物理世界运行规律的数字表达形式。软件定义装备、软件定义作业流程,将有形资产和无形资产沉淀为一个个模型,形成海量的软件资产使设备发挥新的价值,使经验知识通过工业互联网得到广泛应用。
传统软件开发基于明确的需求进行设计、开发和测试,如传感器检测到瓦斯浓度达到规定的阈值即发出相应告警。然而,正如汽车自动驾驶需应对天气、路面、行人、车辆等多种复杂的周边环境一样,煤矿井下环境同样存在多变性、复杂性等特点,这些特点决定,未来的应用不能像传统软件开发一样,由程序员来指定软件如何运行。软件2.0将成为解决这些场景难题的钥匙,即在需求不完全明确的情况下,通过少量的代码+大量的数据集进行 学习,反复迭代、生成新的代码和软件,不断学习和优化,做出准确的分析和决策。软件2.0有望从根本上解决井下复杂场景的难题,驱动智能矿山建设向更深层次、更大规模推进。
4.平台支撑的协同,构建跨系统、企业、行业协同的平台。
工业互联网平台是面向工业数字化、网络化、智能化的底座,构建基于云边协同的海量数据采集、汇聚、分析的体系,形成企业、行业信息汇聚和交换的枢纽,支撑生产资源泛在连接、弹性供给、高效配置。
智能矿山工业互联网基于统一的平台融合数据和模型,提供云原生的智能化服务,即“数据+模型=服务”。统一的平台支撑多源数据的跨系统融合,与平台的设备模型、机理模型、业务模型结合,广泛应用于经营与管理、设备故障诊断与健康管理、生产质量管理、生产效率优化、装备效能优化、生产安全等工业场景,实现管理优化、生产提质增效、增安降耗。
5.服务增值、产品再造,装备、业务及经验服务化,共同创造行业新价值。
随着数字技术的普及,以提供产品为核心的传统业务模式正在向提供“产品+服务”的模式转变。而服务增值则指企业在产品上添加智能模块,将产品联网并实时采集运行数据,并利用大数据分析提供多样化智能服务,释放存量装备生产系统的价值,实现产品再造。
在煤矿智能化建设中,服务增值主要体现在三个层面。一是装备服务化延伸,装备企业基于工业互联网提供智能化服务,如预测性运维、备件管理、生命周期管理等,减少检修或故障停机时间,帮助矿企降本增效;二是业务服务化,矿企将自身的优秀场景经验和知识,基于ICT技术开展创新,开发成智能化系统和应用,提供给更多的矿企,将生产经验变成新的收入;三是应用智能服务提效,矿企部署基于大数据、AI等新技术的智能化应用提升企业效益,如智能巡检、智能监测等。
6.人工智能主导,人工智能大规模“下井”,少人则安,无人则安。
智能矿山未来的趋势是在提升效率的情况下,用人工智能替代人从事危险工作、重复劳动,沉淀专家经验。在采矿业,工业互联网不仅要满足面向企业智能化运营决策,还要满足多种生产场景的智能化分析需求。
AI作为新兴技术,为行业提供的是硬件、框架、算子等通用能力。然而行业场景是专用的、海量的,AI技术的通用性和行业场景的专用性、多样性存在天然的裂谷。要跨越这条裂谷就必须降低AI开发门槛,实现AI应用“工业化生产”。华为盘古矿山大模型提供AI开发的基础能力,打造AI在矿山行业高效率、大规模开发的平台,与矿企、伙伴联合创新,一个一个场景迭代,覆盖矿山成千上万个模型,最终实现全系统智能化。
7.组织重构,企业内、行业内不同组织跨界协同,场景、装备、人工智能技术跨界融合。
工业互联网为对传统企业提出敏捷的诉求,虚拟化、扁平化、生态化的组织和业务形态成为趋势,企业必须在组织和流程上做出及时响应,建立具有弹性、适应性、差异化的新型组织,以适应企业环境的快速变化。煤矿军团的运作模式就是一种组织重构,是多兵种合成作战模式,这种模式将有效融合行业的场景经验、装备能力、AI技术,将数字技术带入矿山行业、融入实体经济。
华为煤矿军团成立以来,坚持以“为行业找技术”为目标,不仅从华为内部找技术,也从行业找技术。基于ICT技术平台,依托开放合作的智能矿山生态,融合场景经验、装备硬件和AI技术,孵化海量智能化能力,促进优秀能力被广泛调用。
华为煤矿军团以“少人无人、安全、高效”采矿的愿景驱动,把握工业互联网的特点,与行业共同努力,基于“三个统一”落实“七大转变”推进智能矿山工业互联网建设,将数字技术 融合到矿山生产流程中。为此,我们不仅将持续投入技术创新,也将以更开放的平台,广泛联合生态伙伴和科研院所,共同服务于矿山智能化建设。同时,华为煤矿军团还将分享自身技术,与行业优秀伙伴一道积极参与标准的完善,切实将“统一标准、统一架构、统一数据规范”落到实处,进一步释放智能矿山工业互联网在行业的价值,最终实现“煤矿工人穿西装打领带采煤”。
(免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。 )