建设智能矿山

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）》，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。

01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，通风降尘等岗位，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、全无线智能井下喷雾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，除尘等作业，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。

02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。

03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。