2024年度上市公司数字化转型最佳实践丨中煤能源：工业互联网平台在大型煤矿的应用研究

为进一步落实党中央、国务院关于发展新质生产力、打造数字经济新优势等决策部署，坚定实施数字化转型任务，推动数字经济发展，中国上市公司协会开展了上市公司数字化转型最佳实践案例征集活动，并从技术领先、场景创新、社会价值贡献、产业链建设四个维度遴选出了40个优秀、69个典型案例入选《上市公司数字化转型典型案例》，这些案例集中反映了上市公司在数字化转型过程中的实践、挑战与成功经验，为上市公司开展数字化转型提供参考和借鉴。

中煤陕西榆林能源化工有限公司（601898.SH）

工业互联网平台在大型煤矿的应用研究（优秀案例）

一、主要建设内容

（一）建设情况

中煤陕西榆林能源化工有限公司基于工业互联网平台在大型煤矿的应用研究，遵循“五个统一”原则，将煤矿业务分为生产技术、安全应急、机电设备、煤矿生产、物资供应、煤炭销售、人力资源、财务管理八条业务线，应用工业互联网思想实现单业务的纵向贯通和多业务的横向联动，并将视频语音AI、数据分析、空间建模等技术作为共有能力支撑智能矿山各类应用。

（二）建设内容

（1）数据标准体系。基于能源行业通用数据标准设计方法论，结合煤炭行业的业务管理和科研特点，研究符合煤炭行业业务的数据标准设计方法论，并基于该方法论自上而下梳理煤炭行业的业务架构，合理划分业务主题域，设计形成煤炭行业的业务数据标准体系，解决了煤矿建设初期遇到的“业务模型标准建立难”问题。目前已建设17个业务系统数据标准，累计1043条标准。

（2）数据湖平台。基于大数据关键技术（Hadoop、Kudu、ETL、Kafka等）及集群化部署方式，将煤炭业务产生的结构化数据、实时数据、体数据、工控数据、成果文档数据、视频数据、地理信息数据等多种类型的数据采集入湖。将不同类型和结构的数据统一管理。针对不同的数据应用场景，提供对应的数据服务能力，主要是面向在线业务系统的业务应用数据服务。数据湖共计接入了60个业务系统数据，工控类数据接入约50000个点位。

（3）智能调度中心的语音识别。大屏调度语音控制系统基于语音识别、语音合成、语义理解等人工智能技术，构建了煤炭行业词库，可提供特色方言语音服务，与智能化集中控制平台实现联动，具备50余条智能问答指令，可实现语音操控、数据展示、语音播报等功能，将大屏调度过程智能化、自动化。

（4）视频AI系统。构建了智能通行考勤、智慧安防、智能生产、骨骼识别等模块的33个分析模型，实现煤矿重点及危险区域设置黑名单、白名单等不同人像库、人员人证一致性验证等功能。实现皮带异物识别、人员违章识别、操作流程识别等，可根据实际场景进行定制化开发识别场景。

（5）机电设备故障预测与健康管理。实现了数据监测与健康分析，高频数据采集与故障诊断，故障信息流的提报与流转。系统通过数据监测与健康分析，帮助业务人员快速的了解到设备的健康状态。系统接入了立井回风系统、主排水系统等10个子系统的相应数据，根据业务实际运行逻辑，围绕基本的能量流转与热量模型，完成相应的健康分析能力建设；通过采集高频数据，实现对于故障的精准定位，采集对应的高频振动分析，通过频谱，包络谱等相关分析，完成对故障位置的精确定位；对诊断出来的故障信息，与设备管理系统中的维修管理子系统进行深入对接，完成故障的发现，检查，审批，提报，检修，反馈全流程。

（6）智能生产执行系统。基于工业互联网平台的智能生产执行系以“一张图”的管理理念、采用空间信息、大数据、物联网等技术构建开发，结合GIS“一张图”的智能管控平台、GIS“一张图”协同和服务分布式在线协同系统，建立矿山安全生产、技术管理系统、矿山应急指挥系统、煤矿能耗管理分析系统及矿山安全预警与灾害防治系统。

（7）智能综合自动化系统。以工业互联网平台为支撑，采用业内知名的业务系统组件，构建灵活性高、可扩展的智能矿山集成监控系统，向下兼容各种矿用智能设备、传感器、子系统的接入，向上为智能APP应用开发提供服务和工具。可实现多源异构感知数据的集成和融合，打通感知数据和基于感知数据的智能应用之间的屏障，而且在一个系统内实现了信息化与自动化的深度融合，共融合各类自动化系统30余个。

（8）决策分析系统。针对生产、安全、机电、经营等业务指标进行“深度挖掘”。生产方面，根据各类数据的消耗计量，从三量平衡、产运平衡、安全指数、生产成本等方面统计分析，为煤矿生产节资降耗、降本增效提供决策支持；安全方面，根据历史和当前数据量化概括安全生产状况，对未来的安全形势进行预判预警，实现煤矿安全生产的动态诊断和辅助决策监管；设备方面，对主要生产环节设备健康状况、负荷率、故障停机率、能源消耗等指标进行分析；根据煤矿经营管理数据，从产运销平衡、生产资源、物资库存等方面分析，实现了生产经营的深度融合。

二、技术特点及先进性

1、煤矿数据标准体系，以构建数据湖为目标，进行数据标准体系、数据管控体系、数据湖能力建设的技术研究，构建一个具有煤炭行业特色的人工智能分析平台，从煤炭业务数据标准设计出发，通过多类型数据统一集成接入，结合基于分布式存储技术的混合式存储架构，实现多类型数据统一数据服务能力，开展煤炭行业的大数据分析，实现数据从采集到存储再到业务应用的全链条服务与管理。

2、基于工业互联网的多技术融合关键技术

（1）矿山微服务平台。基于“平台即服务”的云计算关键技术，通过微应用的开发实施，解决传统架构应用庞大而带来的部署、运维复杂等问题。提升信息化的运营管理和服务水平。

（2）矿山视频AI引擎关键技术。视频AI引擎实现适用于矿山生产环境的人体关键点姿态识别、不安全行为识别、环境不安全因素识别能力。

（3）智能语音引擎的关键技术。基于煤炭行业的特点，构建适用于煤炭行业语音交互系统、智能调度、智能工单填写、办公领域等的煤炭行业词库，设计并实现煤炭行业词库的动态扩展技术。

（4）煤矿GIS+BIM引擎的关键技术。将GIS与BIM二者数据无缝对接，完成煤矿的数字化构建。利用GIM时空“一张图”可实现对煤矿空间对象数据、业务属性数据以及安全生产实时历史数据的综合集成管理、统计和智能分析。

三、建设成效

工业互联网平台在大型煤矿的应用研究构建了智能控制、通信网络、数字孪生、空间地理信息、大数据分析、物联网等关键智能技术与矿山综采、综掘、运输、通风、灾害防治、人员、安全、经营、管理等全方位融合的智能化矿山建设体系，为煤炭企业实现“人、机、环、管”一体化管理提供服务，全面提升煤矿数字化、信息化、智能化水平。改变煤炭行业传统的粗放式管理，实现煤炭企业生产、建设、运销、经营的精细化管控，使得煤矿生产安全和防风险能力进一步加强，经营效率、管理决策的智能化水平大幅提升，并且降低煤矿工人的劳动强度，提高安全保障水平，切实提升广大煤炭人的职业幸福感。