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建設智能礦山,哪些關鍵問題值得關注?


  2020年4月,工業和信息化部、國家發展改革委、自然資源部聯合發布《有色金屬行業智能工廠(礦山)建設指南(試行)》(以下簡稱《指南》),引發業界廣泛關注。智能礦山、智能冶煉工廠、智能加工工廠建設需重點關注哪些工作?企業如何運用5G、人工智能、大數據等新一代信息通信技術實現轉型升級?針對業界關注的熱點問題,解讀如下。

企業需聚焦四項工作

  基礎設施的數字化改造與建設?;A設施主要包括新型儀器儀表的應用、產線的自動化改造以及成套智能裝備的應用、網絡部署及信息安全建設。智能礦山指南針對有色礦山生產中勞動作業強度大、作業環境惡劣(高溫、多粉塵、噪音大等)的鑿巖、裝藥、支護、鏟裝、運輸等崗位,引導企業應用智能鑿巖臺車、智能錨桿臺車、智能鏟運機、智能卡車、智能裝藥車等具備自主行駛與自主作業功能的智能化采礦裝備,進行鑿巖、裝藥、支護、鏟裝、運輸等作業,降低人員勞動強度,提高本質安全水平。

  基于業務驅動的智能生產系統建設。智能礦山指南針對有色礦山地質資源信息數據量大、屬性復雜且動態變化、采礦設計采用二維手工設計、采礦裝備主要依賴人工駕駛、充填系統自動化程度不高、選礦多工藝環節協同難等問題,鼓勵企業通過礦山資源數字化、采選生產過程智能控制、本質安全集成化管理、礦山虛擬仿真等方式,建立具有工藝流程優化、動態排產、能耗管理等功能的智能生產系統,構建以“礦石流”為主線的高度集成化、智能化、扁平化的礦山生產運營管理模式。

  基于服務型制造的智能服務應用建設。針對有色礦山鑿巖臺車、鏟運機等關鍵設備遠程運維需求迫切,有色冶煉企業大宗原料采購倉儲物流效率低、過程不透明、業財不同步,有色加工企業下游客戶分散、需求響應速度快、個性化需求多等問題,智能礦山、冶煉工廠、加工工廠指南以保證生產連續為核心,指導企業打通消費與生產、供應與制造、產品和服務間的信息通道,整合信息資源,降低供應鏈綜合成本。鼓勵有條件的企業發展服務型制造,創新服務模式,推動設備遠程運維、能源合同管理等工業App優先上云,為行業其他企業提供服務,有效延伸企業產業鏈。

  基于工業大數據的協同創新平臺建設。針對有色金屬企業數據價值挖掘不夠、工藝技術和企業管理受限于人工經驗、知識分享不足等問題,智能礦山、冶煉工廠、加工工廠指南鼓勵企業構建基于工業大數據的協同創新體系,激發企業活力和內生動力,推進企業工藝技術和管理經驗的知識沉淀及全面共享,對企業生產制造過程和經營管理活動中的設備運行優化、工藝參數優化、質量管理優化、生產管理優化、經營決策優化等業務場景進行應用創新。

打造“云、邊、端”架構

  傳統的IT架構已經難以支撐大量的知識復用和功能擴展,制約了智能化的發展,而基于工業互聯網的技術架構,可以承載蘊含眾多工業知識的數字化模型與微服務,大幅提高工業知識的復用水平。

  為突出前瞻性和落地性,《指南》鼓勵企業采用基于工業互聯網的“云、邊、端”架構,將企業大量基于傳統IT架構的信息系統作為平臺的數據源,繼續發揮系統剩余價值,并逐步推進傳統信息化業務的云化部署,解決企業傳統系統向工業互聯網遷移、單個企業與行業平臺對接問題。

  同時,《指南》鼓勵企業以硬件、軟件、數據等基礎要素遷入云端為先導,逐步推進企業實現核心業務系統云端集成,實現跨企業云端協同??紤]到企業技術基礎、資金實力和發展需求,為發揮大型企業的支撐引領、示范帶動作用,《指南》提出鼓勵有條件的大型企業建設工業互聯網平臺,鼓勵中小型企業使用工業互聯網平臺。

善用新一代信息通信技術

  《指南》明確指出要推進大數據、人工智能、5G、邊緣計算等前沿技術在有色企業的應用,并給出具體的應用場景,如:要基于5G網絡大帶寬的優勢,利用ADAS(高級駕駛輔助系統)技術,開展礦山無人駕駛系統建設;利用人工智能、機器學習等技術建立關鍵設備和生產工序的虛擬仿真模型,通過建設人工智能配料等系統指導實際生產;利用大數據技術對客戶的分布、行業、類型、來源、資質、風險等進行全面分析,深度挖潛客戶需求,為企業經營決策提供支撐。

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