炭行业为我国经济社会发展提供了60%以上的基础能源保障，是国家工业的支柱性产业，具有工艺流程复杂、故障风险较高、资本设备密集、生产条件多变等特征，面临着生产风险高、环境污染大、设备管理难等行业痛点，亟需加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐，全面提升生产挖掘、综合管理、销售运输、生态保护等环节的数字化水平。发展煤炭工业互联网前景广阔、恰逢其时。华为集团、榆北煤业、蒙草集团等企业以安全生产、无人生产为切入点，积极开展工业互联网解决方案探索，推动煤炭产业围绕生产无人化、管理集成化、运输联网化、环保数字化等方向加速数字化转型。基于此，我们对煤炭行业工业互联网平台解决方案进行了专题研究，深入剖析了煤炭行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案，对其他采矿业数字化转型路径的探讨同样具有一定借鉴意义。
一、煤炭产业数字化转型趋势分析
(一)挖掘开采：由人机并用向无人生产转变
煤炭产业长期面临瓦斯积聚、矿井涌水、地质灾害等突发情况，具有较大的生产风险。随着开采技术的革新特别是新一代信息技术的运用，井下机器人、智能传输机等智能设备的使用显著减少了人力使用需求，机器视觉、深度学习等技术提高了设备执行率与准确率，使得无人生产、少人巡视、远程操作成为可能，有利于煤炭企业减少用人成本，提高运营利润。
(二)矿山管理：由人工向虚拟集成转变
煤矿管理涵盖采煤、掘进、运输、提升、排水、通风等复杂流程，需解决矿机、矿车、矿工等大量系统综合协调问题，管理要求高、范围广、难度大。当前，部分煤炭企业信息化和智能化水平仍然较低，部分流程还处于纸质单据时代。通过数字孪生、虚拟现实等技术打造虚拟矿山，将直观展现矿山的地形环境、地表地物、井下矿道等情况，还原煤矿的复杂环境和生产状态，为生产工艺优化、远程系统管理、应急救援指挥等提供有效支撑。
(三)煤炭运输：由被动排队向智慧运输转变
一方面，传统煤炭运输物流成本较高，相较快递电商领域运输成本平均在0.15元/吨公里，煤炭行业运输成本高达到0.3元/吨公里。另一方面，部分煤炭物流园区缺乏场站管理，车辆混乱无序。通过集成NB-IoT、RFID、GPS、智能识别等技术，为汽车搭载智能模块，动态监测矿车运载、排队等情况，有利于提升排队管控、分流调度、称车过磅、装载卸料的智能化、自动化水平，有效减少偷煤换煤、以次充好、车队拥挤等事件发生，节约运输成本，提高运输效率。
(四)生态修复：由宏观设计向数据驱动转变
煤炭厂区一般位于气候干旱、降水量少、生态环境脆弱的地点，煤炭开采带来的环境污染和生态破坏问题日益突出。生态修复不仅能重建被退化的生态系统，本身更存在广阔的产业化空间。有研究认为，生态修复在未来将成为和旅游产业并驾齐驱的世界十大产业之一。通过综合运用大数据、人工智能等新一代信息技术，有利于梳理总结生态修复经验，动态调整修复方案，由粗犷式修复向数据驱动的精细化、科学化生态修复转变。
二、煤炭行业工业互联网平台典型应用场景及实践
(一)智能安全生产
依托工业互联网平台动态采集边缘侧数据，结合井下机器人、智能传输机等设备，利用机器视觉、深度学习等技术实现无人生产或少人生产，切实提高煤炭安全生产能力。一是智能自主生产。企业可依托工业互联网平台，通过“边缘数据+云端分析”实现采煤机、传输带、化煤机等设备的自动识别、自主判断和自动运行。二是故障辅助诊断。结合机器视觉技术对皮带、煤仓、电机等易故障设备进行自动巡检，帮助维修人员及时调整设备状态。三是风险预警管理。实时采集空气成分、设备震动等数据，结合瓦斯浓度、设备寿命等模型分析，实现煤矿事故风险提前预警，提高事故灾害防控能力。
例如，华为依托华为云构建“煤矿大脑”，以“云+边+端”一体化方式打造“全感知-全链接-全智能”的智慧煤矿，实时风险实时识别率达98%，煤矿有效工时提高10%，设备运维成本下降65%。
(二)矿山综合管理
通过工业互联网结合AR/VR、虚拟仿真等构建数字矿山，在数字孪生空间实现对物理矿山映射的基础上，为挖掘设备、运输设备、能源设备的使用、维护、修理、升级等提供辅助决策与操作支持。一是少人值守。基于工业互联网围绕堆煤管理、人员巡检等场景提供在线监管服务，及时干预、纠正问题，进而提升煤矿管理水平。二是集成控制。依托工业互联网平台集成工作面视频监控、远程集中控制等，打破数据孤岛，提升信息共享层次，提高管理层决策效率。三是辅助决策。结合VR/AR等进行应急模拟体验与特殊工种培训，基于3D矿山仿真模拟建立应急救援方案库，根据具体情况自动生成救援方案。
例如，榆北煤业搭建智慧矿山系统，对煤炭开采、运输、销售、设备维修、备品备件、人力资源管理等在内的各种需求作出智能响应与快速决策，1秒能够完成一次矿区人员位置信息的刷新，25毫秒可以远程启动矿区任何一台设备，3秒可以对所有矿区生产系统完成全面巡检。
(三)煤炭智慧运销
聚焦准点、安全、廉价等煤炭运输需求，通过工业互联网平台汇聚车队数据，推动运营管理精细化、销售运输一体化、运输安全可控化，打造煤炭智慧供应链。一是车队动态管理。基于工业互联网平台加快车辆上云，根据园区装载、排队、交通等实际情况动态调整运输部署，打造煤炭精准运力池。二是销售运输协同。建立运输价格数据库，结合煤炭产品个性化需求对运输方式进行运价比对，最大限度保证运输效益、减少运输成本。三是智能辅助驾驶。依托机器视觉、深度学习等技术自动甄别疲劳驾驶，超速，车道偏离等危险场景并对司机进行及时提醒，降低运输事故率。
例如，G7智联依托平台动态监控故障事故、司机行为等事件，每5分钟更新一次风险判别，推动企业运输效率提升5倍，运输成本下降10%，安全指数提升2倍。
(四)生态资源保护
工业互联网平台作为大数据管理、决策与研究载体，集成无人机、三维虚拟仿真、多维度数值模型分析及现场实时监测等技术，能够为开展生态修复提供技术系统支持。一是解决方案储备。利用工业互联网平台可储存数以百万计的水、土、气、草、畜等生态基础信息，收录各地乡土植物种质资，自动生成生态恢复组合库，丰富生态恢复方案。二是辅助个性定制。通过平台收集地区历史生态数据资料，追溯原生植物、分析搭配群落、探寻演变规律，因地制宜实施决策辅助。三是生态实时监控。基于工业互联网汇聚监测点信息，汇总分析环境土壤的PH值、光、湿度、气压等等生态数据，支撑精准、实时的监测指挥。
例如，蒙草集团打造矿山生态大数据平台，目前已动态监测3000万个有效信息点，存储500多万文字的标准说明，实现生态数据指挥“一张图”，科学管理“一张网”，精准服务“一平台”，有效支撑矿山修复构建。
三、推进应用场景落地的着力点
(一)加速设备上云，夯实数据采集基础
一是以“三机一架”为突破口，推动重点设备上云，加快基于数据驱动的产品设计优化，推动共性技术、关键技术的协同攻关。二是依托工业互联网平台打通业务环节间数据链接，构建实时、透明的煤矿采、掘、机、运、通、洗选等数据链条，实现煤矿生产全流程智能化运行。三是依托工业互联网平台连接产业链上下游各个环节点，以价格指数、交易数据为核心提供加快商业模式创新。
(二)聚焦产业协同，强化重点模型积累
一是针对液压锚杆钻车、破碎机、皮带机、煤矿机器人等设备开发寿命预测、故障诊断等模型，加强设备管控效率。二是优化皮带空载、轨道安全行车、探放水作业等场景模型，提高识别准确率。三是围绕无人矿车驾驶、供应链协同等跨学科、跨企业领域建立模型。
(三)加强攻关突破，优化解决方案供给
一是基于工业互联网探索推动应急救援、安全监测、风险预警等安全领域解决方案推广应用，深化GPS、视觉感知等技术应用，提高企业核心竞争力。二是开发智能开采、资产管理、能源管理、员工管理等集成服务解决方案。三是凝练出可复制、可推广的煤炭工业互联网开发模式、技术路径、管理经验等，向类似企业进行推广应用。
(四)注重绿色安全，树立煤炭智能品牌
一是依托工业互联网平台加快充填开采、保水开采等绿色开采技术应用，积极推进绿色矿山建设。二是对照数据管理能力成熟度模型(DCMM)开展贯标，制订数据分类分级管理标准，加强数据安全保障。三是举办深度行、现场会等宣传推广活动，铸造企业品牌，提高企业影响力。