炭行業為我國經濟社會發展提供了60%以上的基礎能源保障，是國家工業的支柱性產業，具有工藝流程復雜、故障風險較高、資本設備密集、生產條件多變等特征，面臨著生產風險高、環境污染大、設備管理難等行業痛點，亟需加快基于工業互聯網平臺的數字化轉型步伐，全面提升生產挖掘、綜合管理、銷售運輸、生態保護等環節的數字化水平。發展煤炭工業互聯網前景廣闊、恰逢其時。華為集團、榆北煤業、蒙草集團等企業以安全生產、無人生產為切入點，積極開展工業互聯網解決方案探索，推動煤炭產業圍繞生產無人化、管理集成化、運輸聯網化、環保數字化等方向加速數字化轉型。基于此，我們對煤炭行業工業互聯網平臺解決方案進行了專題研究，深入剖析了煤炭行業數字化轉型趨勢、平臺應用場景以及業務落地解決方案，對其他采礦業數字化轉型路徑的探討同樣具有一定借鑒意義。

一、煤炭產業數字化轉型趨勢分析

(一)挖掘開采：由人機并用向無人生產轉變

煤炭產業長期面臨瓦斯積聚、礦井涌水、地質災害等突發情況，具有較大的生產風險。隨著開采技術的革新特別是新一代信息技術的運用，井下機器人、智能傳輸機等智能設備的使用顯著減少了人力使用需求，機器視覺、深度學習等技術提高了設備執行率與準確率，使得無人生產、少人巡視、遠程操作成為可能，有利于煤炭企業減少用人成本，提高運營利潤。

(二)礦山管理：由人工向虛擬集成轉變

煤礦管理涵蓋采煤、掘進、運輸、提升、排水、通風等復雜流程，需解決礦機、礦車、礦工等大量系統綜合協調問題，管理要求高、范圍廣、難度大。當前，部分煤炭企業信息化和智能化水平仍然較低，部分流程還處于紙質單據時代。通過數字孿生、虛擬現實等技術打造虛擬礦山，將直觀展現礦山的地形環境、地表地物、井下礦道等情況，還原煤礦的復雜環境和生產狀態，為生產工藝優化、遠程系統管理、應急救援指揮等提供有效支撐。

(三)煤炭運輸：由被動排隊向智慧運輸轉變

一方面，傳統煤炭運輸物流成本較高，相較快遞電商領域運輸成本平均在0.15元/噸公里，煤炭行業運輸成本高達到0.3元/噸公里。另一方面，部分煤炭物流園區缺乏場站管理，車輛混亂無序。通過集成NB-IoT、RFID、GPS、智能識別等技術，為汽車搭載智能模塊，動態監測礦車運載、排隊等情況，有利于提升排隊管控、分流調度、稱車過磅、裝載卸料的智能化、自動化水平，有效減少偷煤換煤、以次充好、車隊擁擠等事件發生，節約運輸成本，提高運輸效率。

(四)生態修復：由宏觀設計向數據驅動轉變

煤炭廠區一般位于氣候干旱、降水量少、生態環境脆弱的地點，煤炭開采帶來的環境污染和生態破壞問題日益突出。生態修復不僅能重建被退化的生態系統，本身更存在廣闊的產業化空間。有研究認為，生態修復在未來將成為和旅游產業并駕齊驅的世界十大產業之一。通過綜合運用大數據、人工智能等新一代信息技術，有利于梳理總結生態修復經驗，動態調整修復方案，由粗獷式修復向數據驅動的精細化、科學化生態修復轉變。

二、煤炭行業工業互聯網平臺典型應用場景及實踐

(一)智能安全生產

依托工業互聯網平臺動態采集邊緣側數據，結合井下機器人、智能傳輸機等設備，利用機器視覺、深度學習等技術實現無人生產或少人生產，切實提高煤炭安全生產能力。一是智能自主生產。企業可依托工業互聯網平臺，通過“邊緣數據+云端分析”實現采煤機、傳輸帶、化煤機等設備的自動識別、自主判斷和自動運行。二是故障輔助診斷。結合機器視覺技術對皮帶、煤倉、電機等易故障設備進行自動巡檢，幫助維修人員及時調整設備狀態。三是風險預警管理。實時采集空氣成分、設備震動等數據，結合瓦斯濃度、設備壽命等模型分析，實現煤礦事故風險提前預警，提高事故災害防控能力。

例如，華為依托華為云構建“煤礦大腦”，以“云+邊+端”一體化方式打造“全感知-全鏈接-全智能”的智慧煤礦，實時風險實時識別率達98%，煤礦有效工時提高10%，設備運維成本下降65%。

(二)礦山綜合管理

通過工業互聯網結合AR/VR、虛擬仿真等構建數字礦山，在數字孿生空間實現對物理礦山映射的基礎上，為挖掘設備、運輸設備、能源設備的使用、維護、修理、升級等提供輔助決策與操作支持。一是少人值守。基于工業互聯網圍繞堆煤管理、人員巡檢等場景提供在線監管服務，及時干預、糾正問題，進而提升煤礦管理水平。二是集成控制。依托工業互聯網平臺集成工作面視頻監控、遠程集中控制等，打破數據孤島，提升信息共享層次，提高管理層決策效率。三是輔助決策。結合VR/AR等進行應急模擬體驗與特殊工種培訓，基于3D礦山仿真模擬建立應急救援方案庫，根據具體情況自動生成救援方案。

例如，榆北煤業搭建智慧礦山系統，對煤炭開采、運輸、銷售、設備維修、備品備件、人力資源管理等在內的各種需求作出智能響應與快速決策，1秒能夠完成一次礦區人員位置信息的刷新，25毫秒可以遠程啟動礦區任何一臺設備，3秒可以對所有礦區生產系統完成全面巡檢。

(三)煤炭智慧運銷

聚焦準點、安全、廉價等煤炭運輸需求，通過工業互聯網平臺匯聚車隊數據，推動運營管理精細化、銷售運輸一體化、運輸安全可控化，打造煤炭智慧供應鏈。一是車隊動態管理。基于工業互聯網平臺加快車輛上云，根據園區裝載、排隊、交通等實際情況動態調整運輸部署，打造煤炭精準運力池。二是銷售運輸協同。建立運輸價格數據庫，結合煤炭產品個性化需求對運輸方式進行運價比對，最大限度保證運輸效益、減少運輸成本。三是智能輔助駕駛。依托機器視覺、深度學習等技術自動甄別疲勞駕駛，超速，車道偏離等危險場景并對司機進行及時提醒，降低運輸事故率。

例如，G7智聯依托平臺動態監控故障事故、司機行為等事件，每5分鐘更新一次風險判別，推動企業運輸效率提升5倍，運輸成本下降10%，安全指數提升2倍。

(四)生態資源保護

工業互聯網平臺作為大數據管理、決策與研究載體，集成無人機、三維虛擬仿真、多維度數值模型分析及現場實時監測等技術，能夠為開展生態修復提供技術系統支持。一是解決方案儲備。利用工業互聯網平臺可儲存數以百萬計的水、土、氣、草、畜等生態基礎信息，收錄各地鄉土植物種質資，自動生成生態恢復組合庫，豐富生態恢復方案。二是輔助個性定制。通過平臺收集地區歷史生態數據資料，追溯原生植物、分析搭配群落、探尋演變規律，因地制宜實施決策輔助。三是生態實時監控。基于工業互聯網匯聚監測點信息，匯總分析環境土壤的PH值、光、濕度、氣壓等等生態數據，支撐精準、實時的監測指揮。

例如，蒙草集團打造礦山生態大數據平臺，目前已動態監測3000萬個有效信息點，存儲500多萬文字的標準說明，實現生態數據指揮“一張圖”，科學管理“一張網”，精準服務“一平臺”，有效支撐礦山修復構建。

三、推進應用場景落地的著力點

(一)加速設備上云，夯實數據采集基礎

一是以“三機一架”為突破口，推動重點設備上云，加快基于數據驅動的產品設計優化，推動共性技術、關鍵技術的協同攻關。二是依托工業互聯網平臺打通業務環節間數據鏈接，構建實時、透明的煤礦采、掘、機、運、通、洗選等數據鏈條，實現煤礦生產全流程智能化運行。三是依托工業互聯網平臺連接產業鏈上下游各個環節點，以價格指數、交易數據為核心提供加快商業模式創新。

(二)聚焦產業協同，強化重點模型積累

一是針對液壓錨桿鉆車、破碎機、皮帶機、煤礦機器人等設備開發壽命預測、故障診斷等模型，加強設備管控效率。二是優化皮帶空載、軌道安全行車、探放水作業等場景模型，提高識別準確率。三是圍繞無人礦車駕駛、供應鏈協同等跨學科、跨企業領域建立模型。

(三)加強攻關突破，優化解決方案供給

一是基于工業互聯網探索推動應急救援、安全監測、風險預警等安全領域解決方案推廣應用，深化GPS、視覺感知等技術應用，提高企業核心競爭力。二是開發智能開采、資產管理、能源管理、員工管理等集成服務解決方案。三是凝練出可復制、可推廣的煤炭工業互聯網開發模式、技術路徑、管理經驗等，向類似企業進行推廣應用。

(四)注重綠色安全，樹立煤炭智能品牌

一是依托工業互聯網平臺加快充填開采、保水開采等綠色開采技術應用，積極推進綠色礦山建設。二是對照數據管理能力成熟度模型(DCMM)開展貫標，制訂數據分類分級管理標準，加強數據安全保障。三是舉辦深度行、現場會等宣傳推廣活動，鑄造企業品牌，提高企業影響力。