采矿业曾是一个危险且肮脏的工作行业。
最新技术正在使矿山更加安全、更具生产力。
采矿业的数字化涉及七个步骤。
矿山作为肮脏和危险工作场所的时代正在终结。数字技术正在助力采矿业变得更加清洁，对工人更加安全。技术变革与采矿业底层逻辑的转型相伴而生。过去，提高采矿产量的主要方式是增加矿点和人员。鉴于价格波动、人才短缺以及其他障碍，该行业正从这种方式转向更加集约化利用现有矿点的模式。
中国就是这一转型的典型范例。在这里，数字经济与实体经济已经深度融合。这有助于整合中国的各项优势，从原材料采购到工业生产，再到数字应用。采矿业处于任何产品生命周期的起点，在中国的经济发展中占据着独特而重要的地位。
统一标准是成功的基石
矿产资源最丰富的地区往往位于偏远地带，但矿山必须与整个供应链实现无缝连接。统一标准使高性能电信基础设施上的信息交换得以无缝进行。
整合供应链各环节乃至最终跨行业的数据与洞察，可以释放数据的价值，并催生新的商业模式。例如，在中国西北部的陕西省，地下数千套生产设备now已实现互联，每天产生数百万条数据记录。
因此，产业界、监管机构和学术界组成的广泛联盟正在推动统一标准的采用。除了对业务产生的直接影响外，依赖统一标准还能降低测试新解决方案所需的成本和时间，并有助于开发可持续生产的解决方案。
在此背景下，华为与中国能源集团联合开发了MineHarmony OS，这是一款面向矿山的统一操作系统。它将众多独立设备和接口整合为一个单一系统，并可便捷地与其他系统连接。
加速采矿业智能化转型的七大要素
在中国乃至全球推进采矿业数字化的系统性方法依托于七大基础模块：
1. 实时、智能连接
让所有设备接入网络，首先要实现连接。为了创造更多价值，所有设备都必须采集并共享通过传感器获取的相关信息。执行器则使所得洞察得以应用。鉴于矿山复杂环境的要求，这些数据交换必须实时进行。因此，连接质量对数字化的影响有着显著差异。
此外，数字化的影响还取决于具备相关内置功能、支持目标应用场景的统一操作系统。MineHarmony OS正是为特定采矿应用场景而开发的，旨在使“哑”设备变得“智能”。
2. 数据驱动的决策
近年来，工业领域中数据的价值受到了行业领袖的高度关注。他们越来越多地将数据视为一种新的关键生产要素。来自互联设备的数据可用于提升效率，并做出数据驱动的决策，而若没有相应的分析和洞察，这些决策是不可能实现的。
对于目前被视为数据匮乏环境的矿山而言，来自互联设备的数据的可得性与利用，能够在绩效方面带来实质性差异，并且至关重要的是，有助于推动从粗放式向集约式发展模式的转型。所有数据均可汇集于数据湖中。通过这一整合视图获得的洞察，可以改善人员管理、开采、运输、通风、供水和排水等方面的问题。
3. 软件定义矿山
除有形资产外，采矿业还拥有丰富的无形资产。这类无形资产通常指内化的知识与洞察。软件定义设备能够将此类知识整合到由智能连接所支撑的数据驱动流程之中。
在组织和商业模式转型的同时，软件本身也日益精密。正如其他领域的自主解决方案不断演进、校准和学习一样，此类改进也将延伸至采矿应用场景。这将带来新一轮效率与安全性的提升，因为矿山中的软件必须能够应对复杂且不断变化的环境。因此，我们预计下一代采矿软件将以深度学习和海量数据集为基础。此类软件将能够生成新代码、持续学习和优化，从而提供精确的分析并做出最优决策。
4. 统一平台支持
要充分发挥数据的潜力，数据需要在各实体之间及跨行业间自由流动。这需要一个工业互联网平台，作为互联和智能工业数字化的基础。
就矿山而言，此类平台的功能还可进一步提升。智能矿山工业互联网采用平台融合的数据和模型，提供云原生智能服务。该统一平台汇聚来自众多系统和来源的数据，并将其与相关设备、机制及商业模式相整合。其成果可广泛应用于各类工业场景，例如运营管理、设备故障诊断与维护，以提升质量和效率、保障安全并降低能耗
5. 数据驱动的创新
从互联设备获得的数据和洞察，为创新服务奠定了基础，而这些服务在其他情况下可能无法开发出来。
对于采矿业而言，增值服务主要有三种类型。第一种基于设备。设备制造商可基于工业互联网提供智能服务，例如预测性维护、备件管理和全生命周期管理，从而减少维修和停机时间。第二种增值服务源于采矿业务的创新。采矿企业可以利用信息和通信技术，将其针对特定场景的知识与经验转化为智能系统或应用程序，供其他采矿企业使用，从而实现知识变现。第三种是基于人工智能（AI）和大数据的智能服务。这些服务旨在通过智能巡检、智能监测及其他类似应用，提升企业的运营效率。
6. 人工智能驱动的创新
人工智能驱动的解决方案可为采矿业带来显著改进。这包括以自主维护机器人取代危险环境中的人类工人。
最重要的是，我们已经看到，随着人工智能的发展，它将变得更加易于获取，因为它越来越多地支持低代码和无代码解决方案。因此，创新的软件解决方案最终可以在现场开发和部署，即便是在复杂场景中。华为通过一个名为“盘古”的大型预训练模型支持这一发展，该模型已在中国矿山中得到应用。
7. 组织重组与协作
仅有技术是不够的。组织必须适应数字化，并以有意义的方式利用数据。这可能比最初实施技术本身更具挑战性。
中国的矿山已经踏上数字化之旅。在红柳林煤矿，工人穿着衬衫、打着领带远程操控设备。冒着生命危险在地下长时间工作，已成为过去。
红柳林煤矿与华为已完成数据采集，建成数据湖，并开发了低代码开发数字平台，正朝着具备数字孪生的矿山迈出初步步伐。这些努力为未来打造先进的智能矿山奠定了基础。
华为矿山团队自成立以来，便致力于“为行业寻找合适的技术”，这不仅来自华为，也来自更广泛的行业。基于ICT平台以及用于协同打造智能矿山的开放生态系统，场景化经验、设备硬件和人工智能技术得以汇聚，共同形成可供更广泛应用的智能能力。
展望未来，矿山团队将继续投资技术创新，并在开放平台上与生态合作伙伴及研究机构协作，共同推进建设智能矿山的共同愿景。团队还将分享华为的技术专长，并与行业合作伙伴在标准化方面携手合作，以便统一标准、架构和数据规范能够顺利落地，释放智能矿山工业互联网的价值，造福整个行业。
