煤炭企业(煤炭企业数字化转型)

 

众所周知，煤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，至今累计生产煤炭960亿吨以上，是国家工业的支柱性产业，也被称为我国能源体系的压舱石。

如今，伴随着实体经济与新一代信息技术深度融合，煤炭行业加大了对煤矿智能化开采、智能化管理、数字化转型等方面的重视。尤其近两年，在双碳目标下，煤炭行业面临着能源消耗大、用能成本高、支持决策少等痛点。

因此如何借助人工智能、工业互联网、云计算、大数据、智能装备等科技手段实现煤炭行业的数字绿色低碳转型成为当前最大课题之一。今天小亿就来为大家分享下煤炭行业该如何做好数字化转型？

一、什么是煤炭行业数字化转型？

煤炭行业数字化转型是以智能化建设为基础，数字化生产经营为纽带，数据要素创新驱动为核心，借助大数据技术构建柔性、韧性并重的煤炭生产供应系统，推动煤炭行业实现以安全、高效、绿色、智能为核心的高质量发展。

换句话说，煤炭行业数字化转型是在数字化技术的支撑下解决煤炭产、运、储、销、用全过程中涉及的技术难题，实现煤炭行业资产、业务、流程、组织、制度、人才等全方位数字化转型，这里涉及不同层级企业集团管理运营模式、商业模式、组织架构等诸多方面的变革。

二、煤炭行业数字化转型的背景

1.政策驱动煤炭行业加速智能化建设

自2016年，国家发展改革委、国家能源局发布《能源技术革命创新行动计划(2016—2030年)》后，叠加双碳目标驱动的供给侧结构化改革，我国煤炭行业数字化转型走上了快车道，近五年的数字化发展超过以往十年的综合发展速度。

与此同时，受智慧煤矿为主题的数字化转型驱动，自2020年国家发改委、国家能源局等八部门联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》后，覆盖上游规划设计、中游采掘填充、下游运输的全煤炭产业链智慧化加速部署实施。

2.我国煤炭行业数字化建设还处于初级阶段

我国煤炭行业整体数字化、智能化、可视化程度仍比较低，传统人工模式在作业中依旧占据主导地位，导致从安全生产、发运效率、运营、管理、管控等方面无法匹配业务发展及时代发展。

因此煤炭行业的智能化转型仍然处于初级阶段，虽然近几年局部优秀案例涌现，但从全局发展和实际应用效果来看，距离数字化、智能化仍有较大发展空间。

3.我国煤矿智能化建设已走在矿山领域的前列

如今越来越多企业深切感受到数字化转型带来的显著优势，已不再踌躇于要不要转型，而是更加深入地思考转什么怎么转。事实上，我国煤矿智能化建设已走在整个矿山领域的前列。

据统计数据，截至2021年底，全国已完成116个智能化煤矿建设，智能化采煤工作面已完成省级（中央企业）验收132个，智能化掘进工作面已完成省级（中央企业）验收105个，已有26种机器人在煤矿现场应用。

三、煤炭行业数字化转型存在的问题

1.数据标准化问题

诸多煤炭企业在信息化建设过程中未在集团层面建立统一的数据标准，存在多个版本ERP系统和各种类型数据库，且各应用系统之间存在复杂的数据集成与嵌套，使得煤炭企业各单位基础数据资源分布存在不明晰、来源多样、流转不畅、共享困难等问题。

2.数据驱动下的管理变革问题

煤炭行业数字化转型会带来煤炭企业生产组织模式与管理方式的调整，衍生出数据如何赋能业务增长、指导业务决策、应对经营迭代等系列问题。比如，管理者认知水平、组织体制、管理方法、人才储备等因素，都可能制约煤炭行业数字化转型的有效开展。

3.数字转型动力与商业模式构建问题

当前，煤炭企业盲目规划数字化转型容易面临失败风险，一旦企业投资收益不及预期，数字化转型进程就将趋缓甚至停滞。因此，煤炭企业需科学衡量关联技术装备投入的经济性，创造、发现、获取新的商业价值，创新商业模式。

4.数字生态圈构建问题

煤炭行业数字化转型利益相关方不仅涉及煤炭生产型企业、煤机装备制造企业及相关服务企业，还包括安全监管机构、行业协会、ICT企业、高校、科研院所等各个层面。

但现阶段，因数据标准、数据确权、数据共享等环节的数据流通体制机制尚未理顺，煤炭行业部门壁垒、信息孤岛现象较为突出。煤炭行业难以构建煤炭企业—煤机企业—软件开发企业—ICT企业间良好的生态合作模式，从而难以实现真正意义上的数字化变革。

四、煤炭行业如何做好数字化转型？

煤炭企业数字化转型应做好数字化转型顶层设计、加强组织保障和资金投入、完善数字化基础建设、突出抓好数据治理体系建设、将智能化建设纳入数字化转型整体、加快煤炭工业互联网支撑体系建设、加快产业链数字化协同、做好人才培养和储备工作、重视网络和信息安全。

LIFAC工艺即在燃煤锅炉内适当温度区喷射石灰石粉，并在锅炉空气预热器后增设活化反应器，用以脱除烟气中的SO2。芬兰Tampella和IVO公司开发的这种脱硫工艺，于1986年首先投入商业运行。LIFAC工艺的脱硫效率一般为60%～85%。

1.做好智能化建设现状与数字化成熟度评估

煤炭企业应做好智能化建设现状与数字化成熟度评估，并深入研究现有数据分布、规模、用途，资金投入以及投入产出效益，预测未来数字化应用程度，分阶段攻关、分步骤实施、分级分类施策。

比如，对于管理模式和理念相对封闭的煤炭企业，建议暂不进行大规模的数字化转型投资，应从管理水平和人员素质提升、配套基础设施布局等角度推进，为未来转型奠定基础；对于规模小，但追求效率，迫切想要尝试数字化转型的煤炭企业，建议从数字化转型需求迫切的环节入手，寻求与普惠性平台类企业合作，由点及面推进数字化转型向企业全业务链、价值链的渗透延伸。

2.全面整合信息系统，打造一体化数字平台

煤炭企业应加快新型基础设施建设，全面整合既有信息系统，打造一体化数字平台。比如，鼓励大中型煤炭企业依托工业互联网平台和大数据中心，加快数据资产积累，完善数据资源采集、处理、确权、使用、共享等环节管理机制，提升数据管理能力。

还可以以释放数据价值为目标，建设智慧大脑，促进数据深度挖掘和有效利用，加快开发人工智能、大数据、边缘计算等数字技术在行业的应用场景，同时适度开放数据资源，带动中小企业开展数字化转型。

3.前瞻性布局生态圈构建

煤炭企业应前瞻性布局生态圈构建，准确认识行业内外生态伙伴的竞合关系，推动煤炭行业开放融合外部资源，打通产业链上下游不同层级、不同行业间的数据壁垒，实现跨部门、跨行业、跨区域的深度融合，构建共赢生态圈。

例如，以数据流驱动煤炭生产、运输、储备、贸易、利用各环节的高效贯通，推动形成数字化的新型生产关系，促进业务流程、管理体制机制、商业模式、应用范式的协同创新。

风能是太阳辐射下流动所形成的。风能与其他能源相比，具有明显的优势，它蕴藏量大，是水能的10倍，分布广泛，永不枯竭，对交通不便、远离主干电网的岛屿及边远地区尤为重要。

五、亿信华辰智慧矿山大数据解决方案助力煤炭企业数字化转型

亿信华辰的智慧矿山大数据解决方案，基于物联网、大数据、云计算、人工智能等新型技术，集成矿山的各类传输网络、感知系统、自动化系统、管理系统，打通数据 孤岛，构建统一、融合、智能、高效的矿山大脑，助力用户逐步建设具有主动感知、自动分析、深度学习、智能决策、科学指挥的智慧型矿山。

1.生产与感知层

利用物联网技术，全面感知井下环境、人员、机器等的状态，并可以对设备进行监控。

2.矿山数据仓库层

提供数据接入交换和数据处理，实现了多源异构感知数据的集成和融合，打通了感知数据和基于感知数据的智能应用之间的屏障，向下实现各种感知数据的接入，向上为最终应用、决策和展示提供数据支撑。

3.应用、决策与展示层

面向地质保障、安全保障、生产执行、矿山ERP和应急救援等应用系统实现自动化和信息化融合。同时通过领导驾驶舱、矿山综合门户、矿山综合预警等展示方式，满足矿山集团不同用户需求。

六、案例展示

1.项目背景

工业互联网激起能源领域一池春水，新一代信息技术则是其不断发展的加速器。山东能源集团某下属集团率先在煤炭行业实践大数据建设，响应山东省号召积极开展新旧动能转换，将大数据、云计算、人工智能、工业互联网等技术与企业融合创新，促进企业的精细管理、精准决策、精益运营。

2.痛点问题

在具体推进中，集团很快遇到了瓶颈——发现内部虽有海量数据，却无法发挥出数据价值，想做数据分析挖掘，却没有高质量的数据支撑，只能做一些浅层的数据分析应用。在多方考察和比较下，该集团最终选择亿信睿治智能数据治理平台，希望能携手实现新旧动能转换，管理升级，数据化运营，在多个场景实现经营管理效率的提升。经多方考察分析，当前集团要实现此次项目目标面临着诸多问题：

（1）历史原因：遗留数据孤岛

集团大量的信息化自动化系统，产生了海量多源异构数据，这些系统数据的数据标准不一，形成了一个个数据烟囱，无法实现数据融合、关联分析。

（2）客观存在：信息海量数据多

该集团整体信息化能力较强，业务部门对信息系统的使用率较高，但由于数据质量管理体系没有来得及建立，容易出现数据录入错误，录入数据格式不规范、多头报数等数据质量问题。

（3）部门独立：无数据资产编目

每个部门业务人员只知道自己工作中接触到的数据，不知道全集团有些什么数据，有哪些和自己工作相关的数据可以利用，使大量数据变成沉睡数据。集团数据治理体系尚在建设中，发现问题但也无法及时纠正过来。

3.建设内容

针对该集团的实际数据问题，充分考虑到国家大数据战略规划的前提下，亿信华辰实行数据治理、建设数据仓库、逐步按需推进数据应用落地。通过数据治理、数据赋能、数据化运营核心要素建设集团数据治理平台。最终采用标本兼治、持续发展的设计理念，制定三步走计划。

（1）治本：自上而下建立数据治理体系

首先从管理层面帮助集团建设数据治理体系，制定数据质量管理办法，确定数据质量主体责任在业务部门，建立数据质量绩效考核制度，从源头上解决数据质量问题。

同时在技术层面对集团进行涵盖数据全生命周期数据治理，通过元数据管理，掌握数据来龙去脉；通过数据标准管理，统一数据标准；通过数据质量管理，发现数据质量原因，从源头循序渐进提升数据质量；通过数据资产编目，让各业务部门了解集团数据及其含义，申请取数加工分析，最终实现人力、财务、安全生产、设备、ERP、OA、党建、档案八大系统的数据治理。

（2）治标：建设集团级大数据资产平台

在集团搭建基于hadoop架构的大数据平台，通过Kafka，Flume等技术手段，实现矿端安全监测、人员定位、设备、应力、水文等感知数据的实时采集、清洗和存储。并结合各系统治理之后的数据，进行数据整合，建立人力、财务、安全生产、设备、办公五大主题域的数据仓库。最终针对各类数据资产进行编目，形成整个集团的大数据资产平台，同时通过权限管理、流程审批、数据加密脱敏等一系列手段保障数据安全，实现数据共享。

（3）治岗：业务人员快速实现数据赋能

该集团意识到数据化运营，最终必须让一线业务人员具有数据思维，掌握数据分析能力。所以本期项目由实施工程师抛砖引玉，制作了一批数据自助式分析模板，业务人员不但可以利用模板现有的分析模型分析取数，更可通过简单的拖拽方式做探索性分析，尝试新的数据分析模型，学习数据分析思路，逐渐掌握数据分析能力，实现数据赋能。

4.项目价值

通过一期项目的数据治理，亿信华辰为客户建立了集团级大数据资产平台，运用大数据技术实现数据采集、清洗、分析建模，实现了集团全量多源异构数据采集，并对核心的人力、财务、设备、煤质、生产安全数据进行数据治理，形成高质量的数据资产。

通过数据资产目录对全集团发布，并用业务元数据解释数据含义，便于业务人员寻找自己所需的数据。业务人员可以对自己所需数据提出申请，数据管理员审批通过后，业务人员可以利用零代码敏捷分析工具自助分析取数，实现数据赋能，支持日常生产经营管理。

由于采用标本兼治，数据赋能的建设策略，解决数据质量，数据融合等企业痛点难题，也通过数据赋能让客户看到了数据治理的成果，建立了信心，集团领导表示：未来我们会积极拥抱工业互联网，推行5+N平台化管理模式，把数据作为企业创新发展的核心资产。希望在现有成果基础上，我们能通过后续项目实现集团所有核心数据的数据治理，并针对集团核心的人、财、物、产、供、销、环，生产安全全要素业务场景，利用数据分析挖掘技术建设分析模型，从而实现全集团数据化运营智慧管控。

七、小结

虽然煤炭行业转型壁垒重重。但在双碳目标背景下，数字化转型不仅事关安全与效益，更决定着企业未来的前途和命运。未来的煤炭企业将面对更大的竞争与挑战，但转型已成为其当下发展的主旋律，数字化转型是必由之路。

未来煤炭行业的挖掘开采也将由人机并用向无人生产转变，矿山管理将由人工向虚拟集成转变，煤炭运输将由被动排队向智慧运输转变，生态修复将由宏观设计向数据驱动转变。相信随着数字化转型步伐的加快，煤炭行业实现高质量发展就在不远的将来。

空调房间不要频频开门，以减少热空气渗入。同时对于有换气功能的空调和窗式空调，在室内无异味的情况下，可以不开新风门换气，这样可以节省5%-8%的能量。