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煤炭服务企业数字化智能化基础服务构建

2025-07-07 64 上传者：管理员

摘要：煤炭服务企业面临企业数字化转型和煤矿智能化建设的双重压力。新一代信息技术与传统行业融合发展是加速提升企业创新能力的关键。针对企业管理、业务、服务系统之间相互独立，存在数据孤岛，共性技术不同业务部门重复研发，缺少标准体系等问题，构建煤炭服务企业的数字化、智能化基础服务框架，提出应用基础性研究的技术方案，为新一代信息技术在煤炭服务企业的融合、应用和发展提供参考。首先，对煤炭服务企业管理、业务、服务类信息化、数字化和智能化系统进行梳理和分析，明确共性技术和应用基础性研究内容；在深入研究各系统需求、技术方案、实现方式的基础上确定构建信息化、数字化、智能化基础服务的总体原则；最终形成能够服务全行业、全生命周期的基础服务体系。

关键词：
基础服务架构设计
数字化
煤炭
煤炭工业
管理信息系统
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煤矿智能化作为支撑我国煤炭工业高质量发展的核心技术[1],已成为行业共识,这一成就的取得得益于技术的不断进步､政策的顶层规划和全行业的紧密协同[2-3]｡煤炭服务企业与新一代信息技术的深度融合势在必行｡许多企业正在有序构建及优化管理､业务及服务三大核心系统,以实现信息化､数字化与智能化的融合升级｡管理层面涵盖企业资源规划(ERP)系统､办公自动化(OA)系统以及管理信息系统(MIS)等模块;业务层面涉及数字化协同设计系统､数字化设计交付系统以及工程采购与施工(EPC)总承包管理系统等;服务层面则侧重于智能选煤厂､智慧煤矿等智能化矿山建设项目的实施｡然而,在这一过程中,煤炭服务企业面临一系列挑战,包括系统间的独立运行导致通信协议､数据接口难以统一,数据共享与数据利用率受限,由此形成的信息壁垒问题[4];同时,企业基础研究投入不足､共性技术复用率低以及部门间协作障碍等问题也不容忽视｡

针对上述挑战,采用新一代信息技术构建基础服务框架,煤炭服务企业有望显著提升运营效率､数据利用效率以及决策能力｡基础服务框架能够有效整合不同系统,促进数据的互联互通,减少重复工作,增强运营效率;集中管理与分析分散数据,提升数据利用效率,为决策提供更为精确的依据;提供数据可视化与分析工具,加速关键信息获取,促进决策进程｡因此,构建基础服务框架在煤炭服务企业的数字化转型中具有战略意义,不仅能够推动企业适应煤矿智能化和数字化转型的需求,更将助力其实现长期可持续发展的目标｡

1、数字化智能化基础服务体系设计原则

目前,企业资源计划(ERP)､管理信息系统(MIS)､制造执行系统(MES)与数字孪生(DigitalTwin)系统等通常是独立构建的｡然而,随着企业对数字化与智能化管理的需求日益增长,集成企业管理和生产运营到一个统一平台,实现系统间数据联动,利用数据进行预测与预警[5],已成为企业追求高效､全面数字化与智能化管理的关键｡为此,数字孪生平台可以作为三维时空底座,整合ERP､MIS和MES系统,实现数据共享与协同｡

基于当前企业更高的需求,本文提出构建煤炭服务企业数字化智能化基础服务框架的解决方案｡在基础服务体系设计过程中,应遵循以下原则:首先,确保基础服务框架能够支撑煤炭服务企业常见的信息化､数字化､智能化业务,提供如大数据､可视化､组态､AI与物联网等基础服务[6-7];其次,基于集团或企业顶层规划,集中部署基础功能与核心功能服务平台,分阶段构建支撑系统,确保系统架构的统一性和可扩展性;最后,基础功能与核心功能服务平台应具备可插拔特性,实现灵活集成,方便根据不同需求的矿山企业和煤炭服务企业应用,以促进系统的高效复用与快速部署｡

2、数字化智能化基础服务体系架构

基于全面支撑､集中部署和灵活集成的设计原则,本文提出的数字化智能化基础服务体系架构,在功能上囊括了企业管理和煤炭全生命周期的业务与服务,在新一代信息技术方面,实现了大数据､云计算､物联网和人工智能技术的集成｡如图1所示｡

从底层到上层可分为硬件层､运维层､物联层､数据层､服务支撑层､模型管理层和系统应用层｡硬件层涵盖了系统所需的物理设备及基础设施,如服务器､网络设备､传感器等｡运维层主要聚焦于服务器的运维工作,以保障服务器的稳定运行､提升安全等级和增强效能｡物联网层借助物联网技术,实现设备与传感器间的顺畅交互,进而收集并传输实时数据｡数据层用于存储和处理各类数据,包括结构化数据和非结构化数据,并运用大数据技术进行数据分析和挖掘[8]｡服务支撑层提供可复用的基础服务功能,这是设计的关键所在,需要满足系统应用层的需求,同时还要对具有前瞻性和共性的技术进行应用基础性研究｡模型管理层负责管理全生命周期的三维模型,力求实现从设计到生产运营的“一张图”式管理｡系统应用层从左至右涵盖了企业管理和煤炭全生命周期的业务与服务,着重研究设计阶段､施工阶段和运维阶段等全生命周期过程｡

3、数字化智能化基础服务体系设计细节

在数字化智能化基础服务体系的构建中,硬件层､运维层､物联层和数据层构成了支撑体系的基础框架,它们提供跨行业通用的技术支持[9]｡然而,服务支撑层､模型管理层和系统应用层的深入设计是确保体系智能化和功能完备性的关键｡以下是对这些关键层的详细设计分析｡

3.1服务支撑层设计

服务支撑层作为连接硬件资源和应用层的关键纽带,其设计应注重以下几个方面:

3.1.1数据标准化与通用数据字典

为了实现数据的互操作性和一致性,服务支撑层首先应实现数据标准化｡通过构建通用数据字典,确保所有系统数据遵循统一的规范｡同时,允许根据特定行业或企业需求定制专用数据字典,以适应个性化需求｡

3.1.2快速开发与定制化

服务支撑层应具备快速开发能力,支持企业资源规划(ERP)､制造执行系统(MES)､商业智能(BI)等系统的高效集成｡这要求系统设计采用模块化架构,系统功能采用低代码配置化生成,以便于快速定制和调整,满足企业特殊的业务需求｡

3.1.3国产三维引擎技术

随着国家对特殊行业国产化要求的提升,开发具有自主知识产权的三维引擎成为行业发展的必然趋势｡通过性能优化､功能拓展､技术融合和生态系统建设,提升三维引擎的稳定性和功能丰富性,以满足特殊行业对三维建模､可视化和仿真分析的深度需求,同时增强国家在关键技术领域的自主可控能力(见图2)｡

三维引擎技术领域涵盖了建模､渲染､物理､GIS等多个子领域[10],依据其应用平台的差异,可分为PC端与Web端引擎｡PC端引擎主要依赖于DirectX12和Vulkan等图形API,而Web端引擎则普遍采用WebGL作为主要的渲染接口｡WebGPU作为一项新兴技术,与WebGL的关键差异在于其将资源管理､工作准备及GPU提交过程分割为独立的步骤｡与WebGL中单一上下文对象负责所有操作并包含多种相关状态不同,WebGPU的设计允许更精细的资源控制与状态管理｡

三维引擎技术发展的两个前瞻性研究:一是实现建模､渲染､物理､地理信息系统(GIS)等功能的集成化;二是随着硬件技术的持续进步,降低三维引擎的硬件依赖成本｡这两大发展方向均对提升三维引擎的性能､效率和适用性具有重要意义｡

3.1.4仿真模拟与数字孪生

仿真模拟是数字孪生技术的核心,服务支撑层应集成这一技术,通过建立物理系统的数学模型,模拟不同条件下的运行情况｡仿真结果与实时数据的对比分析,有助于识别系统潜在问题,并为优化和决策提供支持(见图3)｡

图1基础服务体系架构

图2图形API发展现状

图3仿真建模方法

仿真建模方法通常包括离散事件仿真､基于智能体仿真､系统动力学以及多方法仿真等｡仿真建模方法的选择应根据具体应用场景来确定｡对于包含众多独立对象的系统,基于智能体仿真方法更为适用;对于仅提供全局依赖关系信息的系统,系统动力学方法更为合适;对于可以简单描述为过程的系统,离散事件仿真方法更为直观;对于复杂系统,建议结合上述多种方法进行建模｡

3.1.5人工智能大模型应用

随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习和大模型技术的突破,其在数据处理､模式识别､预测分析和决策支持等方面的潜力日益显现[5]｡在服务支撑层的设计中,人工智能大模型的应用将成为提升系统智能化水平的关键｡首先,需要根据具体的业务场景选择合适的AI大模型,包括但不限于自然语言处理(NLP)､计算机视觉(CV)､强化学习(RL)和生成对抗网络(GAN)等｡通过分布式计算和优化算法对大模型进行训练,这一过程可能需要大量的计算资源和时间｡为了提高效率,可以采用迁移学习､多任务学习和多模态学习等技术,缩短训练时间并提升模型性能｡训练完成的大模型需要部署到服务支撑层中,以确保与现有系统无缝集成｡这可能包括开发API接口､构建微服务架构以及确保模型的高可用性和可扩展性｡

3.2模型管理层设计

模型层作为支撑煤矿工程全生命周期信息集成与管理的关键且核心的模块,其不仅为实现“一张图”提供了关键支持,同时也是三维协同设计与数字化设计成果交付的基石｡该层设计的初衷在于实现设计信息在工程全生命周期内的无缝传递与优化管理,确保从设计到施工､运维等阶段的信息一致性与效率提升｡

该层设计融合了多个核心组件,包括煤炭行业设备模型库､模型参数化､模型标准化､模型管理与权限控制､模型格式转换､模型轻量化､图纸结构化以及模型图纸联动等｡其中,煤炭行业设备模型库､模型参数化以及模型标准化用于数字化设计平台,旨在提供标准化的设备模型,以满足多样化的设计需求｡模型管理与权限控制､图纸结构化以及模型图纸联动则作为三维协同设计平台与数字化交付环节的核心功能,保障了设计信息的有效协同与共享｡通过模型格式转换与模型轻量化,该层设计确保了设计信息在不同阶段与应用环境下的广泛兼容与高效利用,从而允许设计模型在各类系统应用平台间灵活流通,实现设计信息的高效传递与应用｡

3.3系统应用层设计

系统应用层位于数字化智能化基础服务的顶层,作为基础服务体系的应用端,是体系最终功能实现的体现｡该层集成了企业管理类应用,如资源规划(ERP)､办公自动化(OA)､管理信息系统(MIS)以及培训系统等,同时涵盖了煤炭行业全生命周期的服务平台,包括煤矿数字化协同设计､数字化设计交付､智慧施工管理和智慧矿山等核心应用｡这些应用以数据层所提供的数据资源､服务支撑层所赋予的功能服务以及模型管理层所提供的模型资源为基础,能够根据具体的业务场景和个性化需求进行灵活的开发与定制,确保业务场景的精准对接与高效执行｡系统应用层的设计不仅支持独立系统的交付,还能够实现企业管理和生产运营管理的高度集成,构建一个统一的平台,以实现各系统间的数据互联互通､共享协同｡

4、结论

在当前工业经济稳增长的背景下,新一代信息技术产业扮演着“领头雁”的关键角色｡作为新一代信息技术的核心,软件产业的发展对推动产业升级和经济增长具有不可替代的作用｡据2023年统计数据,我国软件业务收入达到123258亿元,同比增长13.4%｡

在煤炭行业,工业互联网的发展正处于关键转折点,即从初步探索阶段向规模化发展阶段过渡｡目前,煤炭行业迫切需要深化学研产纵向整合,实现跨行业､跨领域的横向协同创新,攻克一系列关键技术难题,构建一个以产业链头部企业为引领､具有自主知识产权､技术领先优势且具备竞争力的现代化产业体系｡

本文在全面支撑､集中部署､灵活集成的设计原则指导下,提出了一套针对煤炭服务企业的数字化智能化基础服务体系｡该体系致力于为企业数字化转型提供坚实的理论和技术基础,通过灵活､高效､可扩展的设计理念,为企业提供了一个全面而高效的数字化智能化管理解决方案｡

本研究提出的数字化智能化基础服务体系在推动煤炭服务企业的数字化转型升级方面取得了显著效果,同时也在提升企业智能化管理水平上实现了突破｡通过实施该体系,企业得以优化业务流程,提升管理效率,增强市场竞争力｡综上所述,本文的研究成果对于促进煤炭行业乃至整个工业经济向数字化､智能化方向转型具有重要的理论贡献和实践指导意义｡

参考文献:

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基金资助:北京华宇工程有限公司“科技项目”,项目名称:基于透明地质的煤矿数字孪生系统构建与关键技术研究,项目编号:BJHY-BJ-KJ(Ⅲ)(1)(2025)-07;