華為鄒志磊:基於三個統一,實施七大轉變,駛入智能礦山快車道

【環球網綜合報道】當前,我國數字經濟與實體經濟深度融合,以數字技術賦能傳統行業轉型正駛入快車道。抓住數字經濟發展的戰略機遇,把我國數字產業的領先優勢與我國工業的豐富場景、海量數據相結合,是促進行業數字化高質量發展的關鍵。

煤炭一直是我國傳統重工業門類中的重要組成部分，近年來,我國煤礦智能化建設取得了跨越式發展。首先,得益於一系列政策牽引。如2020年國家發改委等八部委聯合印發《關於加快煤礦智能化發展的指導意見》,為智能礦山建設提供了政策支持。第二,離不開先進煤炭生產企業加大智能化科研投入,引領行業創新加速。第三,智能礦山產業生態和標準日趨完善。在行管部門、協會、煤礦企業、科研院校共同努力下,技術創新和標準工作取得了長足進展。尤其在標準制定方面,國家礦山安全監察局推動制定了智能化控制系統、生產輔助系統等92個相關領域的標準,指導在全國信息化技術標準委員會大數據標準工作組下成立礦山大數據行業組,並組織編制《智能化礦山數據融合共享規範》等,礦山智能化標準體系進一步完善。

如何將數字技術深度融合到煤礦生產流程,推進智能礦山建設,最終實現煤礦工人穿西裝打領帶採煤？華為成立了煤礦軍團,是數字產業面向礦山行業主動向前邁出的重要一步,探索數字技術與實體經濟融合的實踐。

華為煤礦軍團和大型煤炭生產企業、行業夥伴在礦山智能化建設實踐中,探索出“統一標準、統一架構”的智能礦山工業互聯網作為煤礦智能化的必經之路,通過“統一數據規範”充分發揮數據作為核心生產要素的價值已經成為行業普遍訴求。

據華為公司高級副總裁、煤礦軍團董事長鄒志磊介紹，礦山智能化的本質就是工業互聯網,這意味着需要分層解耦、平台共享、能力共建、生態繁榮,才能實現行業知識和場景經驗更快捷地在行業內被廣泛調用。行管部門、煤炭生產企業、裝備製造商、應用系統開發者,紛紛以開放的姿態參與標準、架構、協議的聯盟或組織,共同推動創新合作,促進智能礦山建設高效地規模化開展。

(華為公司高級副總裁、煤礦軍團董事長鄒志磊)

鄒志磊認為，智能礦山工業互聯網架構的核心是要構建統一標準、統一架構、形成統一的數據規範,這已經成為行業普遍的共識。首先,在統一標準方面,行業參與者發揮各自優勢,基於統一的標準促進能力共建並廣泛共享,加快智能化建設的速度、加大創新的深度;其次,工業互聯網繼承了消費互聯網部分基因,在確保“方向大致正確”的基礎上,參考工業互聯網的架構,基於統一的平台進行敏捷開發與迭代,贏得創新先機;再次,統一平台打通多煙囱式系統,以統一的數據規範將數據快速、高效地統一入湖,數據在企業內和行業內跨系統、跨領域流動,向下統一接入裝備和終端,向上使能各類應用。

礦山行業一直具有生產環境複雜、作業場景多樣、裝備資產厚重、知識經驗豐富等特點,智能礦山建設是一項複雜的系統工程。通過實踐，華為煤礦軍團總結了“七大轉變”經驗，能夠加快智能礦山工業互聯網落地。

1.萬物即時互聯,是智能礦山工業互聯網的基礎。

萬物互聯是數字世界和物理世界交互的觸點,是智能化決策的數據源頭。將煤礦工人、裝備、環境、數據和應用通過網絡連接在一起,實現全面互聯、即時感知、可靠傳輸、自動控制,進而支撐全企業和全產業鏈的生產工具、生產方式的變革。因此,不僅要求各類設備具有智能化的能力,而且要具有泛在的聯網能力。

礦鴻不僅是一個礦山行業萬物智聯的操作系統,還提供了一套行業數據協議。一方面將各類煤礦裝備智能化,提升設備在線率,使更多設備“能説話”;另一方面在數據產生的源頭就統一了設備對話的語言,使設備“説普通話”,快速使能設備和數字平台集成。礦山新網絡作為數據流動通道,是基於礦山場景來打造的通信方案,滿足在礦山場景應用的安全性、易安裝、易維護、易管理需求。在確保網絡性能基礎上,讓智能礦山建設更高效、更安全。

2.數據驅動決策,全領域、全流程、全週期的數據流動支撐決策。

數據作為一種新型生產要素,決定企業資源的優化配置效率,引領生產方式和產業模式的變革。數據驅動的本質就是以生產全過程、全產業鏈、產品全生命週期數據的自動流動,優化資源配置、實現提質增效降本,驅動企業創新。

首先,大數據的關鍵是多維數據的融合,有效數據匯聚越多越全則價值越高。通過連接各類煤礦裝備、數據統一入湖,開展數據治理,融合人員、採掘、主運輸、通風、供排水、通信、視頻、告警等數據於一體,可以實現對煤礦生產態勢的全面感知及智能調度管理。

其次,“數據驅動決策”在企業流程中應用越早越廣,則綜合成本越低、效益越高。

再者,建立全流程、全生命週期的數據運營機制,從源頭確保數據質和量,確保數據價值變現。

3.軟件定義礦山,軟件2.0才能從根本上解決煤礦場景多樣、環境複雜的挑戰。

礦企在機械化、自動化過程中積累了大量寶貴資產,如大型裝備的重資產、大量行業經驗、工藝和知識等無形資產。軟件作為經驗和知識的載體,是物理世界運行規律的數字表達形式。軟件定義裝備、軟件定義作業流程,將有形資產和無形資產沉澱為一個個模型,形成海量的軟件資產使設備發揮新的價值,使經驗知識通過工業互聯網得到廣泛應用。

傳統軟件開發基於明確的需求進行設計、開發和測試,如傳感器檢測到瓦斯濃度達到規定的閾值即發出相應告警。然而,正如汽車自動駕駛需應對天氣、路面、行人、車輛等多種複雜的周邊環境一樣,煤礦井下環境同樣存在多變性、複雜性等特點,這些特點決定,未來的應用不能像傳統軟件開發一樣,由程序員來指定軟件如何運行。軟件2.0將成為解決這些場景難題的鑰匙,即在需求不完全明確的情況下,通過少量的代碼+大量的數據集進行深度學習,反覆迭代、生成新的代碼和軟件,不斷學習和優化,做出準確的分析和決策。軟件2.0有望從根本上解決井下複雜場景的難題,驅動智能礦山建設向更深層次、更大規模推進。

4.平台支撐的協同,構建跨系統、企業、行業協同的平台。

工業互聯網平台是面向工業數字化、網絡化、智能化的底座,構建基於雲邊協同的海量數據採集、匯聚、分析的體系,形成企業、行業信息匯聚和交換的樞紐,支撐生產資源泛在連接、彈性供給、高效配置。

智能礦山工業互聯網基於統一的平台融合數據和模型,提供雲原生的智能化服務,即“數據+模型=服務”。統一的平台支撐多源數據的跨系統融合,與平台的設備模型、機理模型、業務模型結合,廣泛應用於經營與管理、設備故障診斷與健康管理、生產質量管理、生產效率優化、裝備效能優化、生產安全等工業場景,實現管理優化、生產提質增效、增安降耗。

5.服務增值、產品再造,裝備、業務及經驗服務化,共同創造行業新價值。

隨着數字技術的普及,以提供產品為核心的傳統業務模式正在向提供“產品+服務”的模式轉變。而服務增值則指企業在產品上添加智能模塊,將產品聯網並即時採集運行數據,並利用大數據分析提供多樣化智能服務,釋放存量裝備生產系統的價值,實現產品再造。

在煤礦智能化建設中,服務增值主要體現在三個層面。一是裝備服務化延伸,裝備企業基於工業互聯網提供智能化服務,如預測性運維、備件管理、生命週期管理等,減少檢修或故障停機時間,幫助礦企降本增效;二是業務服務化,礦企將自身的優秀場景經驗和知識,基於ICT技術開展創新,開發成智能化系統和應用,提供給更多的礦企,將生產經驗變成新的收入;三是應用智能服務提效,礦企部署基於大數據、AI等新技術的智能化應用提升企業效益,如智能巡檢、智能監測等。

6.人工智能主導,人工智能大規模“下井”,少人則安,無人則安。

智能礦山未來的趨勢是在提升效率的情況下,用人工智能替代人從事危險工作、重複勞動,沉澱專家經驗。在採礦業,工業互聯網不僅要滿足面向企業智能化運營決策,還要滿足多種生產場景的智能化分析需求。

AI作為新興技術,為行業提供的是硬件、框架、算子等通用能力。然而行業場景是專用的、海量的,AI技術的通用性和行業場景的專用性、多樣性存在天然的裂谷。要跨越這條裂谷就必須降低AI開發門檻,實現AI應用“工業化生產”。華為盤古礦山大模型提供AI開發的基礎能力,打造AI在礦山行業高效率、大規模開發的平台,與礦企、夥伴聯合創新,一個一個場景迭代,覆蓋礦山成千上萬個模型,最終實現全系統智能化。

7.組織重構,企業內、行業內不同組織跨界協同,場景、裝備、人工智能技術跨界融合。

工業互聯網為對傳統企業提出敏捷的訴求,虛擬化、扁平化、生態化的組織和業務形態成為趨勢,企業必須在組織和流程上做出及時響應,建立具有彈性、適應性、差異化的新型組織,以適應企業環境的快速變化。煤礦軍團的運作模式就是一種組織重構,是多兵種合成作戰模式,這種模式將有效融合行業的場景經驗、裝備能力、AI技術,將數字技術帶入礦山行業、融入實體經濟。

“華為煤礦軍團成立以來,堅持以‘為行業找技術’為目標,不僅從華為內部找技術,也從行業找技術。基於ICT技術平台,依託開放合作的智能礦山生態,融合場景經驗、裝備硬件和AI技術,孵化海量智能化能力,促進優秀能力被廣泛調用。” 鄒志磊總結道，“華為煤礦軍團以‘少人無人、安全、高效’採礦的願景驅動,把握工業互聯網的特點,與行業共同努力,基於‘三個統一’落實‘七大轉變’推進智能礦山工業互聯網建設,將數字技術深度融合到礦山生產流程中。”