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“以数字化推动矿山绿色转型”--三一矿业总经理马伟专访

放大字体  缩小字体 发布日期:2024-01-27 03:42:07    来源:本站    作者:admin    浏览次数:123    评论:0

随着数字经济浪潮的到来,对于实践“数字与现实融合”的企业家来说,他们的选择正在引领数字经济的新趋势。因此,《财富》(中文版)邀请腾讯云帮助千行百业数字化转型,并制作了一系列以“500强企业数字化选择”为主题的访谈。在本期文章中,《财富》(中文版)进入三得利矿业,讨论了在新一轮工业革命浪潮中,三得利矿业如何抓住机遇,从传统重型设备制造商转型为智能解决方案提供商。

《财富财富》是1652年的鄂尔多斯,蒙古语的意思是“许多宫殿书”和“水草丰富的土地”。作为蒙古人心中的圣地,除了继承了祖先的英雄野心的千年图腾之外,来自地表之下的礼物--矿物构成了这片广阔高原未来的愿景。作为国家规划的14个大型煤炭基地之一,鄂尔多斯市拥有最重要的煤炭产区之一--东胜煤田,仅全市就有2102亿吨煤炭储量,约占中国煤炭储量的六分之一。在广阔的Hugel和Dalat旗地区,各种类型的矿车在中型和大型露天矿中流动,“无人驾驶”矿车集群吸引了最多的关注。即使没有传统的驾驶员,整个团队也可以系统地参与矿石和泥土的运输。

“我们拥有约50个用于正常生产作业的智能无人车集群,应该是目前单机坑无人作战舰队中规模最大的单机坑。“声音的主人来自三一智矿总经理马伟。作为一家成立不到6年的公司,Saniti Mining致力于“走”智慧、绿色、可持续的未来之路,引领传统矿业进入智慧转型时代。

从“无人化”到“智能矿山”

中国是一个矿业大国,拥有丰富的各种矿山。特别是在煤矿开采中,中型和大型露天矿的生产至关重要。中国煤炭工业协会发布的数据显示,到2022年底,全国共有露天煤矿357座,万吨级露天矿山30多座,总产能达到1.162亿吨。露天煤矿平均年生产能力为325万吨,约为钻井煤矿的三倍,约占煤炭产量的8%,占全国煤炭产量的23%。

然而,露天矿和整个采矿业也面临着现实问题。首先,矿山经常面临山体滑坡和坍塌等自然灾害的威胁。相对恶劣的天气和环境条件,如极端高温或低温,也可能给从业人员带来问题。第二,矿工也长期处于短缺状态。与此同时,传统载人运输行业的培训周期长,工作强度高,工作环境枯燥、封闭,对新一代人缺乏足够的吸引力。在工资水平相同的情况下,年轻人更倾向于在其他行业寻找工作。机械化和自动化的不断引入减少了人类对传统采矿业的参与,但仍然无法满足巨大的生产需求。随着5G网络、人工智能、云计算等新一代信息技术的快速迭代,传统采矿业也面临着数字化、智能化转型。“无人化”是“智能矿山”整体概念的基础。马伟说,在这个过程中,“无人”是最高标准,最低门槛。首先,无人驾驶采矿车的运行将使工人远离前线工作,大大减少了高风险地区的人员数量,降低了事故发生的可能性,大大提高了行业的安全性。其次,无人矿用车可以实现24小时连续运行,打破传统采矿时间的限制,大大提高运输效率和生产率。此外,自动化采矿车辆可以集成到数字化和自动化采矿管理系统中,以实现最佳的资源分配、路线规划和运营调度,从而提高整体运营效率。在精准管理和节能减排下的精准操作,可以大大减少传统采矿造成的环境污染,使工业更加绿色。构建一个完整的智能矿山运营管理体系存在两个难点。一是工具方面,如何将采矿工具和生产过程数字化,包括无人设备和生产过程的数字化监控。第二点是数据端,将自行车数据与云分析平台、运营服务平台数据整合到同一个系统中,基于实时数据做出智能决策,并利用人工智能分析数据,做出科学的管理决策。是完成矿山各作业环节的互动与协调一体化的一种方法。对此,马伟承认,三提矿业在“硬件”和“软件”方面得到了很大帮助,可以更加果断地迈出发展的一步。

工具侧,重工业基因确保“硬实力”

在我国,露天矿山经营的成本主要集中在采矿、运输和处置作业环节,无论是生产端还是运输端,都离不开相关设备的使用和支持。同时,智能矿山对设备要更加精准,不仅要保证单个设备的自由运行,还要保证各环节的实时响应协调。对于无人驾驶宽体车辆,集成了许多技术和设备,包括电线底盘、传感融合、智能调度、规划控制和5G传输。国内早期厂商和头矿企业的解决方案大多集中在与相关技术企业合作对现有主机设备进行智能化改造和升级的迭代上,缺乏大型制造业向前装载车辆的能力。“与国内外的朋友相比,三一重工可以提供全套的矿山机械,这也是我们的优势之一。就像马说的。三一智矿的“原产地”决定拥有“重工业”基因,有能力完成无人预装设备的生产。三一重工有限公司成立于1994年,为市场提供混凝土机械、挖掘机械、起重机械、筑路机械、打桩机械等传统土方工程所需的产品,以确保新设备的质量和生产能力,满足市场用户需求。在技术研发层面上,三一重工的制造经验和研发团队可以支持三一智矿新技术、新产品的开发。因此,在传统机械产品的基础上,三一矿业有能力“定制”自己的智能采矿程序,创造出能够正常运行的落地解决方案。例如,三提矿业在2019年推出的SKT90Ei矿山无人驾驶纯电动宽体自卸车,不仅满足了智慧矿山运输设备的需求,其新能源动力大大减少了传统柴油车造成的排放污染。这不仅可以提高矿山的运营效率,也有助于实现低碳绿色矿山建设目标。

数据端与首席云服务提供商合作构建未来解决方案

在智能矿山建设中,无人卡车、智能挖掘机、监控设备等硬件设备起着基础载体的作用,是实现智能矿山的物理基础,其背后的“灵魂”是核心智能云技术和数据驱动决策系统。通过将先进的传感器和通信技术集成到硬件设备中,可以收集大量实时数据并将其发送到中央处理系统,由人工智能和机器学习算法进行分析和处理。数据驱动的决策系统还可以在长期数据分析的基础上,提出设备维护的最佳时机、资源利用的优化等改进建议,从而实现智能矿山的高效运行。对于智能矿商来说,建立一个全平台体系,需要在优势领域与优秀的云服务商进行“跨境合作”。例如,在矿山的恶劣环境中,延误和不稳定可能导致严重的安全事故。在早期的“无人驾驶”矿车场景中,实时图像和业务运营无法同步低时延、低丢包,需要将图像信息发送到远程驾驶舱屏幕,需要经过摄像头采集、编码、网络传输、解码、渲染等环节,行业平均时延在300毫秒左右。这种延迟意味着,当车辆以每小时30公里的速度前进时,远程驾驶员从屏幕上看到的车辆与障碍物之间的距离将比实际物理距离长2.5米,从而影响驾驶员的判断力,带来安全隐患,降低驾驶效率。这样的安全隐患迫使早期的“无人驾驶”采矿车辆,需要安全人员坐在车辆内进行监视和接管。只有在不到200毫秒的延迟下,无人驾驶,更接近远程驾驶舱的感知和现场驾驶体验。它还可以避免自动驾驶故障,导致车辆无法通过远程系统接管。

Saniti选择与中国领先的云服务提供商腾讯云深入合作,打造5G远程实时控制产品和解决方案。“音频和视频传输对我们来说是必不可少的技术。在与腾讯云的交流中,我了解到,腾讯云拥有能够实现100毫秒以内延迟的技术,比很多朋友都有优势。谈到与腾讯云的合作,马伟表示:“对于电信行业来说,也许什么都不是,但在行业层面,100ms的代表性非常重要。“这是关于采矿卡远程操作的安全性。

腾讯云的技术基础也是此次合作的关键。经过20年在C端市场的技术积累,腾讯云影音已经构建了覆盖全球的腾讯云RT-ONE音频视频通信网络,拥有业界领先的完整PaaS平台,催生了100多个场景应用实践,满足了业界对时延和稳定性的高要求。在与三尼提合作时,腾讯云影音业务副总经理王军曾说过:“我们最关心的是两个指标。一个被称为超低延迟,另一个被称为Katon。为了解决车辆在无线信号不稳定的环境下的图像传输问题,腾讯云利用5G和音视频传输技术自主开发了一套解决方案。这些功能包括增强的5G拥塞控制、适应移动环境的高动态速率控制,以及增强的链路数据包丢失能力。此外,由于操作方面,早期的前台驱动反馈二维视觉图像深度信息的缺乏,影响了部分场景的远程操作效率,腾讯云花了半年时间在大视野肉眼3D视频传输技术上,落地应用、现场使用反馈满意度得到了很大提升。

以支持行业的发展。

三提智矿山的成立,在矿业行业首次实现了全无人预装设备的研发和商业化。Saniti Mining整合集团和外部资源,打造出业界和客户认可的智能采矿解决方案。这一成就标志着从实验性改造阶段过渡到商业化的前瞻性设计阶段。但在马威看来,行业创新进步和智能化的目标,并不是仅仅靠一两个参与者和“跨境”合作者来实现的。一个行业的健康发展需要更多的力量来构建整个行业的长期社会责任意识,从业者不仅要注重商业利益,还要注重长期的投资和社会价值。我们希望有更多优秀企业参与到竞争与合作中,共同推动行业进步。王军还表示,腾讯云与三得利矿业的合作样本将为国内行业大规模复制提供参考,加快行业发展。未来,腾讯云将积极与三得利等合作伙伴合作,协调上下游共赢发展,推动行业标准化和数字化发展。

后记(后记)

近日,在全国矿山安全生产工作会议上,国家矿山安全监督局有关负责人表示,2024年,我国将推进矿山安全科技赋能,加强科技支撑能力建设,加强关键技术研究和先进应用装备,加强矿山安全信息化和智能化建设。列宁曾说过:“没有煤炭工业,现代工业和工厂是不可想象的。煤炭是工业的真正粮食。对于当前的中国来说,完成矿山数字化和智慧矿山改造,推进绿色矿山改造,将成为保障国家能源转型愿景实现、实现“双碳”战略和“3060”目标的重要组成部分。马伟在接受采访时表示:“要成为一个企业,最终的结果必须为社会创造价值,需要成熟的商业规划和实践。当我们把目光转向潮脑梁煤矿时,我们发现他所说的不是真的。从实验室到矿山,从模拟到实际操作,从人类到无人驾驶,三尼特及其合作伙伴正在帮助中国采矿业朝着安全、高效、经济、智能和可持续发展的未来迈进。特别版的。|本文中的相关数据是基于访谈和公共信息材料,未经许可不得转载。

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