主数据管理系统在煤炭企业的设计与实现

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智能化煤矿数据治理体系与关键问题研究

智能化煤矿数据治理体系与关键问题研究摘要：现如今，我国经济发展十分迅速，针对智能化煤矿建设过程中存在的“数据孤岛”现象严重、数据质量低、数据治理体系缺乏、数据赋能不够充分等问题，分析了智能化煤矿大数据治理的基本需求，研究了智能化煤矿的数据采集和存储、数据清洗与标准化处理、数据资产规划、数据共享交换等关键技术。

结合小保当煤矿数据治理现场实践情况，提出了基于工业互联网体系的智能化煤矿大数据治理总体技术架构，该架构功能与智能化煤矿大数据治理的基本需求相对应，向下实现多源异构感知数据的接入、集成和融合，向上为各种煤矿智能化应用开发提供数据服务。

通过数据接入存储服务统一接入煤矿生产控制、安全监测、经营管理等系统的数据，接入过程实现必要的协议转换与数据预处理；通过数据清洗与标准化服务提供的多维分析引擎、算法开发引擎实现数据加工过程，将原始数据转换为体系化的分层数据资产；最后通过数据共享服务将数据资产以标准接口的方式提供给其他系统使用，实现数据价值落地。

从煤矿单系统应用、矿井级应用和公司级系统应用全方面展示智能化煤矿数据治理成果在不同业务场景下的实践应用情况，智能化煤矿大数据经过统一的数据治理之后，能够实现数据的融合应用，打破数据孤岛，提升数据质量，形成煤矿独有的数据资产，为煤矿生产运营提供重要价值。

关键词：智能化;煤矿数据;治理体系;关键问题引言数据中台是智能煤矿建设的数据底座，是煤矿大数据应用的基础。

提出了包含数据汇聚、数据开发、数据存储、数据资产管理、数据服务等的智能煤矿数据中台建设思路；设计了智能煤矿数据中台架构，分析了数据中台的数据标准规范、大数据基础支撑、数据汇聚、数据开发、数据资源池、数据资产管理、数据服务、运维保障等功能模块；探讨了建设智能煤矿数据中台过程中高并发低时延数据处理、数据分级分类存储、数据治理、基于大数据的煤矿灾害风险模型构建等关键技术的解决方案。

应用表明，智能煤矿数据中台实现了数据汇聚、数据开发，以及各类感知数据、基础数据、管理数据的分级分类存储、数据资产管理、数据建模、模型训练、数据服务等，使得煤矿多源异构数据从数据资源变为数据资产，可提供基于大数据的调度决策、灾害风险分析、设备健康诊断、预防性维护等应用，解决了煤矿信息孤岛严重、数据难集成、智能化分析水平低等问题。

9煤炭企业本质安全管理信息系统

9煤炭企业本质安全管理信息系统（此部分内容由中国矿业大学北京校区课题小组完成）9.1煤矿本质安全治理系统设计目标煤矿本质安全治理系统是信息系统在本质安全治理方面的应用, 它是应用信息系统的原理和方法, 以运算机和现代通讯技术为差不多的信息处理手段和信息传输工具, 为本质安全治理提供信息服务和决策的人机系统。

该系统通过读取各类矿井安全监控系统（如通防监控系统、人员定位监控系统等）的实时监测数据和猎取煤矿人-机-环境的其它有关信息, 从系统工程观点动身, 对煤矿本质安全状况进行综合分析、推测、评判等, 以便及时发觉事故及潜在危险, 并为采取系统有效的风险操纵和安全策略提供决策支持。

系统开发的具体目标:（1）对建立的煤矿本质安全治理体系的有关标准进行治理（包括体系标准的修改、更新和完善等）。

（2）对与煤矿本质安全治理有关的监测、监控等系统提供的信息和煤矿人-机-环境的其它有关信息进行实时分析, 对煤矿本质安全状况进行综合分析、推测、评判等。

（3）按照建立的煤矿本质安全治理体系标准, 从建立的煤矿本质安全治理要素动身, 对煤矿的本质安全进行综合评判。

9.2煤矿本质安全治理系统功能结构9.2.1 系统结构从系统结构上来看, 将本质安全治理系统分为数据处理层、治理层和决策层。

系统数据处理层要紧进行数据的输入、处理和输出, 所提供的作业层信息, 例如安全知识查询、安全检查表的填写、事故及三违统计、读取矿井安全险源的实时监测数据等, 是本质安全治理系统的工作基础；而系统治理层则以按照数据处理层形成的数据, 对过去和现在的数据进行分析, 推测以后变化趋势, 形成治理操纵信息, 例如基于险源实时监测的安全预警、事故树分析库、事故统计分析、安全风险操纵工作指派及实施信息反馈等,为治理者提供了有效的信息和治理方法；系统决策层则在处理层和治理层基础之上, 形成安全状态的推测、评判信息以及本质安全治理的实施成效评判信息, 从而为高层决策提供决策的依据。

用友NC煤炭行业解决方案

采购发票管理
采购结算
采购到货管理
质量检验
设备资产管理系统
存货成本核算应付账款管理
基础数据管理
组织机构定义
----集团 ----生产矿厂 ----部门 ----区队……
岗位角色定义
----计划员 ----采购员
----库管员 ----结算员……
物资档案管理
----物资分类 ----物资基本档案 ----物资管理档案
存货的移动加权平均法计价
存货的内部交易
内部交易的财务处理
集团的合并报表
•目存货品种多达12万种的前题下，存货采用移动加权平均法计价，出库成本的计算更为精确，内部成本绩效考核的依据更公平
•通过内部交易功能，实现了库存物资的调拨协同，无须再次进行数据的重复输入，也有效的避免了人为错误。
•配合系统的内部交易处理功能，系统自动进行财务记账处理，并能非常对账处理工作
内部市场
综合自动化/制造执行系统
UAP 集中统一的应用平台
（基本档案、系统配置平台、预警平台、审批流平台、业务流程配置平台\动态会计平台、二次开发平台、查询引擎、外部数据交换平台……）
应用分层
业务驱动，一体化管理
统一平台
关键应用系统 - 集中物资管理
全面视角下的物资管理需求
管理视角集团管理物资供销基层单位责任部门
？付款申请
付款单
总账
记账凭证
--注：销售到收款的财务业务一体化同上示意
乌海能源：信息化应用效果（业务效率改进）
采购合同金额
14783.90
15348.33
12982.21 9023.23 11442.02
13204.54

基于ERP的煤炭企业物资管理研究

准确地了解，并及时组织货源、
调整生产经营工作。无法实时掌握和监控一些重点欠款用户的货款回收情况等。
统扩充到企业外部，从而实现企
业管理的全过程控制。
争力，是新形势下煤炭企业物资管理必须解决的课题，煤炭企业的物资管理要在竞争中立于不败之地，必须解决当前存在的突出
容；四是要有防范煤炭企业风险的意识；五是要
２进一步理顺了采购管理体制。根据内控．要求，将采购、计划的岗位和人员进行分离，在Ｓ系统中通过角色划分，赋予采购员和计划员ＡＰ
不同的权限，进行严格的控制，明确采购和计划各自的岗位职责，形成相互监督、相互约束的制衡机制。如，分公司材料科采购员只能采购个别大类的物资，其他类别物资则无权采购。
制使用库存或寄售库存；实现分公司范围内各库
存地之间物料的移拨和调剂；实现从库存发货到
解决国有煤炭企业所面临的问题，需要采用集中化管理思想，在战略上实行集中监控、整合所有资源，才能实现集团战略目标。煤炭企业ＥＰＲ的实施是一项系统工程，必须站在全局的高
决方案的重点在于以财务管理为核心的内部资源的全面管理，改
造管理流程，提高管理效率，实现企业体制创新、技术创新和管
模式创新，为物资管理注入新的
中煤工２０９６国炭业０／３１０
ＲＥＥＲＣＨ＆ＥＬＳＡＸＰ０ＲＥｌ研奔摄索

煤炭行业数字化转型研究报告

煤炭行业数字化转型研究报告煤炭行业是中国经济的重要支柱产业，也是世界最大的煤炭生产国和消费国。

然而，由于煤炭产业的高污染、低效益和高风险等问题，煤炭行业数字化转型已成为当前的发展趋势。

本文旨在对煤炭行业数字化转型进行研究分析。

一、数字化转型的背景和意义数字化转型是指利用新兴技术将传统产业转型升级，实现数字化、智能化、网络化、服务化的目标。

随着煤炭行业面临物料资源、环境污染、能源消耗、生产智能化等一系列挑战，数字化转型已成为提升煤炭行业竞争力、转换行业发展方式的必由之路。

数字化转型的意义在于，一方面可以提高煤炭企业的管理效率和生产效率，从而降低生产成本和提升产品质量；另一方面可以实现煤炭行业的智能化升级，节能降耗，减少环境污染和安全风险，实现可持续发展。

二、数字化转型的具体应用1.一体化信息管理系统随着科技的发展，煤炭生产企业管理难度逐渐增大，缺乏统一管理平台。

煤炭行业数字化转型可以将生产流程、供应链、销售管理、物流等多个环节进行全面数字化、网络化、智能化，通过一体化信息管理系统整合全局数据，快速、精准定位问题与掌握行业动态。

2.智能化装备煤炭行业的生产装备已经过时，并且操作过程中存在严重的安全问题。

数字化转型可以将传统设备升级为集成控制、智能诊断的智能化装备。

智能化装备配合互联网、大数据、云计算等技术，可以实现远程监控、自动化生产、质量可追溯、安全可靠的生产模式。

3.大数据应用煤炭行业数字化转型可以通过大数据分析和挖掘，获取全行业产量、销售、价格等方面的数据，并进行深度分析，提高决策的科学性和精确性。

大数据应用还可以进行智能预测、预警、优化和调整，进一步提高生产效率和市场竞争力。

4.物联网应用煤炭生产过程中涉及众多设备、人员和物品，传统的生产模式存在生产信息不透明、数据散乱等问题。

数字化转型可以利用物联网技术，将各个元素无缝连接起来，形成全面的生产数据网络，实现监测预警和远程控制，提升生产效率和安全管理水平。

大数据在煤矿安全管理中的应用研究

大数据在煤矿安全管理中的应用研究发布时间：2022-02-14T08:04:17.644Z 来源：《防护工程》2021年28期作者：李波[导读] 煤炭开采难度也逐步增加，有效利用现代化信息技术加强煤炭安全管理可以有效地避免事故发生，从源头进行安全管控。

国能蒙西煤化工股份有限公司棋盘井煤矿(东区）内蒙古鄂尔多斯 016064摘要：煤炭资源对于国民经济以及民生保障具有重要影响，近些年来随着我国工业化水平不断提升，越来越多的信息化应用与煤炭行业进行了深度融合，同时也产生了海量的生产和管理数据，但目前的数据开发以及数据利用还处于初步阶段。

本文针对大数据的应用价值进行分析，探讨数据对于煤矿安全管理的意义，并结合煤矿生产现状提出大数据在煤矿安全管理的优化策略。

关键词：煤矿生产；安全管理；大数据应用我国属于典型的多煤少油国家，煤炭资源在我国分布较为广泛，并能为工业生产和民生采暖提供有效保障。

信息化技术产业正在深刻地改变着人们的生产生活方式，其中的大数据技术对于开采生产具有重要作用，但是随着人们对于资源需求量的增长，煤炭开采难度也逐步增加，有效利用现代化信息技术加强煤炭安全管理可以有效地避免事故发生，从源头进行安全管控。

一、大数据对于煤炭生产的价值（一）大数据的优势分析计算机和互联网是当前社会发展的重要工具，改变了传统工作方式且解放了劳动力，而大数据则是在此基础上形成的更为先进的数据应用形式，最早的理念是由美国科学家提出，相较于传统的数据应用，大数据更强调自身的数据广泛性，但是传统的计算机处理能力无法对海量数据进行即时化分析和管理，因此大数据和云计算两项技术同时运用而生，这使得互联网上的数据能够得到有效优化并能在分析过程中形成多重价值。

首先，由于生产行业的经验不断累积，需要对传统数据以及现代生产情况进行综合对比分析，而大数据则可以在短时间内对海量数据进行处理并提炼最符合目前工作实际的需求数据。

其次，现在大数据应用不单独依托行业内部的数据分析，而是整合多行业以及科研前端的数据，让技术与市场信息也融合到生产中，为企业长期规划提供依据。

信息化背景下煤矿智能化建设的探索与实践

信息化背景下煤矿智能化建设的探索与实践摘要：随着信息技术的不断发展改变了人们的生活方式和生产方式，智能化手段进入了各个行业之中，也推动社会的发展变革。

煤矿资源作为当下使用量比较高的重要资源，煤矿企业想要发展转型也需要借助智能化技术来实现。

鉴于此，本文主要分析信息化背景下煤矿智能化建设。

关键词：信息化背景；煤矿智能化；建设中图分类号：TD79 文献标识码：A1、引言我国煤矿智能化的建设经历了从机械化、自动化、智能化到无人化的发展历程。

目前针对于综采工作面的智能化工作仍处于起步阶段，但由于其是智慧矿山建设的重点环节，现代化矿井的建设必须要积极面对。

目前智能化工作面建设的主要技术难点包括工作面的调斜、调直与调平工作，还有设备的人值守、系统远程控制中的抗干扰性和传输效率等问题。

2、我国煤矿智能化发展现状智能化煤矿是指采用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、智能装备等与煤炭开发技术装备进行深度融合，形成全面自主感知、实时高效互联、自主学习、智能分析决策、动态预测预警、精准协同控制的煤矿智能化系统，实现矿井地质保障、煤炭开采、巷道掘进、主辅运输、通风、排水、供电、安全保障、分选运输、生产经营管理等全过程的安全高效智能运行。

尤其在煤矿5G通信系统、煤矿人员定位系统、煤矿机器人、无人驾驶技术、图像识别技术、透明地质应用技术6个方面进行了大量的探索研究。

煤矿智能化建设是一项跨学科、跨领域的复杂系统工程，目前的煤矿智能化建设还处于初步发展阶段，理论指导和依据仍不完善，还有很多关键性的技术问题亟待解决。

具体包括井下低功耗、高精度、高可靠传感器研发；井下综采设备的精准定位、导航等关键技术攻关；井下巷道智能掘进、支护、超前探测、除尘等一体化成套技术与装备；煤矿物联网技术与未来通信技术、大数据、云计算等技术的融合发展等。

煤矿智能化建设涉及矿业工程、自动化工程、信息工程、机器人以及人工智能等多学科，迫切需要与之匹配的高端人才。

煤炭行业大数据云平台解决方案

煤炭行业大数据云平台的产品划分
集团层面的
矿山层面的
1、矿山安全生产综合调度管理系统为矿山提供完整的安全生产解决方案2、矿山无线综合调度管理系统远程移动式终端的智能监测3、矿山井下无线生产管理系统井下隐患拍照，瓦斯巡检，设备点检4、矿山机电设备管理系统利用计算机信息系统简历完善的设备管理体系5、矿山6s党委绩效考核管理系统
集团调度指挥
当矿井异常报警达到规定的级别后，会自动在集团进行报警，提供与报警相关的数据，通过系统可以定位到发生问题具体的地点查看现场情况。
综合分析：通过收集各矿井的监测数据、生产数据、安全数据、销售数据，系统进行多维度数据分析，直观展示出整个集团的运转情况，同时基于对数据的分析为用户决策提供支撑。
处理完成
通知下达
业务指导
现场处理
集团综合调度：通过矿山集团云管控平台的应用，可以使各矿自动化子系统数据在异构条件下进行有效集成和有机整合，实现关联业务数据的综合分析及生产状态的实时评估，集团调度中心调度人员及相关专业部门人员通过相应的权限对安全生产的主要环节及设备运行进行实时监测，实现全集团的数据采集、生产调度、决策指挥的信息化，为矿井预防和处理各类突发事故和自然灾害提供有效手段。
1、集团安全生产综合调度管理系统集团所有矿子公司所有自动采集信息系统综合监测2、集团无线综合调度管理系统远程移动式终端的智能监测3、集团安全隐患管理系统对集团安全隐患进行有效的进行闭环式管理4、集团精细化管理系统针对大型跨省跨地区集团进行精细化管理5、集团经营分析统计系统煮去准确的基础数据和统计数据深度整合内外资源
大数据应用：工作面设备配套计划
系统通过分析工作面上的人员信息、产量信息、风量信息、设备使用信息、工作面属性信息、安全信息，给用户提供出工作面合理的设备配套计划。

浅谈煤炭企业信息化建设

浅谈煤炭企业信息化建设【摘要】煤炭企业信息化建设在当前数字化时代具有重要性。

本文首先介绍了煤炭企业信息化建设的重要性、现状和研究意义。

然后详细探讨了信息化技术在煤炭企业中的应用、对煤炭企业的影响、主要困难、关键技术和推进策略。

结合现实情况分析了煤炭企业信息化建设的未来发展方向、对企业的价值贡献和现实意义。

通过本文的研究，煤炭企业可以更好地理解信息化建设的重要性，提高企业管理水平和竞争力，实现可持续发展。

信息化建设不仅可以提高生产效率、优化资源配置，还可以提升企业服务水平，满足市场需求，推动行业的创新和发展，为煤炭企业的可持续发展贡献力量。

【关键词】煤炭企业、信息化建设、技术应用、影响、困难、关键技术、推进策略、发展方向、价值贡献、现实意义1. 引言1.1 煤炭企业信息化建设的重要性煤炭企业是国民经济的支柱产业之一，其信息化建设对于提高企业的生产效率、管理水平和竞争力具有重要意义。

信息化可以提高煤炭企业的生产效率。

通过信息化技术，企业可以实现生产过程的自动化、数字化管理，提高生产效率和质量。

信息化可以提升煤炭企业的管理水平。

传统的管理方式往往存在信息不对称、决策效率低下等问题，而信息化系统可以实现信息的快速共享和智能化分析，帮助企业管理者及时准确地做出决策。

信息化还可以提高煤炭企业的竞争力。

随着市场竞争的日益激烈，信息化可以帮助企业更好地了解市场需求、把握竞争对手动态，制定更灵活有效的营销策略，从而赢得市场份额和获得持续发展的动力。

煤炭企业信息化建设的重要性不仅体现在生产、管理和竞争力等方面，更可以促进企业结构调整和转型升级，推动企业向现代化、智能化发展。

加强煤炭企业信息化建设，已成为提升企业核心竞争力、实现可持续发展的必由之路。

1.2 煤炭企业信息化建设的现状随着信息化技术的迅速发展，煤炭企业信息化建设也在不断提升。

目前，煤炭企业信息化建设已经逐步成为企业发展的必然趋势。

在煤炭企业中，信息化建设涉及到生产、管理、营销等各个环节，并且已经在很大程度上改变了传统的生产经营方式。

试谈主数据管理信息系统的建设

ＤＴＢＳＡＤＮ０ＭＴＮＡＡＥＥＴＡＡＡＥＮＦＲＡ１ＮＧＭＮＩ０Ｍ
数据库与信息管理
试谈主数据管理信息系统的建设
田瑞兰
（神东煤炭集团，陕西神木７９１）１３５摘要：从主数据管理信息系统建设的目的为出发点，重点阐述了主数据管理信息系统建设的几项内容，并以实际
主数据在以上各类数据中占有着重要的位置，如果将整
目前，普遍认为企业的数据可分为元数据（ｅｄｔ、ｍｔａ）ａａ引用数据（ｅｒｎｅＤｔ）Ｒｆｅｃａ、主数据（ｓｒａａ、交易活动ｅａＭａｔｔ）ｅＤ数据（ｒｎａｔｎＡｔｉａ）ＴａｓｃｏｃｖｔＤｔ、交易审计数据（ｒｓｃｏｉｉｙａＴａａｔｎｎｉ
法规的要求。个信息系统比作为一个人的话，那么主数据则为人的骨架。主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。
１应用背景．２
除操作，这些活动在很多关键系统都需要记录，以合符相应
ＴＩＡＮＲｕｉｌａｎ
（ｈｎｕｏａｔｏｌｒｕＳａｘＳｅｍｕ７９１）ＳｅｈａＧｄＥｓＣａＧｏｐ，ｈｎｉｈｎ１３５
ＡｂｔａｔＴｉａｔｌｓｆｏｔｅｍａｎｄｔｎｇｍｅｔｉｆｒｔｎｓｓｅａｔｒｎｏｎｆｔｅｐｒｏｅａｄｆｃｓｓｓｒｃ：ｈｓｒｃｅｉｒｍｈｉａａｍａａｅｎｎｏｍａｉｙｔｍｓａｓａｉｇｐｉｔｏｕｐｓｎｏｕｅｉｏｔｈｏｓｅａａｍａａｅｎｎｏａｉｎｓｓｅｃｎｔｃｉｎｏｅｅａｌｍｅｔ，ｎｎＨｏｔｅａｔａａｅｉｂｅｙｄｓｎｍａｔｒｄｔｎｇｍｅｔｆｒｔｙｔｍｏｓｕｔｆｓｖｒｌｅｅｎｓａｄｆａｙｔｈｃｕｌｃｓｓｒｆｉ－ｉｍｏｒｏｉｉｌ

数字化煤炭站台中的煤炭智能采制化系统的开发

数字化煤炭站台中的煤炭智能采制化系统的开发摘要：目前中国煤矿开采已经开启了智能化模式，煤矿智能化开采是将人工智能、物联网、大数据分析、云计算等先进技术与煤矿井下生产设备、地质情况等进行融合，形成了生产设备全面感知、自主学习、及时预测、动态决策的机器智能系统，实现了煤矿采煤工作面生产流程全自动化，在这种情况下，必须在煤炭检测工作中融合智慧模式，以此来保障样品安全的同时，可以在一定程度上帮助企业缩减开支，强化经济效益，促进行业可持续发展。

系统将标准化、智能化和信息化的建设理念和传统管理以及煤炭站台现状相结合，在符合企业质量效益的需求下改进煤炭检测设施。

本文主要论述了数字化煤炭站台中的煤炭智能采制化系统的开发，仅供参考。

关键词：数字化；煤炭站台；智能开采引言煤炭是中国工业发展的基础能源，对促进中国国民经济发展具有重要作用。

煤碳检测是个有连续性的系统工作，长期以来，传统检测工作误差因素多，工作量大。

故煤炭检测应该率先进行自动化、智能化升级改造，以适应安全生产的需要。

1煤炭采制样简介1.1 煤炭采样煤的采样，无论是手动还是机械采样，必须采取数量与原始批次非常相似但质量成比例相同的煤。

但煤质并不总是均匀的，而且可变性使其难以具有代表性。

在对煤炭进行化验之前，必须获得具有代表性的样品。

煤炭采样应严格依据 GB 475—2008 “商品煤样人工采取方法”进行现场操作。

输煤设施的变化使得几乎不可能发布一套适用于每种人工取样情况的规则。

采样方法的选择取决于抽样目的、所需精度、场地的可行性以及技术、经济和时间限制等因素。

从静止的物料中手动采集代表性样品涉及非常大的困难，自动取样系统，肯定会在质量和成本方面产生具有代表性的样品。

当进入采样区域后，PLC 判断位置，给机器人一个动作指令，机器人抓取煤样放入接料胶带入料口，通过胶带将煤样输送至破碎机，破碎完后进入缩分器缩分，缩分的子样流入收集器中，弃样流入斗提机中，然后通过斗提将弃样返回到弃料胶带，弃料胶带将弃料输送至弃料斗中，通过机器人抓取把弃料放入车中，尽管可能存在与人为判断相关的错误，但可以避免，可以有效地收集可定义数量的样品。

神东煤炭企业数据规划方法

信息系统的不断开发建设与应用，企业数据日益庞大，如何对整体数据进行规划利用，如何将各个分散的系统中孤立的各类数据信息变成网络化的共享信息资源，将各信息系统进行整合，现信息的快捷流实通和共享，目前神东企业信启、面临的是化迫切问题，同时也是神东在信息化建设过
统、公自动化系统、全监测监控系统、办安生产管理系统以及井下人员定位系统、煤
４．数据清理方案
数据准备与清理作量大，范围广，
变信息流和决策的制定，由此影响管理并
矿本质安全管理信息系统等，并正在建设人力资源管理系统、地质测量管理系统、
础结构，中各个的模块设计可以被连接其起来。那种综合的、包括一切的设计太复杂，众多￣ｑ的相互影响，数不清的变化ｌｑ＇
都纠缠在一起，实现的代价也很高。而这
种基础结构，应该是管理上所需要的一组
最小数目的模块，并能保证系统的扩充和互用。在良好网络结构和稳定数据模型的
要想在系统中根除是极为困难的。
反复性强，因此确定好工作的先后顺序十分必要。首先确定了优先级原则：按照各个主题域的权重进行优先级排序，主题域
中重中之重的优先；数据变化速度，数据
计划管理系统等。随着企业的不断发展，

浅谈管理软件在煤矿生产中的应用

浅谈管理软件在煤矿生产中的应用随着科技的不断进步和应用，管理软件在煤矿生产中的应用也越来越广泛。

管理软件主要解决了以下几个问题：信息沟通，数据监控，人员管理，质量控制等方面的问题，在煤矿生产中，这些问题也是非常关键的。

一、信息沟通煤矿作为一个生产性企业，需要通过信息的共享和沟通提高整个企业的效率和生产力。

管理软件可以实现网络化、信息化、现代化的管理，将企业内部和外部的信息整合和传递，从而提高了效率和准确性。

管理软件整合了企业内部的各个信息系统，比如企业内部的电子邮件、内部网络、协同办公平台等，可以快速地传达和共享企业的相关信息。

同时，通过管理软件，可以实现对煤矿运营过程中的数据进行采集，从而获得实时的信息和数据，为企业决策提供支持。

二、数据监控在煤矿生产过程中，需要对采煤机、通风机、水泵等设备进行状态监测。

传统的数据监控方法往往需要人工巡视，耗费时间长，且准确度不高。

而管理软件则可以实现数字化和网络化的监测，实时的采集数据，并提供可视化的展示方式，从而提高准确性和效率。

在现代矿井建设中，无人机、传感器网络等载体正在成为数据监测的主流。

管理软件对接巨大的数据信息，通过数据分析和处理，可以快速找出问题出现的根本原因。

同时，它还可以将预警机制融入数据监控中，及时监测设备运行状态的各项指标，发现异常情况及时报警，防止设备运行超载，提高煤矿生产的效率、安全和稳定性。

三、人员管理人员管理是煤矿生产中非常重要的环节，涉及到人员的考核评价、出勤管理、培训与在岗培训、安全管理等。

传统的人力管理方法往往需要大量的人力物力，管理方式优劣不一。

而管理软件则可以实现智能化和自动化的人力管理，大大提高工作效率和准确性。

在煤矿内部，管理软件可以通过智能化管理的方式监管煤矿职工的上班时长、请假时间、考勤等数据，以此对煤矿职工进行出勤管理。

同时，管理软件还可以帮助企业对职工进行培训和在岗培训，员工将培训情况录入管理软件中，这样方便企业管理并能全面了解员工学习的情况。

煤炭信息系统软件开发技术方案

1.项目背景随着公司规模的不断发展，业务数据量大幅增加，公司报表种类和数量也成级数增长，最终手工统计工作无法实现既定目标，相继出现统计错误、数据重复和遗漏等一系列问题，造成了数据不一致，最终带来领导决策的偏差。

为了解决上述公司业务信息管理中存在的诸多问题和公司对信息化管理的迫切需求，公司将构建企业信息系统（EnterpriseInformationSystem，EIS），将建立基于WEB 的煤炭调运业务管理系统（CoalConveyanceandMa rketingManagementSystem）。

此系统实现公司能实现业务数据的实时录入，并能向公司提供全程监控、质量跟踪以及成本核算的基础数据，作为决策的基础数据。

2.相关技术分析目前，C/S 和B/S 程序模式仍然是最主流的软件架构，二者各有优势和不足，本系统选择最为合适的开发模式是B/S模式。

在B/S 模式的程序架构下，.NET、PHP 和J2EE 是WEB 应用开发三大主流技术，综合比较，基于J2EE 技术具有可延展性、灵活性、易维护性的的特点，为本课题提供了的良好实现平台，因此选择了J2EE 作为系统的具体实现技术。

3.系统需求分析煤炭调运管理业务是煤炭企业公司现有业务中最基础，但同时也是最为复杂的项目。

其主要包括回空、装车、运输和销售（直达、下水、出口）四个环节。

煤炭调运的业务流程如图1所示。

图 1 煤炭调运业务图4.建设方案4.1.标准规范（1）《信息技术软件工程术语》（GB/T 11457–2006）；（2）《信息技术软件生存周期过程配置管理》（GB/T 20158–2006）；（3）《计算机软件文档编制规范》（GB/T8567–2006）；（4）《信息技术软件生存周期过程》（GB/T 8566–2007）；（5）《计算机软件测试规范》（GB/T15532–2008）；（6）《计算机软件需求说明编制指南》（GB/T9385–2008）；（7）《计算机软件测试文件编制指南》（GB/T9386–2008）；（8）《计算机软件可靠性和可维护性管理》（GB/T14394–2008）；（9）《系统与软件工程用户文档的管理者要求》（GB/T 16680–2015）；4.2.建设原则4.2.1.先进性原则近年来信息技术飞速发展，用户在构建信息系统时有了很大的选择余地，但也使用户在构建系统时绞尽脑汁地在技术的先进性与成熟性之间寻求平衡。

50互联网+SAP助力煤炭集团业务创新

借助 SAP MII，该公司能够执行贵金属核算，因而无需关闭矿区进行年度盘点，同时还可提高产量
借助 SAP MII，该公司优化了数据分析工具，进而加速了产品发布，并增加了批量产出
© 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved.
采用互联数字化技术解决安大略省红湖金矿尾矿开采接续问题，智能分析勘探方案
采用物联网技术将 3,700 台车辆全部联网，监控车辆行驶情况、油位和油耗。每年就节省了 5% 的维护成本和 10% 的燃油成本
MMG依托 EHSM实现对有害物质、事故、未遂事故和安全规章的遵守情况的分析，持续改善其 EHS 流程和结果。该公司表示，他们能够收集有效数据以便从事故中吸取经验教训，这有助于他们确定和分享各个矿区的最佳实践，降低风险，预防事故，实现企业的持续发展。
运营绩效
产品质量
流程优化
产品网络
SHENHUAGROUP 777
SAP 互联网+矿业案例
通过在多个矿区实施 SAP MII，该公司将工厂系统集成到了 SAP Business Suite
借助 OSIsoft PI System 和 Aspen Historians，无需其他 SAP 应用，该公司就能在加拿大和印度尼西亚的各个矿区进行流程分析
3 采选生产环节互联协同
4 设备云服务
5
设备间互联
©©22001155SSAAPPSSEEoor raannSSAAPPaafffiflialiateteccoommppaanny.y.AAllllrirgighhtstsreresseervrveedd. .
SHENHUAGROUP 1313

云计算在煤炭企业信息化建设中的作用及应用探析

DCWTechnology Application技术应用141数字通信世界2024.02煤炭企业自2018年全面实施“互联网+”改革至今，已经在信息化建设中应用了ER P 系统、物联网技术、数字孪生技术、BIM 技术、SQL 数据库技术、大数据技术、人工智能技术等，有效提高了生产效率与管理水平。

新时期，为了在新的转型阶段，通过数字化、工业化、产业化、生态化方面的资源整合构建全新的煤炭生态系统，实现“智慧煤炭”建设目标，应进一步引入云计算技术为其实践赋能。

下面先对云计算的内涵与分类做出简要概述。

1 云计算概述1.1 内涵自1960年发明互联网至今，先后经历了互联网、电子商务、云计算三次革命。

根据美国国家标准技术研究所（NIST ）的定义，云计算主要是指“一种对计算资源提供网络访问”的技术，既强调了它作为IT 资源的使用模式，也突出了它的技术属性。

从内涵方面看，云计算属于分布式计算范畴，可满足网络计算要求，其特点集中表现在虚拟化、动态可扩展、按需部署、灵活可靠、性价比高等方面。

应用该技术时可以根据其服务类型，在平台化的体系结构下按用户界面→服务目录→管理系统→部署工具→监控→服务器集群等构成要素进行操作。

目前，我国已在各行业、领域对该技术进行了研讨及推广应用，形成了诸如医疗云、存储云、金融云、教育云等[1]。

1.2 分类云计算的分类比较复杂，在不同视角下可将其分为不同类型。

例如，我国主要是从云部署模式与云使用范围方面，一般将其分为三大类：公共云、私有云、混合云。

再如，美国国家标准技术研究所（NIST ）则在云计算定义的基础上，按照其服务层次或服务类型，将其分为三种服务层次：IaaS （基础设施即服务）；PaaS （平台即服务）；SaaS （软件即服务）。

从近年来各类企业对云计算的应用经验看，主要是对其进行关云计算在煤炭企业信息化建设中的作用及应用探析王彦斌1，孙延钊2（1.国能神东煤炭集团，陕西神木 719315；2.陕西亿杰鑫信息技术有限公司，陕西西安 710065）摘要：近年来，煤炭企业通过信息化建设，初步实现了提质增效、节能降耗、节约成本等目标。

煤矿数据中台建设方案

政策背景目前，我国煤矿智能化发展处于初级阶段。

为促进煤矿智能化建设，国家发展改革委、国家能源局等八部委联合发布了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，其中提出需实现煤矿智能化和大数据的深度融合与应用等。

针对煤矿存在的信息化标准缺失、信息孤岛等问题，提出了基于云计算和大数据技术建设智能煤矿统一大数据平台的思路。

行业痛点煤炭行业存在大量数据孤岛现象，数据使用率低、维护少，集团-区域-矿井纵向信息联动还未打通，“人-机-环-管”数据未融合、业务未连通，需要提高数据效能，包括数据分析、数据共享、数据治理等。

煤炭行业内存在大量“烟囱式”系统，缺少一体化平台，难以全面实现信息共享和高效集成。

目前，物联网、云计算、大数据、人工智能、智能控制等新一代信息技术在煤矿领域的应用单一、智能化赋能还不足。

（总结以上？），面临数据采集难、治理难、应用难的问题：生产设备数量越来越多，时序数据及基础组件标准不统一；核心设备状态异常无法感知，设备运维效率低，设备运维成本高；生产类系统数据不能集中管理，各业务系统数据难以融合应用，严重影响数据价值释放；设备故障诊断、经营分析、安全管控等场景，需要更加专业的技术进行支撑。

建设目标实现煤矿海量生产数据的存储、管理、计算与分析，进一步支撑煤矿各种安全生产应用，为矿山智能化应用奠定基础。

智能煤矿数据中台建设思路完善数据采集体系推动自动化进程，全面实施基础数据自动化采集生产数据采集。

不断完善基础数据采集设施的建设，进一步实现对温度、压力、流量、油耗、粒度、液位、品位、重量和水电量等基础数据的自动采集，提升各类生产信息及时准确上传的能力，打破各信息化系统之间、各行业之间数据壁垒，建立起统一、规范、开放的数据信息资源系统，实现数据互联互通。

业务数据采集：将工作写实、出差管理、休假管理、会议管理、日程管理等业务流程高度集成、统一管理，打破部门壁垒，实现管理横向融合，规范和优化机关日常事务的业务流程，从“人找事”变“事找人”，既实现了无纸化办公，又完成了业务数据的全采集。

煤炭行业的人工智能应用了解人工智能在煤炭行业中的应用案例

煤炭行业的人工智能应用了解人工智能在煤炭行业中的应用案例煤炭行业的人工智能应用案例人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来快速发展的一项技术，它已经被广泛应用于各行各业中。

煤炭行业作为我国能源产业的重要组成部分，也逐渐意识到人工智能的潜力，并开始在煤炭行业中积极探索和应用。

本文将为您介绍煤炭行业中的人工智能应用案例。

一、智能采矿技术传统的煤矿运营方式通常需要人工参与，但这种方式存在许多隐患和劳动安全问题。

人工智能技术的引入为煤矿提供了新的解决方案。

智能采矿技术利用各种传感器、机器学习算法和数据分析等技术，实现了煤矿采矿过程的自动化、智能化管理。

这不仅提高了采矿效率，降低了生产成本，还减少了矿工的劳动强度和安全风险。

例如，采用人工智能技术的自动驾驶采矿车能够自主进行煤炭开采作业，不仅提高了作业效率，还有效降低了事故发生的风险。

二、智能能源管理系统煤炭行业作为我国主要的能源来源，对于能源的消耗和利用具有重要意义。

人工智能技术可以应用于煤炭行业的能源管理系统，实现能源的智能监测和优化调度。

通过大数据分析和机器学习算法，能够准确地预测能源需求、优化能源供给，并且实时调整能源分配。

这不仅可以提高能源利用效率，降低能源消耗成本，还可以减少环境污染和碳排放。

例如，在煤炭热电联产过程中，利用人工智能技术的能源管理系统可以实现对锅炉温度、燃烧效率等关键参数的智能监控和调控，从而提高能源转化效率。

三、智能煤炭质量检测煤炭燃烧是我国主要的能源利用方式之一，但是不同质量的煤炭对于燃烧效率和环境污染产生显著影响。

传统的煤炭质量检测通常需要耗费大量人力和时间，且结果存在不确定性。

而采用人工智能技术的智能煤炭质量检测系统可以通过图像识别、模式识别等技术，对煤炭的质量进行准确快速的检测。

这不仅可以提高煤炭的质量控制和产品合格率，减少了人工检测的耗时和不确定性，还可以降低能源消耗和环境污染。

例如，利用人工智能技术的煤炭分选设备可以根据煤炭的图像特征和光学参数，自动判断煤炭的质量等级和适用用途。

煤炭企业数据安全管理制度

一、总则1.1 目的为加强煤炭企业数据安全管理，确保企业数据的安全、完整、可靠和可用，防范数据泄露、篡改、丢失等风险，根据《数据安全法》、《网络安全法》等相关法律法规，结合企业实际情况，制定本制度。

1.2 适用范围本制度适用于煤炭企业内部所有涉及数据收集、存储、使用、处理、传输、销毁等活动的部门和个人。

二、数据安全责任2.1 责任主体企业董事会对数据安全负有最终责任。

企业高层管理人员对数据安全方针和政策负责，并由首席网络安全官领导的数据安全团队负责执行与管理数据安全。

2.2 工作职责（1）数据安全团队负责制定与颁布数据安全政策和规程，定期开展数据安全教育和培训，监测和识别数据安全风险。

（2）各相关部门负责人应确保本制度的有效实施，并提供必要的资源以支持数据安全工作。

（3）所有员工应牢记保护数据安全的责任，遵守公司的相关政策和规程，将数据安全作为工作的重中之重。

三、数据分类分级3.1 数据分类企业所有数据应按其重要性、机密性、敏感性等进行分类，分为公开信息、内部信息、重要信息、核心信息四个等级。

3.2 数据分级（1）公开信息：无任何保密要求，可公开获取。

（2）内部信息：涉及企业内部管理、运营、技术等方面的信息，具有一定的保密要求。

（3）重要信息：涉及企业核心业务、关键技术、重要资产等方面的信息，具有较高保密要求。

（4）核心信息：涉及企业核心竞争力、商业秘密、国家安全等方面的信息，具有最高保密要求。

四、数据安全防护措施4.1 技术措施（1）采用数据加密技术，确保数据在传输、存储过程中的安全性。

（2）实施数据访问控制，限制用户对数据的访问权限。

（3）采用数据脱敏技术，对敏感数据进行脱敏处理。

（4）定期进行数据备份，确保数据在发生故障或损坏时能够及时恢复。

4.2 管理措施（1）制定数据安全管理制度，明确数据安全责任、权限、流程等。

（2）定期开展数据安全教育和培训，提高员工数据安全意识。

（3）加强数据安全审计，及时发现和整改数据安全风险。