作者 | 高玉嫻
礦山一線作業現場，尤其是地下開採作業，環境複雜，安全管理難度大，危險係數高，這些都是導致各種安全隱患發生的主要原因。而眾所周知的是，解決這種極端的複雜問題恰恰是AI技術的強項。
在理想狀態下，可以讓機器人、智能裝備替代人工，深入礦區一線現場開展採掘作業活動，然後通過物聯網、雲計算、邊緣計算等技術把現場環境數據、作業數據實時傳輸到地面的控制中心，經過 AI 進行處理、分析，實現對礦山現場作業的全面感知、實時互聯、地上地下協同、危險動態預測等等，從而實現現場無人化作業。
近幾年，越來越多的礦山企業正在礦山開採場景使用數位化技術革新生產力，招金礦業股份有限公司（以下簡稱「招金礦業」）便是其中之一。作為一家集勘探、開採、選礦及冶煉於一體的綜合性黃金生產和黃金冶煉企業，為了應對上述礦山行業面臨的普遍問題，招金礦業打造了一套「黃金智慧礦山數據決策平台」。平台對礦山中 3000 多個關鍵數據點位進行了實時監測和深度分析，結合現場采、掘、提、運、風、水、電、選、充等業務動態管理梳理了近 200 個數據場景，成為招金礦業構建智慧礦山的基礎。
不過，注意我們前面描述的是某種「理想狀態」，技術的確可以在礦山開採和管理過程中發揮很大的作用，但是據《麥肯錫研究報告》有關數據顯示，由於龐大運營規模、高度複雜性，因變化而產生高額成本，傳統採礦業在新技術應用，特別是數位化方面顯得速度緩慢，礦業公司設備數據利用率不足 1%——這是「現實情況」。
圍繞這些具體實踐過程中到問題，InfoQ 採訪了山東金軟科技股份有限公司總工程師桑錦國博士，深入了解了招金礦業實現數位化技術與現代礦山開採技術融合的挑戰與經驗，以及 AI 技術在金礦開採場景的實際價值。
深層資源開採需求大，招工難度高，急需技術補齊產能
過去，礦山行業普遍存在現場不透明、傳遞不及時、數據缺分析等問題。桑錦國告訴 InfoQ，其背後主要涉及三方面的原因：
首先，從技術角度來看，礦山生產環境不僅複雜而且惡劣，導致現場數據的獲取難度比較大，這是天然存在的挑戰；其次，從管理角度來看，過去礦山的管理模式比較粗放，不同礦區企業的管理水平參差不齊，對數據的規劃工作不到位；其三，負責礦區生產的人員水平不一，對數據的重視不足，或者專業數據團隊缺乏，導致很多具體的工作無法開展，比如自動設備採集的數據未及時報送，獲取數據的時間滯後等等。
因此，給礦山「插上科技的翅膀」並不是一件容易的事，要改變這樣的現狀必須有足夠的動力。對於招金礦業來說，這種動力來自於內外部的雙向疊加。
「隨著社會的發展對資源的消耗，地面淺層的資源逐漸耗盡，這時擺在整個礦山行業面前的挑戰是，必須往更深、條件更惡劣的井下進行開採，而越往下，溫度、地壓等條件越差，危險性也越高。與此同時，人口紅利正在消失，礦山現場的招工難度越來越大，基礎作業人員大量減少，技術型工種培養難，環境成本、能源成本及合規性成本也越來越高。」桑錦國表示。
據他介紹，除了這些來自行業的客觀挑戰，招金礦業自身還面臨另一個訴求：按照政策要求，過去井下生產外包的模式不再適用，這意味著公司層面必須要組建自己的產業化隊伍。但是，迫於招工壓力，招金礦業不得不考慮通過技術的升級，用智能化手段替代部分人工投入，提高生產效率，確保安全生產。
具體來說，招金礦業把自身的數位化建設思路拆解為三個階段：
第一階段，實現智慧礦山管理、技術應用、數據架構和能力建設。在原有的數位化技術應用基礎上，建設一體化集成控制系統、全流程數位化選礦廠、智能充填、綜合調度、採礦專業調度、安全智能管控、工程項目管理、地測采協同、數據平台。基本實現智慧礦山生產域信息化運行，實現數位化轉型的業務、數據橫向到邊，縱向到端。
第二階段，提升採掘機械化水平，提升業務管理協同能力，實現安全生產一體化。在第一階段系統建設基礎上加強集成，打通生產域的全流程，實現業務管理橫向集成到邊，實現安全生產一體化集成管控；初步建成工藝模型、控制模型、經濟模型、決策模型、安全模型、知識圖譜，並賦能業務生產；智慧礦山整體構建完成，數位化轉型生產域建成。
第三階段，實現數據賦能，夯實智慧礦山建設成果。建設數據圖譜、工藝庫、模型庫、方案庫、知識庫等知識類應用，形成經驗沉澱，用於業務的持續優化與改進。最終實現智慧礦山建成並發揮整體作用，數位化轉型生產域與其他域實現集成，實現流程化、標準化管理，形成招金特色的智慧礦山模式和數位化文化。
採集地下數據，需要完善礦山現場的基礎設施建設
在具體的實踐落地過程中，招金礦業很快明確了「數據」是基礎中的基礎。而要把數據從狀況複雜的地下環境中採集出來，則需要礦山現場具有比較完善的基礎設施。
「第一，是機械化設備向智能化進行改造；第二，是井下網絡基礎的建設和優化；第三，是設備控制系統，以及通風、排水、配電等輔助系統的自動化改造。初步目標是實現現場的無人化和遠程控制。」桑錦國指出，「除此之外，還有一些前沿技術的應用，包括空間信息技術，能夠在井下通過三維建模，對礦山進行三維可視化呈現；同時，還涉及物聯網、邊緣計算、大數據平台、AI 等多學科、多專業交叉的綜合能力建設。」
以招金礦業著重打造的「黃金智慧礦山數據決策平台」為例：平台從 PLC、傳感器、智能儀表等各類物聯網終端實時直采數據，通過區域網、工業環網，以及 WIFI6、5G 等無線通信技術，可以實現數據云端傳輸和接入，人、機、料、環信息互聯互通。
據了解，該平台覆蓋了招金礦業礦山中 3000 多個數據點位，面對這些海量數據，通過「數據場景」方法，把它們梳理成近 200 個直觀、多維的數據場景。並且，構建了圍繞產量、效率、設備及能源四個方面的管理指標監控體系，通過多維圖形化展示，使得數據真正發揮價值，為企業識別產能提升瓶頸、評估生產效率、掌握設備運行趨勢及合理壓縮能源消耗提供量化的數據支撐。
「人力成本和能耗成本是礦山行業的兩大可變成本，所以，追求降本，我們的核心出發點就是通過全面掌握生產各個環節的實時狀態，及時發現和響應過程中的異常預警，從而降低能耗、減少設備故障、維修，減少人員投入。從增效的角度來說，主要是減少信息流通環節的時間，加強人與人、人與設備、組織與組織、業務與管理的高效協同。」桑錦國強調。
在他看來，「人」是決定這些技術能否順利落地、發揮價值的關鍵所在。「不同礦山的規模大小不同，信息化、自動化、智能化水平不同，人員意識差距也比較大。但往往技術的問題是可以克服的，人員的意識如果跟不上，就會變成項目推進過程中的阻力。」
正因如此，招金礦業並不是把數據決策平台的建設作為一個簡單的信息化項目，而是從思想意識、組織架構、人員配齊等方面進行了全方位的布局。
首先，在思想意識層面，招金礦業的一系列規劃都是自上而下推行，目的就是讓內部員工從意識上先行對齊；其次，在組織架構層面，招金礦業信息中心整體負責組織公司的信息化規劃和建設，從網絡建設、硬體配置、軟體系統管理上做到一定程度規範，此外在下屬礦山企業也設置了大數據（四化）建設辦公室，與公司總部信息中心對接；同時，在人員配齊方面，招金礦業還在 2019 年收購了智能礦山設計、研發、建設、運維公司山東金軟科技股份有限公司，為數據管理、數據應用的工作開展提供了充足的人員保障。
用可見的效益，潛移默化影響人的轉型意識
當然，無論是自上而下的體系化規劃，還是組織架構的重新調整，都是由外而內的推力。桑錦國認為，只有從根本上改變人的思想意識，才能讓數位化項目由內而外形成正向循環。但用他的話說，「這是需要時間的。」
「智慧礦山的建設，不是說技術先進性達到了它就完成了，從管理層到一線生產工人都要逐漸達到自覺意識，這件事才有可能做好。但是，這是一個潛移默化的過程，需要循序漸進，我們的辦法，是讓大家看到這些數位化手段給他們的工作帶來實實在在的效益。」
也正是基於這一初衷，「黃金智慧礦山數據決策平台」的建設優先選擇了「破碎」、「排水」、「提升」等系統作為試點。「從技術成熟度角度來說，這三個場景是目前比較容易做的；而從效益角度來看，它們也是在日常運行中存在明顯問題的場景，具有可提升的空間，所以更容易產生效果。」桑錦國向 InfoQ 記者介紹。
拿破碎系統來說，通過工藝分析和歷史數據建模，在不改變現有工藝、不增加硬體投入的情況下，破碎效率提高了 15%左右；再比如排水系統，通過構建水倉液位和水泵能力模型，根據實時的液位數據，預測水倉的液位變化，並基於水倉的安全上下限，以及峰平谷時段的分布，合理給出水泵的啟停建議，能實際節約 7%的能耗電費；對於提升系統，通過建立提升機運行速度與運行電流的數據模型，可以根據不同數據表現，建議調速調頻，還可以判斷罐籠配重異常，建議及時檢查等，提高了提升機的安全運行效率。
必須強調的是，無論在哪一個場景下，要讓這些 AI算法模型奏效，至少需要兩個前提——第一，用於分析的數據是準確的；第二，模型的參數配置是合理的。而桑錦國表示，要滿足這兩個前提條件，要求技術和業務充分融合。
招金礦業解決這個問題的辦法，依舊是從「人」出發。比如，基於「黃金智慧礦山數據決策平台」，會由金軟科技業務顧問、數據分析員、工程師與礦山的班組人員、工藝工程師、設備維護人員等一線人員一起組建「數字先鋒」小組，每一個數據場景都有一個來自一線「數字先鋒」負責，對數據場景持續的使用、深化、優化、創新不斷提出建議，同時與小組其他專家一起，利用平台提供的工具工具，快速進行數據試驗、原型驗證、模型測試、深度分析。
「我們會定期把礦山的一些一線領導請到金軟科技，針對技術和業務的交流融合給出他們的建議，這也是為了確保我們構建的算法模型能夠真正契合於現場，貼合業務需求，能夠真正指導現場。」桑錦國強調。
可見，雖然數位化註定是一塊難啃的「骨頭」，但是眾企業各有各的招。按照既定計劃，招金礦業「智慧礦山」的建造正在穩步推進中。「黃金智慧礦山數據決策平台」的成功上線應用，既為這座「智慧礦山」打下堅實的地基，同時也成為國內黃金礦山的智能化升級改造的典型範例。在非煤礦山行業數位化演進過程一直落後於煤炭行業的背景下，填補了目前國內非煤礦山安全生產大數據深化應用方面的空白，邁出了招金礦業「數字賦能」的關鍵一步，也必將成為行業發展的一個關鍵里程碑。