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    礦業大會動態|互聯網+礦業 搭好互聯網快車促進礦業轉型發展

    發表時間 :2018-10-29 13:56:20 來源:中國礦業報

      為推動中國國際礦業大會的轉型升級,推進現代信息技術在礦業中的應用,2018中國國際礦業大會首次開設了“互聯網+礦業”論壇。
      國土資源部信息中心副主任李曉波表示,增設此次論壇是為了探討依托互聯網,實現礦業產業的聯合,將互聯網的開放、平等、互動的特征應用在礦業產業中,并通過大數據分析和整合,理清供求關系、優化生產要素、更新業務體系、重構商業模式,以此來推進礦業經濟的轉型和升級,為企業提供新的發展動力。
      論壇上,來自在國內大數據分析領域的專家和有關IT公司管理者的代表圍繞這一主題展開了交流和探討。
      大數據下的“一帶一路”礦業合作情況
      “一帶一路”倡議提出以來,引起了全球各界的廣泛關注,其合作內容是政策溝通、設施連通、貿易暢通、民心相通和資金融通。而要做到這“五通”,信息是核心基礎,大數據就顯得格外重要。圍繞相關決策的需求,2015年,我國成立了“一帶一路”大數據中心,為在“一帶一路”國家合作、企業投資等方面提供了一些決策參考。
      論壇上,國家發改委信息中心大數據部分析處處長楊道玲從大數據的角度分析了“一帶一路”礦業合作現狀及前景。楊道玲說:“互聯網+礦業是一個新課題,我們將應用大數據,分析礦業形勢,利用互聯網新技術提升礦產品的交易能力。”
      此外,楊道玲還根據《“一帶一路”大數據報告2018》《“一帶一路”貿易合作大數據報告(2018)》等數據融合分析得出了以下結論:
      從全球視角看,2017年,中國與全球的礦產品貿易額同比有所回升,增速達到37.54%;從國別視覺看,俄羅斯、沙特阿拉伯、伊朗、伊拉克、阿曼、新加坡、韓國、印度尼西亞、阿聯酋是與我國開展貿易額最大的10個國家。從2013-2017年連續5年的變化來看,沙特阿拉伯、俄羅斯和阿曼始終位居我國與“一帶一路”沿線國家礦產品貿易的前5名;從國內視角看,2013-2017年,北京、廣東、山東、遼寧、福建、黑龍江是我國對“一帶一路”沿線國家礦產品貿易的主要地區,貿易總額占比較高;從產品視角看,2013-2017年,中國與“一帶一路”沿線國家礦物貿易產品包括礦物燃料、礦物油等,占整個礦產品貿易額60%以上;從礦業合作前景來看,“一帶一路”各國黃金資源豐富,消費需求旺盛,但基礎設施、技術等方面發展滯后,中國企業可充分發揮在資源、技術、資金、人才等方面的優勢進行合作開發。
      楊道玲還表示,面向行業領域,大數據還能幫助企業做行業現狀分析,包括國內和國外政策環境、全球發展環境、對外合作趨勢等,同時,通過大數據還能分析礦業行業在全球的比重、行業影響力及有關國家合作期待度等。
      礦企數字化轉型與發展
      數據工業4.0時代已經來臨,它最重要的特征是數據。因此,怎樣把數據有效合理地轉化并助推企業發展,是當前許多礦業企業面臨的實際問題。
      論壇上,阿里云計算有限公司數據智能首席科學家胡立舜為大家展現了礦業數字化的轉型與發展。胡立舜表示,“今天,我們所說的數據智能指提取數據里面有價值的信息和知識。它包括三部分:一是以數據為基礎或核心;二是挖掘數據價值;三是人工智能技術。其中,人工智能技術又包括傳輸技術、云計算技術、深度學習。”
      目前,工業行業雖有很好的數據基礎,比如數據量、信息量非常大且質量好,數據資源比較豐富,應用價值很高,但可供使用者用于決策的信息很少,有價值的數據沒有被挖掘出來。很多礦山企業只是把結構化的數據儲存起來了,但是大量的生產視頻數據、圖片數據沒有被保存,因此,大部分數據沒有合理利用。
      針對這些問題,科研人員研發了“工業大腦”。會上,胡立舜為大家講解了工業大腦理念與整體架構、工業大腦數據與模型。他說,工業大腦產品的第一步就是把數據全部匯總到工業大腦里,包括生產數據、倉儲數據、電子商務、水電、氣風、生產等。然后,根據客戶要求,如客戶提出改進目標,不管是生產環節還是非生產環節,都可以通過數據平臺、ET工業大腦進行建模、分析,生產環節提升效率或降本增效,非生產環節提高物流、倉儲智能化等。最后一步是反饋給客戶,滿足客戶的要求。
      此外,胡立舜還介紹了大數據模型。他說,大數據模型包括以下幾個方面:一是數據采集層,把所有數據都采集過來,而不是只采集需要的部分;二是數據處理層,對數據進行標準化的整合,并對生產環節做模式識別;三是關鍵因素識別層,針對不同客戶或者生產單位做權重分析;四是模型分析層,通過數據分析,將所分析的數據帶入到算法模型中進行處理;五是參數輸出層,對于生產來說就是生產預測、優化參數。
      大數據分析跟先進過程控制有什么不同?胡立舜表示,大數據分析具有數量大、利用價值高、多樣性豐富、運算速度快,能滿足實時數據分析需求的作用。數據通過異常值處理、非結構化數據處理等手段,采用機器學習的方式,實現大型、復雜、多變量和約束過程的高性能優化策略。
      最后,胡立舜表示:“常規控制如四肢,先進控制是脊椎,大數據分析才是真正的大腦。”
      大數據助力礦產品行業發展
      礦產品企業融資難的問題幾乎是很多礦業面臨的共性問題,對企業而言,資金周轉是非常關鍵的要素,但礦產品行業有其特殊性,越接近上游,相對資金需求量越大,資金流動性相對比較差。特別是近幾年來,隨著環保等一些新要求及國家戰略規劃的出臺,對行業的發展也提出了更高的要求,更加劇了行業相關企業資金的需求量。而礦產品行業本身的特殊性,以及信息的對接復雜因素,也決定了金融機構是比較難以介入這個行業的。
      與此同時,銀行也有很大的業務壓力,亟需拓展信貸業務群體,但沒有合適的信息支撐,也沒有辦法了解行業相關企業,所以在雙方都有相應剛需的基礎上,卻沒有一個合適的渠道或有效的平臺來對接雙方的資源。
      對于這些問題,中資互聯網科技有限公司副總裁肖博提出了自己的看法,他表示,可以利用互聯網和移動終端構建覆蓋一個省的互聯網綜合服務平臺,從而打通物流、交易和價格以及合同信息。在此基礎上,打通政府、企業、物流、金融機構和財稅部門的業務通道,實現多方數據共享機制,形成與產業深度融合的礦產品數據中心。
      最后,肖博還表示,大數據最核心的一個概念是因為擁有大數據,所以有很多潛在不可知的可能性,有可能現在搜集的就是一些位置信息、金融信息、交易信息,但是將來這些信息究竟還能為企業提供什么樣的服務,是有很多可能性的。未來可能在技術層面計劃引入更全面的區塊鏈技術,除了在數據硬件化方面解決數據問題,還可能在數據防篡改、信用傳遞方面做一些探索。另外,在業務層面也會在礦區安全和礦區資源調配優化方面做一些探索。
      “‘互聯網+礦業’還剛開始,還有很多事情要做,相信通過大家的努力,‘互聯網+礦業’將會取得更好的成果。”會議結束時,李曉波說。

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