大數據時代對傳統礦業產運銷系統帶來的變革

鄭廣沈+倪江林+張永彬+牛曉凱

摘要：隨著我國經濟建設的進步，研究大型廠礦生產、運輸、銷售智慧經營管理，是提高企業經濟效益的重要手段。運輸車輛管理智能化，監控礦產品運銷全過程，以銷定產，對企業管理精細化要求越來越高，從而對綜合信息處理、通信和自動控制等智能監控系統相關技術的研究越來越深入。我們按照（ISO國際標準化組織、IEC國際電工委員會、JTC1國際標準聯合技術委員會及WG10物聯網標準）國家技術標準和國際標準，進行規劃，設立技術方案，建立產運銷信息采集、計算信息網絡系統，在各個工程現場要、節點安裝各種功能的數據采集設備進行聯網。通過運輸車輛數據檢測，靈活地運用在礦山企業生產和銷售及不同的領域，用復雜的車輛流量大數據分析計算結果，精細規劃產、運、銷，推動企業控制消耗，降低成本，提高競爭力，為企業內部管理帶來深刻變革。

關鍵詞：大數據；傳統；礦業；產運銷；變革

本文研制的智能產運銷過程管理系統，能有效地采集關鍵信息，大數據云計算的應用，及時準確地獲得產運銷狀態，其系統結構和狀態如下。

1 項目內容

1.1 一張特寫——車牌及駕駛

主要實現功能：通過立在汽車衡磅體車道一側前端的桿柱，安裝有抓拍高清攝像機及閃光燈設備，并通過磅前地感組件觸發對過磅體車道車輛的牌照及駕駛室內的人員進行抓拍。抓拍攝像機內裝有（車牌、人臉）視頻識別的控制軟件（成像控制軟件）、數字高清車身顏色識別軟件和數字高清汽車牌照識別軟件及車輛出入口管理軟件（網絡版）。將采集的信息上傳系統管理平臺。實現對通過磅體的車輛進行車牌、人臉的（空載、荷載）信息記錄及分析（合法效驗）、存儲。

1.2 —張特寫——車廂內

主要實現功能：通過立在汽車衡磅體車道一側前端的高立8米橫桿上安裝的頂視高清抓拍攝像機，對通過磅體車輛車廂上方進行抓拍，與對抓拍車牌、人臉的抓拍攝像機同步（同時）、同位對同一輛車進行抓拍，觀察該車的廂體內（空載和荷載的情況）。將采集的數據上傳系統管理平臺與車牌、人臉的拍照綁定在同一個左右分割的融合畫面中，實現對車牌、人臉的信息同步記錄及分析、存儲。

1.3 —張全景——運載全過程（含鐵精粉裝載出入口視頻車牌、人臉抓拍）

主要實現功能：在磅體兩端及鐵精粉裝載場地側面高立8米橫桿，安裝全景高清攝像機，對每一輛裝載車輛的行徑和裝載全過程進行實時記錄，分別在鐵精粉裝載場地進出口前設6米橫桿，安裝視頻抓拍高清攝像機完成精準的信息記錄及分析、存儲。

1.4 稱重測位

主要實現功能：在汽車衡磅體四角，分別各自安制桿柱，分別在各角的桿柱上安裝車輛測位器、車位測位攝像機。對稱重的車輛在磅體的位置進行檢測、監控。

1.5 管理平臺

主要實現功能：ORACLE數據庫服務器，DSSC服務器[（CMS+MTS+SS+DMS）（平臺管理服務器，裝有平臺管理軟件）][中心管理服務器（CMS）、流媒體轉發服務器（MTS）、存儲服務器（SS）、設備管理服務器（DMS）]，PTS服務器（終端服務器，裝有數字高清終端服務器軟件和數字高清汽車牌照識別軟件及數字高清視頻識別軟件）

1.6 車輛動態非接觸稱重

主要實現功能：運銷現場規劃設計的區域內，在車輛有序經過的區域內設置動態非接觸稱重傳感器，加稱重管理軟件及網絡、多種通信接口、信息記錄及分析、存儲。

1.7 車閘與稱重系統聯動（牌照比對，重量比對）

主要實現功能：地磅稱重監控系統的建立是為了更好地使管理者第一時間了解每天以及每一時段出貨狀況，及時管控庫存量。

其基本功能是：以運行的實際稱重系統為基準，通過同時同步的磅稱的輸出數據，讀取到該監控系統中，該監控系統同時拍攝到車輛的車牌，車廂內及車在磅上的情況以協助管理者對每一個車輛的空車，載重車及車牌、重量、凈載量，稱重時間都有有效的記錄，并在同一時間內，其他終端上可以實時查詢。

工作原理：通過司機本人過磅時，持車牌號的1C卡（礦業核發）在刷卡機上讀取1C卡，使磅稱開始稱重，同時該監控系統與磅房內的稱重系統同一時間讀取磅稱的輸出數據。稱重時若車輛未停在指定的位置上，監控系統會發出報警，提醒管理者注意?；玖鞒蹋很囕v上磅，磅前方道閘關閉，當車輛完全進入到磅上時，觸動紅外線，榜后方道閘關閉（若車輛沒有完全進入到磅上時，觸動紅外線，此時報警器

蜂鳴，磅后方道閘不關閉），司機下車刷卡，稱重成功，前后道閘開啟，車輛下磅。

用途：在沒有人為的干預下，自動稱重，并記錄每一筆信息，并在每月每年匯總。可查詢每天、每月、每年的總出貨量；可用與膀房人為記錄做比對；做監督查詢用。

2 主要設備

主要設備包括：（1）紅外系統——檢測車輛在磅上的位置合不合規范；（2）刷卡系統——（含軟件、讀卡器、刷卡器等）控制各設備的動作并記錄讀取信息，發送命令；（3）音箱——自動提示語音；（4）紅綠燈——提示司機行走線路；

（5）攝像機——記錄拍攝各個車輛行為；（6）硬盤錄像——（同步錄音）機：存儲功能；（7）光端機——傳輸數據；（8）道閘——阻擋車輛在違規的情況下上下磅稱；（9）其他附屬傳感器。

3 系統與應用系統

3.1 系統

系統主要包括：（1）抓斗及鏟斗稱重傳感器組件（靜態、動態重），主要實現功能：裝載計量動態稱重系統，對銷售現場快速、連續計量與大量數據管理，稱重設備主要包括：壓力傳感器、動態控制儀表、打印、安裝附件。具有累計裝載，重量設定、顯示和超重報警功能；（2）單斗重量稱重和累計、顯示功能；（3）貨車車型選擇或輸入功能，貨車車號錄入功能；（4）操作者、裝載機編號和裝車站代號輸入功能；

（5）作業時間（年，月，日，時，分）記錄功能；（6）作業基本數據存儲、打印與查詢功能；（7）采用動態采樣和模糊算法實現動態標定和動態稱量，不停斗，舉升過程中自動稱重；（8）使用裝載機電源供電；（9）采用雙液壓傳感器及高精度A/D轉換器，精度更高；（10）可設置自動置零或手動置零；（11）無線網絡通信、存儲。endprint

3.2 應用系統

道路運輸車輛衛星跟蹤定位系統，主要實現功能：按照國家行業技術標準JT/T796—2011《道路運輸車輛衛星定位系統平臺技術要求》運銷車輛查詢。實時監控、單項監聽、跟蹤、報文收、發送，車輛拍照、行駛記錄及照片存儲、查詢；車輛軌跡回放，相關車輛事件提示。多區域、多時間段查詢、電子地圖、網絡多協議接口，音頻、視頻、圖片、記錄、檢索等上傳，存儲、查詢。實時動態激光三維建模技術，監控區域網格化編碼標簽，存儲數據，主要實現功能：采用視頻融合技術實現實時動態三維圖像對運銷場無縫內立體監控。對現場車輛進行軌跡、牌照、裝載、過磅、單車信息、多車信息采集、融合三維建模制作等提供全景全過程智能分析；虛擬功能，神經元攝像機，疑似（黑名單）跟蹤。運輸皮帶秤重系統，主要實現功能：針對輸進礦倉的，運輸皮帶載運的精礦采用非接觸皮帶電子秤稱重，視頻監視、稱重信息上傳、視頻按稱重現場同步存儲。運銷現場的雨雪量檢測（雨量計等）及運輸途中的氣候信息，主要實現功能：具有模數轉換、雨雪量實時檢測計量上傳，存儲、檢索為任何時段提供分析數據，創建軟件。按人的運用操作過程學習成為將數據全部去運用分析每一輛車運銷過程的相關數據（單車、車隊）及每一筆業務（從接待、洽談、簽約、交易、組織運銷全過程、車牌照識別、車狀態識別等）全部過程的相關數據實時監控、存儲、檢索、分析和預測。業務語音通信系統，主要實現功能：與業務相關通信實時標簽，上傳存儲、可檢索、分析、挖掘。完成數據一體機（傳感器一接口一云存儲一處理器一云計算軟件）創建。

4 數據運用

物聯網激光三維建模[1]，全場數字化[2]，智慧挖掘對系統提出了新的要求：快速、三維、空間時間同步、業務報表財務全信息。其表現形式：海量、三維、動態、業務信息。催生的大數據：車輛、稱重、交通、業務、通信等眾源。伴隨著云計算、云存儲、高速網的發展使得精礦銷售系統帶來的變革得以實現。

三維建模全場景的車輛牌照識別和真實車型車體及駕駛員面目特征、各種業務關系數據的眾源全信息采集。把業務分群，分別進行不同的運銷分析，非關系型數據庫及多樣性結構，帶來一個對應幵源式分布系統的基礎架構，我們的設計是對采集的數據樣本全部總體融合，兼容所有數據（結構的和非結構的）。通過全部的數據我們還可以分析到某個貿易公司的商業行為。

對數據的誤差忽略可以帶來很多有價值的消息，如：運銷業務的通信記錄處理是預測動態活動的數據來源。本工程運銷數據化系統在實際發生的過程中，獲得了很多想不到的或顧及不到的事（比如：車輛的途中維修，某貿易公司零時變更運輸車輛，精礦送到錯誤的地點等），給業務管理很多額外的幫助。運銷系統可根據數據和修正，能夠自動修復誤差，提出相應的事件分析和預測。

當一個車牌照在長時間未出現后再次出現，系統就知道其以前的行為和現在的行為并進行相關的預測，將采集點的信息置于激光三維建模的地圖上。

使用高清數字神經元攝像機提高了安全性，通過對運輸車輛習慣的?？课恢煤驮谘b載現場運行路線來調整對現場設施的投資或改變不必要的設施要求，從而能提高相應的投資價值。

大量的傳感設備，有效的大量采集現場信息，綜合利用大數據技術，將豐富的想象力融合環境和控制對象的信息進行交互中收集，為系統提供有力的運行支撐。存儲的加大和分析工具的功能先進，可以推動系統的大數據的分析，避免計算失誤和不當的傾向。

基于云計算來開發相關的數據體系，創建大數據引擎平臺，研發更多接入設備的源代碼進行智能融合，深入數據的挖掘、大數據分析，實現了多內容數據交互融合。

由于云計算的處理能力，事件通過計算機上對問題處理的越多（算法形成）越簡便、越準確、越迅速，智能化數據分析提供高精準度的精礦產運銷數據和預測，以及市場貿易中各種風險對策和分配利潤等。

[參考文獻]

[1]百度文庫.物聯網技術與智能交通2013版[EB/OL].（2013-12-20）[2017-07-10].http//baike.baidu.com/link？url=p9cvp.

[2]余肖生，周寧，張芳芳.基于可視化數據挖掘的知識發現模型研究[J].中國圖書館學報，2006（5）：46-48，58.endprint