大數據驅動煤炭企業智能化管理變革路徑

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A文章編號：1004-4914（2025）07-271-02

引言

在當前全球能源體系快速變革以及環境保護標準持續提高的宏觀形勢下，能源礦業領域正遭遇空前的壓力與考驗。既有的煤炭產業運作范式在應對當下時代演進所提出的挑戰方面顯現出其局限性，生產單元小、成本增加、生態環境污染問題日益凸顯、生產效能提升緩慢等挑戰接連涌現。數據技術依托其卓越的數據處理效能與深度的信息挖掘潛力，對煤炭企業生產運營各階段所涉及的大量信息進行深入挖掘與細致分析，為企業的精確決策制定、智能化資源配置以及潛在風險防范提供堅實的保障體系。

一、大數據和煤炭企業智能化管理概述

（一）大數據

大數據，并非單純指數據量的龐大，而是一種涵蓋了數據規模大（Volume）、數據類型多樣（Variety）、數據處理速度快（Velocity）以及數據價值密度低但潛力大（Value）等特征的數據集合。從規模上看，其體量遠遠超出傳統數據處理工具的承載能力，例如煤炭企業日常生產中，各類傳感器每小時便能產生數TB級別的設備運行數據、環境監測數據等。海量信息資源不僅涵蓋了常規的有序數據，諸如財務報告、生產記錄簿，亦涵蓋了眾多非組織化信息資源，諸如設備故障所引發的文本記錄、生產場所的視聽監控資料等。并且，海量數據亟需實現即時性的處理速率，為確保迅速識別并提取數據核心要素，于煤炭挖掘作業階段，須迅速解析儀器感應器所采集的數值信息，迅速識別潛伏的設備故障風險。盡管海量數據蘊含的信息密度相對較低，在龐大的數據資源中，具有實際價值的資訊可能僅占據微不足道的份額，借助深度的探查與詳盡的剖析，能夠激發出龐大的潛在效益。

（二）煤炭企業智能化管理

煤炭產業實施智能化治理模式系依托于前沿的信息科技手段，對煤炭企業從開采、洗選、銷售整個環節實施智能化升級與效率提升的管理策略。在制造流程階段，借助先進的信息化工具與自動化的監管體系，達成煤炭開采、隧道挖掘、空氣流通等工序的精確調控與自動化執行，顯著增強生產效能與安全保障水平。例如，自動化煤炭開采設備能夠根據煤層地質狀況動態調節采礦參數設置，確保礦產資源開發之品質與效能之優化。公、鐵銷售依托于智能化物流體系的搭建，達成煤炭運輸載具的即時調配及行進路線的最優化處理，縮短產品儲運耗時與經濟投入。在銷售領域，借助大數據技術對市場供需狀況及價格變動趨勢進行深入剖析，精確構建營銷戰略，增強產品在市場中的份額比重。同時，智能化治理體系亦涉及企業內部的員工調度、資金運作等環節，借助融合企業多樣化數據資產，構建集成的行政數據共享系統，達成數據即時互通與聯合辦公的實效，增強企業整體運作效能與決策制定的科學嚴謹度。

二、大數據驅動煤炭企業智能化管理變革的作用

（一）提升生產效率，優化資源配置

煤炭企業生產環節復雜，涉及眾多設備與流程。信息量龐大的生產過程數據可通過大數據技術即時搜集與深度解析，就設備運作狀況、生產進階進度、物料耗費等方面。對所涉信息進行深層次的剖析與提煉，企業能夠精確調控生產流程的時序性，迅速識別并克服生產制約環節的障礙。例如，借助海量數據解析采煤機械、輸送機械等裝置的作業信息，具備對機械設備故障發生時機的準確預判能力，預先部署檢修，預防因電子設備意外失效而引發的制造流程停滯。調查研究表明，對于那些實施基于海量數據驅動的設施養護方案的煤炭企業，生產設施故障發生率實現了 30% 的顯著下降，產出效能增長達到 20% 。同時，海量信息資源能夠基于市場動態進行趨勢預判，科學規劃煤炭資源開采規模與生產進度，精煉資源分配策略，降低資源損耗程度，增強企業經濟產出效益水平。

（二）強化安全管理，降低事故風險

安全是煤炭企業發展的生命線。海量信息資源在維護安全秩序的領域扮演著關鍵角色。一方面，對生產場所相關參數（諸如瓦斯密度、塵埃濃度、氣流狀況等）實施即時監控與深度解析，能夠迅速識別潛在的安全風險，提前預警。例如，該礦場采納信息大數據技術手段搭建安全生產監控系統，對深部作業場所的環境信息實施數字化連續搜集與智能解析，一旦礦井內甲烷濃度逼近警報閾值，自動化監控系統自發觸發報警機制，提示相關人員迅速執行應對策略或自動切換措施應急，減少了礦井中瓦斯爆炸事件的風險程度。另一方面，海量數據能夠對職員的操作軌跡信息進行詳盡剖析，辨識潛在的不合規行為序列，針對員工安全培訓需求制定專項參考依據，增強員工對于安全防護的認知水平及作業流程的標準化程度。

（三）優化決策制定，增強市場競爭力

能源產業中的煤炭生產主體亟需實施精確且科學的決策制定程序。海量信息資源得以匯聚并融合企業內部與外部多元數據，涵蓋市場行情、產業趨勢、法律法規、企業內部財務實況等方面。借助數據挖掘算法，對所涉數據實施全面整合與系統剖析，向企業供應周期且精確的決策輔助信息。鑒于煤炭市場價格波動劇烈之際，企業通過運用大數據技術對市場供需狀況、宏觀經濟態勢等要素進行深入剖析，在煤炭市場價格經歷顯著降幅之際，預先優化市場營銷戰略，有效降低了商品庫存的滯留狀況，成功阻遏了數千萬元人民幣的經濟損失之發生。此類依托海量數據資源的決策效能提升，確保企業對市場動態作出敏捷的適應性調整，提升市場競爭力水平。

（四）促進產業升級，推動可持續發展

海量數據技術對煤炭行業轉型升級注入了強勁推力。此舉措推動企業朝著智能化與生態化的發展路徑進行戰略調整。于智能化領域，海量數據與智能科學、互聯網物聯技術實現深度耦合，促進煤炭開采機械的智能化改造進程，推進制造業在生產環節中實施自動化與智能化的管控策略。例如，在智能化礦業工程領域的發展進程中，依托海量數據解析技術達成對器械的遠距離監視與智能化維護管理，增強生產效能與保障作業安全2]。于生態環保領域，海量數據支持企業實現能源使用效率的精細化調控，對生產流程中能源使用情況的相關數據進行剖析，識別能源消耗密集區域并實施效能提升策略。同時，對環境監測所獲取的數據進行詳盡的搜集與深入的研究，務必使企業生產活動與環境保護規范相契合，促進煤炭產業實現長期穩定發展。

三、大數據驅動煤炭企業智能化管理變革建議

（一）基于大數據優化生產流程，保障高效生產

煤炭生產環節復雜，涉及眾多設備與流程。借助大數據技術，在設備管理方面，可利用物聯網傳感器實時采集采煤機、運輸機等關鍵設備的運行數據，包括溫度、壓力、振動頻率等。通過數據分析建立設備健康模型，運用機器學習算法預測設備故障，提前安排維護。例如，當系統監測到采煤機某個部件的振動數據異常升高，結合歷史數據跟模型探究，預計此部件在短期內出故障，企業可迅速安排停機換件，杜絕因設備突發故障引發長時間停產，切實強化設備運行的穩定狀態和生產的連貫水平，在實施開采流程優化的階段，整合地質勘察數據、煤層分布情形以及以往開采經驗數據，借助大數據分析模擬各類開采方案的成效，從煤炭產量、開采成本、資源回收率等多維度實施評估，依照實時生產情形動態變更開采方案，例如結合井下地質條件改變迅速調整巷道安排，實現各生產環節無縫協同，加大生產成效，讓開采成本下降，實現煤炭生產精細化智慧管理，

（二）借助大數據洞察市場，打造營銷新模式

隨著煤炭市場競爭漸趨白熱化，大數據成為企業精準把握市場脈搏、制定可行營銷計劃的關鍵支持，經過采集市場價格起伏數據，剖析行業政策調整、競爭對手動向以及客戶需求喜好等多源信息，構建市場預測模型，例如借助若時間序列分析的手段，以歷史價格數據及當前市場供需形勢為參照，預測不同煤種價格走向，為企業價格決策增添科學依據。在預期價格上漲的階段中，適當管控庫存，把握時機高價售賣;若市場價格漸次走低時，加快售賣步伐，減少庫存凝滯風險，在客戶關系管理實踐里，深入挖掘客戶在采購歷史、用煤需求特點、合作階段等方面的數據，實施客戶類別劃分，結合不同客戶種類規劃個性化營銷方案，例如針對大型火電企業這一客戶群體，針對大型火電企業用煤量大、需求穩定的特點，可給出長期穩定的煤炭供應方案和定制化物流配送計劃，實現其生產所需；就小型工業中間客戶，結合其采購靈活性強的特性，推出彈性的采購套餐、特惠促銷活動等，增進客戶的黏合性，增大市場份額，完成從傳統粗放式營銷過渡到精準、智能營銷，增加企業在市場中的營銷效率與競爭力。

（三）借助大數據優化供應鏈管理格局，增大協同效率

在煤炭企業的供應鏈里，牽涉原材料采購、煤炭運輸、倉儲管理等多個業務環節，大數據可做到全流程的精細治理及協同優化，在物資采購階段，采集供應商先前階段的供貨價格、交貨及時性、產品質量等數據，用大數據分析搭建供應商評估體系，憑借該模型篩選優質的供應商，維持長期可靠的合作紐帶，實現原材料穩定輸供，同時憑借數據分析結果在采購談判的推進階段爭取更優惠價格條款，減少采購開支。例如通過分析過去一年不同供應商煤炭價格的波動區間及供應穩定性，精準選出價格處于低谷階段供貨可靠的供應商，高效降低采購開支，在運輸及倉儲方面，結合實時交通方面數據、天氣信息及煤炭庫存數據，依靠大數據算法優化運輸路徑與倉儲安排。通過預測不同地區煤炭需求的起伏，預先修正倉儲分配，恰當規劃運輸車輛及運輸時段，增進運輸成效，減少物流開支，緩解庫存積壓與缺貨的幾率，按照市場需求的預估數據，事先將煤炭托運進需求旺盛區域的倉庫，減少運輸里程，及時回復客戶訂單，帶動客戶滿意度上揚，加大企業在供應鏈環節的競爭力與協同水平。

（四）憑借大數據優化員工績效考評，激起員工積極性

員工是煤炭企業突破的核心動力，大數據能協助搭建科學合理的績效體系框架結構，采集員工日常工作中的各類數據，涉及生產任務完成量的關鍵指標、工作質量指標的關鍵要素、安全操作記錄的關鍵信息、參與培訓情況的關鍵階段等，依靠數據分析搭建多維度的員工績效評估模型。該模型可客觀、全面地呈現員工工作付出，避開傳統績效評估主觀因素的干擾，例如做一線采煤工人績效評估的時候，不止看重煤炭開采量，還綜合研判其操作規范程度、設備維護成效以及安全事故發生概率等相關指標，讓績效評估更體現科學性與公正性。依靠大數據分析結果，為員工制訂個性化培訓與發展安排，針對績效短板敲定培訓需求，為員工提供精準針對的技能提升課，幫扶員工提升工作執行力，進而拔高績效水平，同時構建跟績效掛鉤的激勵體制，給績效出眾的員工給予物質獎勵與晉升機遇，引發員工的工作熱情與創造活力，營造向上的企業內部競爭氛圍，驅動企業整體績效上揚，引導煤炭企業智能化管理變革在人力資源管理層面的深入執行到位。

總結

綜上所述，海量信息資源在推動煤炭行業智能化轉型過程中發揮著至關重要的核心作用。展望未來，伴隨著大數據技術的不斷演進與廣泛實施，能源產業中的煤炭領域企業將不可避免地于智能化趨勢的推動下實現飛躍性的進步，該體系不僅能夠實現內部運作的精煉化，此舉亦將為能源產業的整體信息化與智能化變革確立示范標桿，確保能源供應的持續性與可靠性，積極引領產業實現持久的金面發展

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（作者單位：陜西延長石油榆林可可蓋煤業有限公司陜西榆林719000）

[作者簡介：陳萬榮（1984—），男，漢族，陜西扶風人，采礦工程在職研究生，工學學士，高級經濟師，研究方向：工商管理。]