近年來，隨著煤礦智能化建設的探索和實踐，各產(chǎn)煤省區(qū)、煤炭企業(yè)大力實施煤礦智能化建設，初步實現(xiàn)了煤礦企業(yè)少人、提效、增安的智能化建設目標。

裝備智能化是實現(xiàn)礦山智能化的基石，然而當前裝備智能化改造仍面臨多重瓶頸：

一，“數(shù)據(jù)孤島”林立，各廠商設備接口與協(xié)議標準不一，導致采、掘、機、運、通等系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以貫通。

二，多數(shù)裝備僅具備遠程啟停等基礎功能，缺乏基于井下復雜環(huán)境的主動感知、自適應調(diào)控和智能決策能力。

三，可靠性面臨嚴峻挑戰(zhàn)，井下極端環(huán)境對傳感器壽命、算法抗干擾性及網(wǎng)絡實時性要求極高。這些痛點嚴重制約了智能化從“有”到“優(yōu)”、從“減人”到“無人”的實質性跨越。

2024年，上海創(chuàng)力集團與華為在礦山裝備智能化領域展開深度合作，華為提供新型傳感器、網(wǎng)絡連接、云平臺及AI大模型等技術支撐，創(chuàng)力則依托在煤機裝備系統(tǒng)集成方面的多年豐富經(jīng)驗，聯(lián)合攻關智能化關鍵難題。雙方以“智慧礦山賦能者”為使命，逐步構建起覆蓋技術研發(fā)、場景落地與生態(tài)共建的全鏈條合作體系，在2024年底聯(lián)合發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個礦山裝備人工智能大模型，打造“礦山裝備+AI算法+應用”的新一代礦山智能化裝備。

基于礦山裝備AI大模型，

構建煤機裝備智能運維管理系統(tǒng)

在井下采煤作業(yè)中，由于惡劣環(huán)境與持續(xù)沖擊載荷的工作條件，常常引發(fā)采煤機搖臂傳動系統(tǒng)的核心部件突發(fā)故障，導致非計劃停機數(shù)小時以上，容易造成作業(yè)中斷及數(shù)百萬元經(jīng)濟損失。

同時，業(yè)界傳統(tǒng)煤機裝備的運維系統(tǒng)仍有不少局限性，例如：設備型號種類多，故障定位難；數(shù)據(jù)多源干擾大，故障識別誤報漏報率高；AI模型泛化性差，跨場景適配難。

這時需要構建一個高可靠、泛化性強的智能運維管理系統(tǒng)，來打通生產(chǎn)到服務、問題識別到維護執(zhí)行的全流程閉環(huán)，切實提升井下作業(yè)效率與安全。

雙方團隊基于中心訓練與邊緣推理的云邊協(xié)同架構，融合“冷啟動-熱循環(huán)”學習機制，構建了智能運維系統(tǒng)，有效破解了傳統(tǒng)架構中的小樣本泛化難、定制化程度高的行業(yè)痛點。

系統(tǒng)搭載華為PHM天璇引擎，深度融合振動力學、信號處理與人工智能故障分析技術，將可泛化領域知識嵌入統(tǒng)計、AI模型的參數(shù)學習過程。同時，依托行業(yè)機理知識與大模型的協(xié)同優(yōu)化，系統(tǒng)在回轉機械動設備場景中，故障識別準確率穩(wěn)定超過90%，跨場景泛化能力顯著提升。

目前，該系統(tǒng)已全面集成至創(chuàng)力采煤機的出廠質檢、井下隱患排查等環(huán)節(jié)，有效提升了設備可靠性與運維響應效率。推動運維模式從“被動搶修”向“主動預防”轉型，提高設備開機率、降低噸煤成本。

煤機系統(tǒng)檢測及分析驗證中心

裝備智能化，

驅動智能化礦山新未來

除了打造煤機裝備智能運維管理系統(tǒng)，創(chuàng)力集團與華為聯(lián)合團隊圍繞“感知-認知-決策-執(zhí)行”四位一體的裝備智能化長期發(fā)展目標，共同研發(fā)了多項聯(lián)合解決方案。

雙方基于礦鴻操作系統(tǒng)，結合統(tǒng)一通信協(xié)議與物模型技術，實現(xiàn)綜采工作面的采煤機、刮板運輸機和液壓支架之間進行數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，通過部署先進的控制系統(tǒng)實現(xiàn)三者間的實時協(xié)調(diào)與智能調(diào)度，從而提升采煤效率，確保作業(yè)安全。

基于礦山裝備AI大模型，快速開發(fā)智能算法，系統(tǒng)性解決行業(yè)人工智能使用難題。在視覺應用方面，通過滾筒防碰撞識別、支架直線度檢測、大塊煤識別及人員三違管理等，保障生產(chǎn)安全以及“三直兩平”的采煤工藝要求。在預測應用方面，通過綜采面瓦斯預測、采煤機預測性維護，減少非計劃停機時間。

展望未來，站在“雙碳”與智能制造戰(zhàn)略的浪潮之上，創(chuàng)力集團與華為的合作將不斷延伸更多智能化場景，助力礦山向綠色、高效、安全的新階段探索前行，推進智能礦山新質生產(chǎn)力的高質量發(fā)展。