当前位置:首页 > 专家视角

煤矿数据标准规范体系及架构建设探讨

2023-04-23 15:13:19  来源:智能矿山杂志  作者:郭奋超,石超,拓宏平,李俊虎
109
分享至
  • 微信
  • 微博
  • QQ

随着第四次工业革命的来临,全球各行各  业都在积极探索和开展数字化建设,期 望通过数字化技术来支撑业务的长期持 续增长。数字化生产已经成为普遍的商业模式,其 本质是以数据为处理对象, 以ICT平台为生产工具, 以软件为载体,以服务为目的的生产过程。未来的 智能化发展程度, 看的是对数据的管理与应用程度, 充分挖掘数据利用价值,提升利用数据价值能力。

2020年2月,国家发改委、国家能源局等八部 委印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》 中提出:“要强化标准引领,提升煤矿智能化基础 能力,要求协同推进煤矿智能化标准的制修订工作,加快煤矿智能化建设术语、数据管理等相关技 术、规范的制修订”。

自智能化矿井建设以来,5G、大数据、人工 智能、数字孪生等科学技术逐渐向煤炭这个传统行 业渗透。经过各煤炭企业与科技公司近年来的创新 推进,全国矿井智能化建设已取得显著成果。陕煤 集团神木红柳林矿业有限公司(简称红柳林矿业公 司)在2021年的智能化矿山建设过程中,对面向 煤矿智能化生产、安全管控、经营管理等涉及的业 务生产系统和经营管理系统全貌、数据范围与数据 关系有了一定的梳理与理解。

在“双碳”目标与科技强国的新形势下,煤 矿生产经营方式亟待变革,以数据支撑生产、以数 据实现经营是煤矿发展的必由之路。在此之前,形 成一套完整的煤矿数据标准规范体系与架构至关重 要,但在该项目建设过程中涉及到的组织部门多、 业务范围广,且其生命周期贯穿着规划设计、实施建设、可靠持续运营的全过程,这无疑是对煤矿智能化发展提出了更高要求。红柳林矿业公司有能 力、有信心、有激情为行业开创先河,使数据成为 红柳林矿业公司高质量发展的基座,也为煤矿行业 的数据标准建设与落地添砖加瓦。

数据治理现状梳理及建设目标

数据标准的定义

数据标准指数据的命名、定义、结构和取值 的规则。数据标准定义了企业或行业层面需共同遵 守的数据含义和业务规则,是企业或行业层对某个 数据的共同理解,这些理解一旦确定下来,就应 作为企业或行业层面的标准在企业或行业内被共 同遵守。

数据标准是为保障数据的内外部使用和交换 的一致性和准确性而发布的规范性要求,可划分为 业务类、技术类和管理类,实现对数据的规范性、 完整性描述,类似“国有法、书同文、车同轨、度 有衡”。数据标准的建设方向如图1所示。

image.png

图1  数据标准的建设方向

建设内容

红柳林矿业公司数据标准、数据管理体系与 数据架构研究涉及的业务和数据范围如下:

(1)涉及业务范围

涵盖生产管理、生产运行、设备管理、安全 管理、调度指挥、财务管理等业务板块(图2)。 设计优先以生产管理、生产运行、安全管理、调度指挥、财务管理(仅涉及运营部分) 为应用点,满足业务应用场景数字化运营,逐步向其他业务领域推广。

image.png

图2  数据标准涉及的业务范围

(2)涉及数据范围

红柳林矿业公司研究涉及的数据范围以当前 已建经营管理系统和生产业务系统的数据、成熟且 使用频率较高的台账数据为基础, 进行数据标准规 范设计与数据治理,包括通防部、生产部、地测 部、机电部、洗选部、运输部、智能化部、双控预 防部、应急响应部管理的相关生产管理系统,以及 财务部、物资管理部、市场营销部、调度指挥中心 等管理的相应经营管理系统(包括财务系统、报表 系统、安全生产信息共享平台、物资采供系统、煤 炭产供销三网联动智慧管理平台、生产经营日清管 理应用系统、司库系统、销售发运系统等陕煤集团 统一部署的系统) ,另外还包括其他未通过系统管理,以手工填报的台账数据报表等。

研究设计工作遵从企业架构方法论和数据治理方法,主要涉及企业现状梳理、数据战略与蓝图规划、数据使能方案设计,涉及数据分析与梳理、标准设计与定义。

建设目标

红柳林矿业公司以实际需求为依据,设计输出智能化矿山数据标准,包括数据分类与规范、数据资产目录、主数据/元数据标准与管理规范等,既支撑红柳林矿业公司的智能化建设,也有助于完善陕煤集团煤炭板块的数据标准体系,为国家智能矿山的数据标准体系建设提供可执行、可落地的详实参考。

(1)建设一套标准体系,包括设计数据资产目录,用于构建企业数据全景图,体现数据脉络,便于企业加强对数据资产的管控, 掌握数据资产的 运行状态,促进数据在业务间的流转效率,强化数 据资产共享,体现数据资产应用价值;数据标准规 划与制定,用于定义公司层面需共同遵守的属性层 数据含义和业务规则。通过“分类标准”“编码标 准”和“属性标准”等,实现数据管理的标准化, 保证数据标准的可管理、可识别、可应用,形成 《数据资产目录》和《数据标准及数据分类编码规 则》。数据资产目录内容如图3所示。

image.png

图3  数据资产目录内容

(2)设计数据管理体系,包括设计数据质量 管理规范,保障数据质量规则的有效落实,确保 数据“干净、可用”;设计数据安全管理规范,从 制度、流程及平台技术等各方面, 确保数据被“安 全、正确”使用;设计数据共享规范,促进数据的 共享和应用能力,确保数据“集约、高效”使用; 设计数据运营流程,以数据管理流程贯穿公司级数 据管理战略规划、数据管理计划与执行,技术平台 实施落地及平台运营运维等一系列工作,确保数据 管理“有序高效”,形成《数据管理总纲》《数据 质量管理政策》《数据源认证管理政策》等数据的 政策及制度。

(3)设计组织保障体系,包括设计各层数据管理组织定位,组织职责、关键岗位职责、岗位要求等,确保数据管理“责任到岗、责任到人”,形 成《数据组织与岗位职责》。

(4)设计平台运营体系,根据数据中台技术 特点,设计平台用户运营及平台服务运营指标,对 用户分层管理,进行行为分析及监控,对服务体验 负责,保障全生命周期数据的健康发展,形成《指 标数据标准及管理规范》。

(5)数据架构及数据服务建设方案设计,依 据数据使能方法论和业务架构设计内容,识别出 关键数据对象,进行数据架构高阶方案设计,包括 主题域组、主题域、业务对象及描述、逻辑数据实 体、概念模型、数据源。利用数据使能平台构建红 柳林矿业公司数据逻辑分层架构, 加强数据集成和 治理、规范数据湖、数据服务,共享数据资产,推 进数据业务化,形成《业务架构设计方案》《数据 使能平台架构及服务共享设计方案》。

解决的问题

数据标准的实施解决了数据“找不到,看不懂”“数出多门,口径不一,难衡量,不易用”及 “数据资产难沉淀,数据协同难”等问题。通过制定一系列的制度、流程和方法,对数据源进行统一的管理和约束,对数据资产进行盘点,制定数据标 准,以此落实数据资产入湖管理。将设计的标准与 规则落实在数据湖及系统应用中。构建主题库和数 据服务,形成算法超市和数据地图,使数据能够找 得到,看得懂。通过从“设计”和“执行”2个方 面进行数据质量的看护,稳步提升数据质量。以业 务指标设计和提升数据协同, 实现生产、经营、决 策有数可查,有数可依,可衡量, 可评价的目标。 数据资产解决的问题如图4所示。

以数据应用场景化的价值体现,推动全矿上 下逐步建立数字思维。通过加强数据的管理与使 用,改变过去以生产流程为核心的业务方式,建立 以数据驱动的生产优化与业务创新,支撑智能化矿 山建设。

image.png

图4  数据资产解决的问题

数据治理的先进性和创新点

先进性

红柳林矿业公司坚持以业务需求为导向,以 技术创新为驱动,以解决安全生产与经营管理的瓶 颈问题为切入点,通过将人工智能、物联网、云计 算、大数据、机器人、智能装备等先进技术与现代 煤炭开发利用和生产运营深度融合,按照智能矿山整体规划架构为参考,已做好网络、数据中心、云平台等信息化基础设施建设, 并设计相匹配的信息系统架构,基于已建立的云平台构建了数据使能平台,并打通各类业务子系统数据链路,为理解业务系统现状和数据关系,建立企业级数据标准奠定了基础。

主要创新点

(1)项目创新

数据治理项目的结构,包括组件彼此间和与其所处环境间的关系, 还包括指导系统的设计、进化的标准和指南。数据本身也是具有架构的,进行数据相关工作也需要遵循数据架构。这是数据统一的基础,分为数据资产目录、数据标准、数据模型和数据分布4个组件;是红柳林矿业公司乃至陕煤集团煤炭板块第1个真正意义上的数据项目。

(2)应用创新

的真实缩影。数据标准与治理的最终目的是指导数据入湖和数据治理工作,并根据数据的主题域,持续夯实数据质量。在此过程中,与数据管理体系深度匹配融合,高效运作,满足公司对数据管理的关键要求。后续指导开发的数据应用场景,将适当改变业务的管理、运作及决策方式,提升效率,是数据驱动数字化转型

技术效益与推广应用

技术经济效益分析

基于数据标准规范体系,结合其指导的数据治理集成开发工作,全矿各系统将能通过工业互联网实现互联互通、协同生产,最大限度地整合和利用现有的基础设施和应用系统。满足跨平台、跨应用系统的煤矿生产方面的信息交换和共享需求,实现互联互通,克服传统模式下各个“信息孤岛”独立运行的现象,减少不必要的重复建设和资源浪费。将大幅提高企业对信息的处理速度和传递速度,提高信息采集、信息处理和深加工水平。实现 生产过程自动化、无人化、少人化和减员增效。可 对全公司各生产管理环节进行有效的实时监控,大 力提升安全保障能力,提高预测分析安全生产形势 和决策的水平。

数据治理项目对改善技术条件,提升安全生产 综合管理水平,提高安全生产突发事件的应急处置能 力,促进经济健康和良性发展等方面具有重要意义。

推广应用前景分析

数据标准采用先进的云化架构,采用科学方 法论指导业界顶尖的咨询实施团队,在能力构筑、 交付质量各方面严格要求,为项目的落地打好基 础。同时,本数据标准规范体系是红柳林矿业公司 数字化转型的关键一步,在整个煤炭行业也是位列 前茅,率先起跑。在集成所有信息系统的基础上, 从多角度评估煤矿生产管理现状, 科学辅助管理者 及时准确地发现异常信息、日常管理中疏漏的信息 等,大幅提升管理水平。

通过全面地建设数据标准体系与架构,树立 煤炭板块数据资产建设标杆,推动煤炭板块数据标准体系建设和跨矿业公司数据共享,为数据进一步流动和价值增值夯实基础。

结  语

数据标准规范体系及架构的建设,是实现数 字化管理关键步骤,数字化转型和新标准与规范建 设不是一蹴而就,需要保持战略耐心和投入,并做 到即时精神激励,持续鼓舞士气。需要各级管理层 重视与参与到数据标准规范的建设与推广应用中, 以保证系统建设的顺利推进与实现。此外,针对需 要的专业知识、技能,要做到识别数据人才“种 子”,并在项目建设中重点培养, 通过合理的任务 驱动,让其能够承担较为关键的角色,驱动建设高质量的数据转型成效。

 

原文阅读


地址:北京市朝阳区和平街13区煤炭大厦701室,《智能矿山》编辑部

电话:(010)87986440,87986439,87986438

邮箱:znks2020@126.com

邮编:100013

 

©2017-2023 智能矿山 版权所有 京ICP备05086979号-20 技术支持:云智互联