颜少林:工业AI赋能矿业企业高质量数字化

课程背景

当前,人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,正深刻重塑全球产业格局。中国在AI领域已实现从“跟跑”到“并跑”乃至部分“领跑”的跨越,一批国产工业AI技术与大模型在各行业加速落地,为企业带来效率革命与技术迭代。

矿业作为国民经济的基础支柱产业,面临着生产环境复杂、安全风险高、资源利用效率待提升、装备运维难度大、供应链协同不畅等突出痛点。传统数字化模式已难以满足高质量发展需求,而工业AI技术的多源数据整合、复杂问题求解、智能化决策能力,恰好与矿业数字化转型的核心诉求高度契合。通过AI技术与装备研发、生产管控、运维服务的深度融合,实现了效率提升、安全保障与成本优化的多重突破,为矿业企业提供了可借鉴的实践范本。本次课程立足矿业行业特性,聚焦AI技术落地应用,帮助企业把握数字化转型机遇,破解发展难题。

课程收益

1.洞察趋势:明晰新一轮科技革命下矿业行业数字化转型的核心方向与新质生产力发展要求,把握工业AI在矿业领域的应用趋势与市场机遇。

2.理解技术:掌握工业AI核心技术(含大模型基础、AIOT融合技术)的核心逻辑,以及其与矿业地质勘探、生产安全、装备运维、供应链协同等痛点的结合路径。

3.借鉴经验:深度拆解郑煤机装备数字化转型案例,学习其AI技术选型、场景落地、组织保障等关键经验,为企业自身转型提供可参考的实践模板。

4.明确路径:掌握AI在矿业核心业务场景(装备研发、安全管控、生产运营、供应链协同)的落地方法,能够结合企业实际梳理数字化转型初步规划与试点方向。

5.破解难题:通过互动研讨与答疑,解决企业在数字化转型中面临的技术适配、数据整合、组织变革等核心困惑,提升转型决策的科学性与可行性。

课程特色

1.行业聚焦:全程围绕矿业行业特性设计内容,聚焦生产安全、资源利用、装备运维、供应链协同等核心痛点,拒绝泛化讲解,确保内容与企业实际需求高度匹配。

2.案例标杆:以郑煤机装备数字化转型为核心案例,从背景、举措、成效、经验四个维度深度剖析,结合矿业应用场景拆解技术落地逻辑,提供可复制、可落地的实践参考。

3.时长适配:1天浓缩核心内容,兼顾理论讲解与实践落地,避开复杂技术堆砌,聚焦“听得懂、用得上”,符合企业高效培训需求。

4.互动实效:设置多轮小组研讨与问题答疑环节,聚焦企业实际痛点(如数据整合、技术选型、组织变革),通过案例对标、经验交流,促进学员深度思考,提升培训转化效果。

5.靶向赋能:针对矿业企业管理层与核心部门负责人的决策需求,重点讲解AI技术的应用价值与落地路径,而非纯技术原理,助力学员快速把握核心要点,推动企业转型决策。

第一模块:开篇导入——矿业数字化转型与AI机遇

1.宏观视角:新一轮科技革命下矿业产业变革趋势

我国矿业产业集群发展现状与数字化转型紧迫性

矿业行业数字化痛点:生产效率、安全管控、资源利用、供应链协同等核心难题

AI作为新质生产力,赋能矿业高质量发展的核心价值

2.中观对接:工业AI与矿业场景的契合逻辑

工业AI核心技术基础:大模型定义、AIOT融合技术的核心优势

矿业多源数据(地质、生产、设备、安全数据)的整合与AI应用潜力

国内外矿业AI应用典型案例概览(突出装备数字化、安全管控方向)

3.案例导入:郑煤机装备数字化转型启示

郑煤机数字化转型背景:传统矿业装备制造与现场应用的适配痛点

核心举措:AI+装备研发、生产管控、远程运维的全流程数字化改造

转型成效:效率提升、安全保障、成本优化等关键指标改善

对矿业企业的借鉴:装备数字化与矿业生产场景的协同路径

4.互动研讨:本企业数字化转型面临的核心痛点与AI应用潜在方向

第二模块:核心技术解析——矿业AI与AIOT技术体系

1.工业AI核心技术在矿业的适配应用

深度学习与传统机器学习的区别,及其在矿业数据处理中的优势

多源数据融合技术:矿业地质数据、生产数据、设备数据、安全数据的整合方法

智能决策模型:针对矿业复杂场景的AI算法适配(如开采方案优化、设备故障预判)

2.AIOT技术在矿业的落地支撑

AI+OT:矿业开采流程优化、物流路线调度

AI+IOT:设备预测性维护、井下安全环境(气体、顶板、人员)智能监测

AI+DT:矿业数据智能分析(储量评估、能耗优化、生产调度)

3.案例延伸:郑煤机AIOT技术融合实践

矿业装备运行数据实时采集与智能分析系统搭建

基于AIOT的远程运维与故障预警机制落地

4.问题答疑:矿业企业数据采集难点与AI技术适配疑问

第三模块:场景落地——AI赋能矿业关键业务数字化

1.AI+矿业装备研发与生产

矿业专用装备结构设计与仿真优化

装备生产工艺智能化:质量检测与生产过程管控

装备运维数字化:远程监控、故障预判与快速响应

案例深析:郑煤机AI在装备研发仿真、生产装配管控中的具体应用

2.AI+矿业安全与质量管理

矿业质量全生命周期管理基础

AI赋能井下安全监测:人员定位、气体浓度、顶板稳定性智能预警

装备质量检测:AI缺陷识别与质量追溯

案例:郑煤机AI质量检测系统在矿业装备中的应用效果

3.AI+矿业生产与供应链管控

生产现场管控:井下作业异常监控与智能指导

供应链协同:矿业装备、耗材的需求预测与库存优化

生产调度智能化:基于实时数据的产能优化

案例:郑煤机供应链数字化对矿业装备采购、运维服务的协同价值

4.小组研讨:结合本企业业务,梳理AI在核心场景的应用优先级

第四模块:转型实践——矿业企业AI数字化落地路径

1.矿业企业AI数字化转型的关键步骤

数字化基础:数据标准化与系统整合(异构数据、结构化/非结构化数据处理)

技术选型:结合矿业场景的AI技术与合作伙伴选择

试点先行:核心场景(如设备运维、安全监测)试点落地方法

2.组织保障与能力建设

数字化组织变革:跨部门协同机制搭建

AI人才培养与团队能力提升

风险规避:转型过程中的技术风险、数据安全风险防控

3.案例参考:郑煤机数字化转型的组织保障与落地节奏

数字化团队搭建与跨部门协同

试点场景选择与规模化推广策略

4.互动规划:学员企业AI数字化转型初步方案交流与指导

第五模块:总结与答疑

授课老师

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