国家能源局、国家矿山安全监察局联合印发了《关于开展首批智能化示范煤矿建设的通知》，指出国家级智能化煤矿的建设还处于示范与初级阶段，亟待构建面向矿山行业的统一的数据分类编码体系，为实现数据互联互通、融合共享奠定基础，通过解析智能化矿山数据分类与编码规范核心内容，给出智能矿山数据分类与编码体系规范体系（简称分类与规范） 的应用路径和效益价值，推动和促进智能化矿山数据的融合与共享机制的形成。

分类与规范的核心内容

根据2023 年应急部信息院发布的由中国矿业大学（北京） 与中国华电煤业集团有限公司的研究团队承担的数据分类与编码体系规范，提出并建立了智能化矿山数据分类应遵循和采用的基本原则、理论与方法模型。

构建基于矿山现有的业务场景、系统开发及未来的智能化应用，并采用IDEF0+UML 组合模型，从主题域组、主题域、业务对象、数据实体及属性5 个层次确定数据的分类层次架构，确定智能化矿山数据分类体系1.0 版的最小颗粒度，构建了面向现实又兼顾未来场景拓展的数据分类层次模型。

分类与规范中将智能化矿山数据分成基础类、生产类、安全类和管理类4 大主题域组、59 个主题域、222 个业务对象、1 047 个数据实体、12 547 个属性，为数据融合共享机制构建以及方法研究奠定了逻辑基础。

分类与规范的应用路径

指导全域数据库建设

智能化矿山数据分类与编码规范从编码方法确定、代码结构、代码长度3 个方面构建数据编码基本方法，并对数据分类体系赋予唯一标志代码，构筑了煤矿信息世界的数据底座，保证数据在一致性分类与编码的基础上能够更好地融合、共享、治理和应用。矿山企业便捷利用数据编码进行全域数据库建设，实现数据精细管理和共享，从数据源层解决企业智能化矿山数据标准化的数据孤岛问题。

数据融合共享规范体系基础

智能化矿山数据分类与编码规范，从智能化矿山数据融合共享的基础维度，研究和构建了数据分类与编码体系，为后续数据采集、治理、安全和应用等方面的规范与标准制定奠定基础。

从通信接口、服务、发现、链接、报文、配置、安全和管理等方面，进一步支撑数据采集规范的制定，形成矿山智能化设备感知数据的采集、传输和共享规范，为数据治理、数据安全、数据应用规范的提出和制定提供基础。

深度挖掘数据潜力，实现数据潜在价值，满足面向智能化的AI 大规模训练、机电设备检测、安控机器人、车辆管理等矿山数据共享应用的基本需求，为矿山行业基于全数据互联互通、全过程融合共享的智能化全面发展提供支撑。智能化矿山数据融合共享规范体系建设逻辑框架如图1所示。

图1　智能化矿山数据融合共享规范体系建设逻辑框架

数据中台底座

数据中台是智能化煤矿建设的数据底座，也是煤矿大数据应用的基础。智能化矿山数据中台架构实现了数据汇聚、数据开发及各类感知数据、基础数据、管理数据的分级分类存储、数据资产管理、数据建模、模型训练和数据服务等，解决了信息孤岛、海量数据实时计算能力差、数据失真、查询速度慢、共享难等问题， 将数据资源转变为数据资产。

根据智能化矿山数据中台建设技术架构，数据分类与编码体系规范的构建，为源层数据元系统识别提取及规范表述提供了指导和借鉴，对数据中台的建设起到根本支撑作用，通过统一平台打通数据源层各系统之间的数据流，汇聚数据至统一的数据资源池进行存储、治理、分析，为应用层提供数据，智能化矿山数据中台建设技术架构如图2 所示。

图2　智能化矿山数据中台建设技术架构

数据治理的数据源层规范

智能化矿山数据治理是煤炭工业数字化转型和煤矿智能化高阶段发展目标的关键，对解决数据融合、系统联动和全局协同等关键问题具有重要意义。从技术实施角度看，数据治理包含“理、采、存、管、用”5 个步骤，数据治理的第1 个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，输出物为分类数据资源清单，为智能化矿山数据治理体系数据资源清单的构建提供直接参考，如图3所示。

图3　智能化矿山数据源层建设规范逻辑架构

综合智能管控平台

数据是矿山智能化决策的基础，通过对终端海量数据信息的收集和分析，矿山企业更加全面地了解矿山的地质情况、设备状态、 生产效率等信息。综合智能管控平台以先进、智能、高可靠性的监测监控系统为基础，以网络和大数据平台为主要支撑，可视化为决策手段，将各自独立的生产经营系统汇聚在同一平台进行管控，建设成“运营一大脑，矿山一张网，数据一片云，资源一视图”的智能矿山综合管控平台，综合智能管控平台建设路径如图4所示。

图4　综合智能管控平台建设路径

矿山行业向更高阶段的智能化方向发展，数据是矿山智能化应用的基础和核心驱动力，也是矿山生产、运营、安全、管理等各环节的重要资源。综上分析，提炼和归纳分类与规范的应用路径如图5所示。

图5　智能化矿山数据与编码规范体系实施与应用路径

分类与规范应用价值分析

（1） 技术层面

分类与规范的成果可以解决煤矿数据分类与编码不统一的问题，实现对煤矿数据在语义理解上无歧义，为后续实现数据标准化、数据采集、传输存储、治理及应用奠定了数据融合共享的基础。

（2） 智能化建设层面

智能化建设的基础数据分类与编码层级推进其标准化建设，解决数据源层多元异构等非标准化问题，实现煤矿安全、生产、经营、管理等环节的数据融合、共享应用，节约智能化矿山的建设成本。

（3） 产业生态层面

通过建立煤炭企业数据分类与编码规则，解决矿山、装备和通信企业、政府监管部门面临的数据编码不统一、传输协议不开放、系统集成难度大等突出问题，挖掘数据价值，发挥矿山智能化数据的重要支撑作用，该成果实施将会带来巨大的经济与社会效益。

分类与规范降本和增效分析

降低智能矿山建设与运用成本

分类与规范降低了IT系统和智能化矿山研发与建设成本、安全生产成本、企业经营成本、企业治理成本。

（1） 降低研发与建设成本

数据分类与编码规范体系一致性数据环境，使得系统应用集成、数据清理更加自动化，减少IT 系统建设开发过程中的人工成本，并降低数据孤岛带来的系统集成和重复开发成本。

（2） 降低安全生产成本

矿山企业生产是集“采、掘、机、运、通”为一体高度集成体系，具有生产流程之间耦合机制复杂、安全隐患和风险突出等特点，基于该成果的智能化矿山安全与生产系统建设与集成，可以优化生产流程，对风险数据进行实时采集、协同分析、超前预警以及精准决策，提高生产资源配置效率和各业务部门协同应对风险能力。

（3） 降低企业经营成本

煤炭企业致力于精益管理思想，从流程优化、信息共享、组织重构、精益生产等方面追求成本管控的帕累托最优效率。数据分类与编码规范体系的管理部分，覆盖了生产、物资、人力资源、财务、销售供应链等业务域，可直接应用或指导煤炭企业经营管控系统建设与集成，并通过精准数据共享，减少数据传递链条和时间，缓解消息失真问题，从技术层面降低了经营成本。数字系统记录并分析企业生产经营过程中的数据，实现以需定产、产销平衡，数据分析功能帮助寻找最优生产流程，实现精细化、柔性化生产，从而降低生产运营成本。

（4） 降低企业治理成本

面向矿山企业全业务域的数据分类与编码体系，直接支撑智能化矿山数据源层的标准化建设，并从数据底座层面产生层层传递的共享绩效，减少管理层级间信息传达的不对称，避免因决策偏差、失误及滞后产生的代理成本和交易成本。提高企业管理层、治理层以及利益相关者所掌握信息的完备性，提高监督和决策控制的准确性，降低企业管理成本，也会带来企业流程重组、组织结构优化、运营策略、管理制度与治理模式等一系列变革， 优化企业资源配置，全面提升企业治理水平。智能化矿山数据分类与编码体系降低智能化矿山建设与运用成本分析如图6 所示。

图6　降低智能化矿山建设与运用成本分析

提升企业利润与无形资产

（1） 重塑企业商业模式

分类与规范的应用，促使矿山企业从数据源层深刻认识到煤炭企业数字化转型和智能化建设过程中，产业生态已经发生了根本变化，基于智能化矿山的产业集聚效应已凸显，整个产业生态平台承载着工业互联网企业、通信设备制造商、微服务平台开发商、数据中心、智算中心等多业态企业类型，以数据驱动的技术创新拓展了煤炭企业的业务模式和服务场景。商业模式的重塑和拓展将优化煤炭企业数据资源配置，拓展盈利模式和渠道，逐步淘汰煤炭生产企业周边业务单一的低附加值业务，促进企业利润增长。

（2） 提升企业无形资产价值

分类与规范的建设与应用主要价值逐步、间接地反映在后续经营活动中，通过数据标准化可以降低企业治理成本、提高利润收入、塑造企业品牌、提升企业的核心竞争力与可持续发展能力等，实现期权价值，依托核心竞争力，拓展和创新商业模式，为自身的发展和经营带来柔性增长空间。

智能化矿山数据分类与编码规范成果的应用和推广，可以提高智能化矿山建设质量和效率，提升矿山企业治理水平和经济效益，同时还将推动企业所处的产业生态的变革和商业模式创新等，创新和变革所产生的经济和社会效益会，提高企业的知名度和品牌价值，最终形成企业无形资产—声誉价值。智能化矿山企业利润空间与无形资产价值分析如图7所示。

图7　智能化矿山企业利润空间与无形资产价值分析

总 结

（1） 智能矿山数据分类与编码体系规范的研究与发布，从行业层面看，为煤炭行业智能化发展解决了数据源层的标准化建设瓶颈问题，为困扰智能化建设的数据融合共享机制的构建奠定了坚实的基础。

（2） 智能矿山数据分类与编码体系规范从智能化矿山全域数据库的建设实践指导、智能化矿山数据融合共享规范体系建设基础、智能化矿山数据中台建设支撑、智能化矿山数据治理基础、助力综合智能管控平台建设5个方面提出了具体应用路径。

（3） 智能矿山数据分类与编码体系规范的实施与应用路径，从降本增效2 个方面分析和归纳对企业的应用价值，为企业评估智能化投资提供参考。在未来的研究中，将量化分析该成果应用价值，为企业提供更加精准和操作性强的参考。

策划：李金松 编辑：李雅楠