基于此，通过深入分析露天煤矿机电设备管理平台面临的挑战和建设现状，设计了机电设备网格化分级管理体系和基于该体系的智慧管理平台架构，给出了平台建设的具体方案和功能模块，以及平台建设展望。

通过对网格视域下露天煤矿机电设备智慧管理平台建设的构想，旨在提高露天煤矿机电设备的运维与管理效率，保障露天煤矿安全、有序、高效地生产作业，为露天煤矿的智能化建设和可持续发展提供平台支撑。

（1）机电设备类型杂、数量多

露天煤矿生产流程复杂，涉及穿爆、采掘、运输、排土、洗选等多个环节。每个环节依赖结构复杂、功能各异的机电设备，要求管理具备高度专业化，露天煤矿规模扩大和设备更新换代，导致设备及其配件数量激增，增加了管理复杂性。

（2）机电设备工作年限与信息化水平差异性大

矿区内机电设备为不同年代和技术发展阶段，设备使用年限和技术标准存在显著差异，随着设备使用年限增长，故障率和修复难度不断上升。设备信息化水平不一，增加了数据采集难度，对管理平台的数据整合和分析能力提出更高要求。

（3）机电设备部署范围广、作业环境差

设备广泛部署在矿区关键区域，环境存在多尘、高温、高湿、强振动等，影响设备寿命和运维效率。工艺流程的连续性和设备的联动性，要求管理平台必须具备广泛的监管能力、高效协同机制和清晰业务链路。

（4）机电设备运维管理的效益要求高

随着市场竞争和监管要求的提高，对机电设备运维管理提出了更高要求。运维管理需确保设备安全性、高效性、稳定性，并追求经济效益和环保效益最大化，以适应日益严格的环保和能效标准。

面对上述挑战，露天煤矿机电设备智慧管理平台需要实现多类型设备动静态信息高效管理，明确管理权责关系和优化设备全生命周期数据链路，并在数据驱动下实现设备巡检、运维、监管和联动等业务功能的智能化，保证管理工作高效开展和设备安全运行。

智能矿山的建设是推动煤炭工业转型升级的关键途径，煤矿机电设备的智能化管理是研究焦点。国能准能集团有限责任公司（简称准能集团）拥有年生产能力6900万t的黑岱沟露天煤矿、哈尔乌素露天煤矿以及配套选煤厂，2023年通过智能化煤矿验收，达到中级标准。

在露天煤矿智能化建设中，准能集团遵循《国家能源集团煤矿智能化建设指南》，持续优化升级生产执行系统中的机电管理模块，以提升煤矿的设备管理与生产运营效率，实现信息化水平从数字化向智能化的跃升。

目前，机电管理模块已集成了设备台账、检修计划、点巡检、保养维护、缺陷/故障管理、检验管理以及业务联络单等功能，主要包括6个方面。

（1）设备台账管理与ERP系统对接，补充设备信息，便于日常点检、保养和维修工作，同时简化设备检索流程。

（2）检修计划管理覆盖计划制定、审核、下达、执行到关闭的全生命周期，并实施检修项目的人员、工时、物料定额管理。

（3）点巡检管理确立应检必检原则，并与设备功能、位置、执行过程全面关联，确保点巡检的质量和效率。

（4）保养维护管理全面覆盖保养流程，从标准制定、计划执行到结果反馈和异常处理，形成闭环管理。

（5）缺陷故障管理通过自动化流程实现故障的提报、认领、关闭和提醒，提升处理效率。

（6）检验管理则贯穿检验项目的生成、执行、结果管理及异常处理。

智能露天煤矿建设的成果还包括设备智能化系统和感知系统的应用，如无人驾驶卡车健康管理系统、单斗挖掘机机械故障诊断报警系统以及各类设备状态监测系统，进一步推动了管理智能化的进程。

露天煤矿机电设备智慧管理平台的建设对于智能矿山的发展至关重要，展示了机电设备智能化管理中的先进技术应用，但是还存在2个方面的问题。

（1）针对数量多、类型杂、信息化程度不一的机电设备，露天煤矿企业通常构建了功能各异、面向不同管理对象的智能化管理系统，通过系统集成实现了数据共享和业务协同，但存在功能和数据冗余、业务逻辑复杂，以及权责边界不明确等问题。

（2）智能化管理水平受数据驱动的功能服务层设计影响，设备状态监测和远程控制停留在数据表层分析和应用，缺乏对业务层面深入数据挖掘和开发，限制了管理平台的智能化水平和效率。

因此，笔者基于网格化视角，构建覆盖多管理层级和全工艺流程的机电设备分级管理体系，具有统一有序数据空间，厘清各管理层级、权责关系和业务边界。通过对数据深入挖掘和综合利用，管控与维护生产设备全生命周期，实现设备精细化、智慧化管理。

露天煤矿机电设备网格化分级管理为基于网格化理念的管理体系，以“动静分离”原则分别规划设备信息与数据分级分类管理；以“横向到边、纵向到底、责任明晰”原则构建高密度管理责任网格。通过设备信息系统化分类、数据有序规划和权责网格化分级，规范设备数据流，提升数据使用效率，明确管理职责，为智慧管理平台提供数据管理支持和业务逻辑指导。

设备信息分类规划旨在通过有效的分类标准，确保设备静态信息的组织性、可访问性和有效性，提高设备智能化管理的效率和效果。

基于“属地管理，专业管理”的原则对设备进行分级分类，主要分为以下4个步骤。

（1）根据设备所属的生产单位进行分类，如露天矿、选煤厂、维修厂等，进行1级分类。

（2）根据设备所在生产工艺流程中的环节，如露天矿开采的穿、爆、采、运、排和辅助等环节，进行2级分类。

（3）在每个环节中根据设备、总成件、部件、工器具和物料等属性进行3级分类。

（4）进一步细分设备类别和具体设备，形成第4级和第5级分类，确保每个设备都有独特的编码和详细的信息记录。

以上分级信息包含不限于每个设备功能用途、制造商、使用手册、出厂时间、采购时间、保修期、投用时间、采购信息、报废年限、位置、启用状态等基本属性信息，以及采购、管理、使用和维护等管理权责信息。

为实现信息高效检索，构建设备信息的多层次关系树。面向日常的信息检索业务，构建设备信息分类树结构，每个树节点可动态加载设备的信息列表；为便于生产作业中设备管理，构建设备隶属组织机构树结构，涵盖公司、厂矿、车间（队）3个层级，明确设备的生产使用中的权责关系；面向支维护人员的作业需求，构建设备关联树模型，确定设备、配件和物料等之间的绑定关系，从而便于维护资源分配。此外，清晰的数据规划和高效的信息检索方式，有助于提升数据透明度，助力研判设备管理合规性，便于内外部审计，保障各种管理业务的有序性。

设备数据分类规划关注设备动态数据的组织、管理和优化，如使用情况、实时状态、运维记录等，与静态属性信息相辅相成，以支持故障诊断、风险预测和能耗优化等业务的智能化建设。

在设备分级分类的基础上，以“属性明晰”原则规划每个设备的数据分类如图1所示。依据使用、状态、性能、故障、维护、能效和财务等维度分类，确保数据的组织性和易于管理；基于设备数据采集粒度，对每类数据进一步切分，如使用数据主要指生产人员对设备的操作记录，如设备启动、停止、模式、作业任务、使用时间、使用频率和负载变化等；状态数据是设备运行状态时各项动态参数与指标，如温度、压力、震动、声音、电压、油液分析，结合设备的操作日志、监测参数、性能指标、故障及维护记录，以及能效和安全等相关的数据，构建全面的设备数据视图。面对海量多源异构数据，制定了统一数据标准，确保数据规范化和系统间互通性，形成了统一数据空间。

动态数据产生于多设备的协同生产作业过程，基于设备群在工艺中的耦合关系构建设备关联关系，并映射到数据关系模型层面；基于位置信息和数据时间戳，自动匹配环境数据，对齐数据流，强化数据整合能力；引入自然语言处理技术、图像处理技术和自动化数据标注技术，对文本、图像和无标签信息等数据进行高效处理，为机电设备智能化管理奠定了坚实的数据基础。

设备分级网格管理旨在通过精细化管理分级与网格划分，厘清各级单位与设备管理的权责关系。在网格划分原则中，主要分为以下3个维度。

（1）“横向到边”是指基础网格单位覆盖公司的每个机电设备、器具和部件等。

（2）“纵向到底”是指纵向管理责任体系贯穿公司、厂（矿）、车间（队）每个层级。

（3）“责任明晰”是指遵循“统一领导、分级管理”架构，从高层规划到基层执行的逐级监督与责任落实。

通过对每个网格定责定人，实现权利到人、任务到人、责任到人；网格业务横向联动实现管理高效协同，网格职责纵向关联实现网格职责层层监督与落实，具体划分为3级网格。

（1）以公司为单位划分1级网格，以制度制定、设备常规管理、设备购置、设备大修理、设备改造、资产管理和科技创新等业务确定网格的多维权责.

（2）以厂（矿）为单位划分2级网格，以基础运行、检修管理、资产管理、技术升级、安全管理、信息化建设等全流程业务明晰每个网格的权责。

（3）以车间（队）为3级网格，明确每个设备的使用、维护和管理3个维度的权责。

基于分级网格管理体系，明确界定管理人员权责，梳理和优化业务流程，打通信息链路，实现不同单位不同层级的设备管理高效协同；同时引入定期全面审查机制和动态更新机制。前者包括对定期的管理体系审查、内部审计与第三方评估、人员培训与教育、反馈信息收集和数据备份；后者则关注设备、人员、环境和制度的变动，自动更新相关信息，从而保证体系的合规性、准确性、有效性和安全性。

露天煤矿机电设备智慧管理平台基于现代信息技术、物联网、大数据分析等技术，用于监管露天煤矿机电设备，旨在网格化分级管理体系的基础上，对数据进行深度挖掘和综合利用，实现智能化的设备管理和维护，露天煤矿机电设备智慧管理平台架构如图2所示。露天煤矿机电设备智慧管理平台建设目标包含4个方面。

（1）构建全面的设备数据采集与分析系统，使管理层能够依据详实数据做出更加科学的决策。

（2）实施科学的维护策略和精准管理，减缓设备老化，降低磨损率，延长设备服务周期。

（3）通过精细化能耗管理和减少非计划停机，有效控制和减少设备运营的整体成本。

（4）持续引入自动化和智能化技术，实现运维智能决策支持，提高机电设备管理的智慧化水平。

综上，基于网格化管理体系整合的数据支撑架构，露天煤矿机电设备智慧管理平台架构从生产设备、辅助设备和运维辅助管理3个角度探索数据的深度利用，构建数据驱动的机电设备智慧化管理体系，实现机电设备管理的智慧化升级，推动智能矿山建设，形成煤矿行业的新质生产力。

生产设备全周期智能管理旨在实现生产设备采购、安装、运行、维护、改造到报废的全生命周期管理，并集成先进的信息技术，实现对设备的实时监控、状态评估、预测性维护和性能优化。

健全信息采集体系，包括技术资料、图纸、操作规程、规章制度、使用手册、合格证和验收单等关键内容，以及点检、润滑、检修、大修、改造等信息记录，形成较完备的设备档案，用于设备全生命周期的管理。

（1）基于传感器和物联网技术，监测生产设备中重点部位的电流、温度、震动等状态信息，并结合数据分类或者回归算法对设备状态进行评估，对当前设备维修和养护等任务进行辅助决策。

（2）根据历史和实时设备状态监测信息，利用算法预测设备未来工作状态，确定生产效率与安全要求的最佳平衡点，为运维规划提供决策支持。

（3）挖掘历史能耗数据和资源使用数据，结合监测信息研究设备能耗（包括油、液、电、耗材、人资等）、设备状态（状况、负载、功率、运行时间等）、生产场景（环境、工艺、天气等）和生产计划（任务、周期、排程等）的数学关系，构建能耗辨识模型，修订任务计划或者设备使用方案，实现设备能耗优化。

露天煤矿的辅助设备根据功能划分为生产辅助设备、安全监测设备和信息通信设施，直接或间接地支持主要生产活动。通过细致梳理辅助设备的管理、使用、运维等数据，深入分析历史数据与业务需求之间的内在联系，构建数据驱动的设备管理业务模型，揭示设备运维的规律性，实现管理决策的智能化，主要包括以下4个方面。

（1）面向可维护性辅助设备，实施设备状态的实时监测、评估和预测，智能化地制定运维计划，减少故障风险，延长设备寿命；对于不可维护性设备，利用历史使用情况的记录数据，建立设备剩余寿命评估模型，智能化预测设备的更换时间点，提前规划设备的维护和更新，确保生产活动不会因设备故障而中断。

（2）以保证生产和安全要求为约束，以设备数量、类型、分布位置、工作模式为决策变量，考虑环境、任务等因素影响，构建生产辅助设备能效模型，为生产辅助设备的配置优化和效益最大化提供决策支持。

（3）基于安全辅助设备的实时监测数据和事故的历史数据，构建风险预测模型，为设备布局规划提供决策信息。

（4）根据生产设备、辅助生产设备、安全监测设备的布设规划，结合历史流量数据预测通信资源需求，并结合场地环境，构建数据通信资源分配模型，为通信设施布设和巡检计划提供决策支持。

在网格化分级管理视域下，通过深入挖掘生产设备和辅助设备全生命周期中的数据，智能运维辅助管理实现定期运维辅助决策、智能运维支持、运维评估和运维计划智能生成，主要包括以下10个方面。

（1）通过对设备的运行时间、状态预测、故障记录、能耗等信息统计，挖掘设备的状态和检修的相关性，为定期检修活动提供依据。

（2）根据设备保养标准，综合设备运行时间和状态信息，规划设备保养周期，并自动推送保养工单和预警设备状态异常变化。

（3）结合生产计划和设备的可用性，构建设备年度大修、更新改造和月度检修的调度模型，自主生成大型运维活动排程，并自动推送工单和设备状态，实现定期运维辅助决策。

（4）利用监测装置在线监测设备重点部位并评估设备状态，预警急需处理的故障和隐患。

（5）结合设备之间的协同关系，构建设备数据关联模型，通过关联设备的数据异常推演未安装监测传感器的设备状态，实现其故障或隐患预警。

（6）整合历史设备故障数据，利用机器学习算法实现对当前故障的分类、识别和上传。

（7）综合监测数据、故障诊断结果、设备作业场景，评估设备故障程度以及对露天煤矿生产和设备安全的影响，明确故障处理的优先级。

（8）结合设备型号、厂家技术支持、专家经验和故障特性等多种因素，挖掘历史维修数据库，智能推送当前故障的相似案例和可用维修方案，实现智能运维支持。

（9）综合考虑设备工作时间、产量、生产效益、故障概率、运维成本等因素，利用数学模型挖掘其潜藏的数学关系，对当前运维计划效益与安全性进行预测，实现运维评估。

（10）以生产安全、生产需求和运维资源为约束，以效益最大化为目标，对定期运维计划和当前维修计划进行优化，实现计划阶段的动态调整。

（1）智能技术与露天煤矿机电设备管理的深度融合

露天煤矿机电设备智慧化管理水平取决于先进的智能技术在管理平台的集成和应用程度。随着智能化技术的不断发展，管理平台持续深化现有智能技术的应用，同时引入前沿技术，如数字孪生、虚拟现实与增强现实、平行智能，实现智能技术与机电设备管理的深度融合。

（2）机电设备管理与生产安全管理的跨域协同

露天煤矿机电设备管理旨在保证煤矿生产的效率和安全性，生产安全管理和设备管理存在强耦合性。基于生产管理对设备可用性的需求和设备管理对生产安全的影响，通过畅通的数据通路构建生产安全管理和设备管理的深度协同机制，包括但不限于制度协同、技术协同和管理协同。

（3）机电设备管理制度和平台相辅相成

机电设备管理制度指导智慧管理平台的建设规范和框架，智慧管理平台通过集成先进的信息技术为机电设备管理制度的有效实践提供技术支持。通过平台可以监控和评估制度的执行情况，从而指导制度的修订和完善；同时制度的创新和新技术的应用也推动了平台的持续升级。双向互动促进了设备管理体系的持续优化，确保了露天煤矿机电设备管理的合规性和先进性。

（1）分析露天煤矿机电设备智慧化管理面临的挑战和管理平台建设现状，提出了网格视域下露天煤矿机电设备智慧管理平台建设构想，设计了涵盖静态信息、动态数据和管理权责的机电设备网格化分级管理体系，解决数据孤岛、业务冗余和权责不清等问题。

（2）构建了露天煤矿机电设备智慧管理平台架构，包括生产设备全周期智能管理、辅助设备全周期智能管理和智能运维辅助管理3个模块，深化利用人工智能技术对数据的利用，提高智慧化管理水平。

（3）从先进技术的深度融合、系统间的跨域协同、制度与平台的互为辅助3个维度对平台建设进行了展望，为未来相关管理平台的建设提供指导。