資本實驗室·今日創新觀察

聚焦前沿科技創新與傳統產業升級

齊達

據世界經濟論壇和埃森哲公司最近發佈的一項研究顯示，到2025年，數字化將爲採礦業及其客戶，以及社會與環境帶來4250億美元的價值。

然而，由於龐大的運營規模、高度的複雜性，以及因變化而產生的高額成本，使得傳統採礦業在新技術應用，特別是數字化方面顯得速度緩慢。據麥肯錫分析，在某些情況下，礦業公司對其經由設備收集的數據使用率不足1％。

隨着其他行業已經開始擁抱數字化變革，採礦業已經意識到數字化的潛力，並開始快速追趕。

可以說，採礦業的數字化變革，就像是從實體採礦延伸到“數據採礦”的變革，也將成爲工業4.0的重要組成部分。

總體而言，新型數字化技術能夠幫助傳統採礦企業在生產供應鏈、設備管理、工業生產系統、新員工培訓等環節實現提升，以優化管理、提升效率、節省成本，從而推動整個行業的持續發展。

以下是採礦業進行數字化轉型與變革的幾個實踐案例，以及能夠從中獲得的提升：

1.用於礦山到港口的可視化綜合供應鏈

從歷史上看，採礦作業曾被分解爲單獨的運營孤島，在礦山、加工和運輸之間的整合程度最低。如果將供應鏈中的這些元素整合在一起，能夠使數字化的範圍最大化，從而提升整體效率。

數字化可以實現從礦山到港口供應鏈全流程的可視化，可以分析整個鏈條上的數據，以識別生產問題、管理庫存和質量、跟蹤生產和資產績效，並分析成本。

同時，數字化的供應鏈管理有助於對數據進行計劃、調度和優化操作，以實現利潤最大化。事實上，整合供應鏈意味着能夠把效率提高多達20％。

例如，澳大利亞鐵礦石生產商Roy Hill已將其整個工作流程的數字化置於首位。

公司在皮爾巴拉地區擁有一個加工廠、一個從礦山到港口的重載鐵路系統、黑德蘭港（Port Hedland）的新港口設施和一個位於珀斯的遠程管理中心。整個運營規模與難度可想而知。

數字化意味着該公司可以退後一步，並重新評估整個運營管理流程。公司需求鏈總經理Michael Lommon表示：“這使我們能夠重新思考如何運營端到端的採礦業務，並以前所未有的方式實現這一目標。”

通過與施耐德電氣合作，公司推出了基於物聯網技術的EcoTtruxure礦業平臺，以幫助鞏固其運營的可視化，並優化其礦業價值鏈。該解決方案簡化了需求鏈規劃、庫存跟蹤、質量管理和倉庫容量模擬等功能。

“實際上，這意味着，我們的運營管理不僅僅只侷限在筒倉，還包括礦山、鐵路和港口等所有環節。”公司自動化項目總監Christine Erikson表示：“這一點非常重要，因爲你變得更加依賴於如何通過合作來完成業務。”

2.提高效率可以節省數百萬美元

對資產進行最佳狀態監測和預測分析有助於識別早期預警信號，而可靠的管理系統可以確保設備儘可能地保持最新狀態，從而確保整個資產組合的效率。

MMG Limited是全球最大的多元化基礎金屬公司之一，與施耐德合作推出了資產利用率解決方案，以衡量所有生產和時間損失，包括銷售損失。

公司的業務技術經理Mark Dwyer說：“我們需要一個足夠靈活的解決方案，來適應每個礦山的本地運營環境，同時也爲我們提供標準化的資產使用數據，以便我們能夠做出實時分析。”

“我們必須深入瞭解所有設備資產利用率不夠理想的根本原因，新系統和流程必須持續改進，隨時隨地被用戶所接受，這必須與我們現有單點登錄系統相兼容。”

結果令人振奮：與實施解決方案之前相比，其中兩個礦場的資產利用項目實現了10-20％的產能提升，設備運營能力分別比銘牌額定值提升了12％和34％，銅產量額外增加了29422噸。

3.數字化程度越高，產量越高

除了供應鏈和資產分析之外，數字化還可以優化複雜的生產系統，從而提高產量。例如，通過使用先進的軟件解決方案進行工藝優化，加拿大的一個鎳冶煉廠的兩個熔爐每天可以提升價值2萬美元的產量。

數字化與自動化還能夠使操作人員和技術人員快速獲取重要的性能、狀況和技術信息，只需動動手指即可輕鬆管理這些關鍵數據，以加快決策制定、故障排除，並提升設備性能與效率。

4.增強下一代勞動力培訓

此外，數字化還帶來了更安全的工作環境，能夠促進團隊之間的協作，並增加對下一代工人的工作吸引力。例如，通過使用虛擬3D環境進行培訓、測試和過程模擬，比傳統的現場方法更安全、更具吸引力。

科羅拉多大學丹佛商學院的一項研究表明，數字模擬培訓比傳統學習方式提高了9％的保留率。可見，數字化等新技術在吸引新人才和縮小行業當前技術差距方面起着至關重要的作用。

施耐德電氣的礦業、礦產和金屬部門總裁Rob Moffitt認爲“在影響行業的所有趨勢中，數字化是最爲重要的趨勢。它將影響行業運營的各個方面，併爲提高業務和運營效率提供最大的潛力。”

“對於那些願意嘗試新技術的人來說，回報是很重要的。”Rob Moffitt認爲，“據估計，未來五年內，採礦業的領導者們將通過物聯網等數字技術，以及大數據分析來實現最顯著的改進。”（參考信息：cnbc）