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    基于大數(shù)據(jù)的礦用智能產(chǎn)品研發(fā)策略

    2023-04-29 00:44:03汪小竹
    中國科技投資 2023年28期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

    摘要:隨著數(shù)字化和工業(yè)4.0的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用已滲透到了工業(yè)生產(chǎn)的每一環(huán)節(jié),尤其在礦業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為智能產(chǎn)品的研發(fā)提供了新的可能和廣闊視野。本文從大數(shù)據(jù)視角探討了礦用智能產(chǎn)品研發(fā)策略,首先介紹大數(shù)據(jù)在礦業(yè)中的作用和重要性,然后討論利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行礦用智能產(chǎn)品研發(fā)的主要策略和方法,最后明確大數(shù)據(jù)在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中面臨的挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展趨勢,以供參考。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);礦用智能產(chǎn)品;數(shù)據(jù)分析;產(chǎn)品研發(fā)策略

    DOI:10.12433/zgkjtz.20232807

    近年來,礦業(yè)面臨資源枯竭、環(huán)境污染、勞動力短缺以及安全生產(chǎn)等挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)今科技發(fā)展的一大趨勢,展現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用的能力,不僅可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高生產(chǎn)效率,還可以提高資源利用率、降低生產(chǎn)成本,從而最大化經(jīng)濟(jì)效益。與此同時,礦用智能產(chǎn)品作為集成了礦山生產(chǎn)和管理的各種資源的產(chǎn)品,其研發(fā)對提升礦業(yè)的生產(chǎn)效率、保障生產(chǎn)安全、促進(jìn)礦業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。智能產(chǎn)品主要利用先進(jìn)的信息技術(shù),如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等,以實(shí)現(xiàn)礦山的智能化管理和控制?;诖耍疚闹饕獜拇髷?shù)據(jù)的視角探討礦用智能產(chǎn)品的研發(fā)策略,希望能為推動礦業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步提供有益的思考和借鑒。

    一、大數(shù)據(jù)與礦用智能產(chǎn)品研發(fā)

    (一)數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

    1.傳感器技術(shù)在數(shù)據(jù)收集中的應(yīng)用

    在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)的過程中,傳感器技術(shù)起著關(guān)鍵作用。傳感器是一種能夠感應(yīng)指定的輸入物理量(如溫度、壓力、濕度、位置等),并將其轉(zhuǎn)換為可以被電子設(shè)備識別和處理輸出信號的設(shè)備。在礦業(yè)中,各種類型的傳感器廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)和安全監(jiān)控中,為數(shù)據(jù)收集提供了重要途徑。不同類型的傳感器在礦業(yè)應(yīng)用中的作用與應(yīng)用場景如表1所示。

    首先,運(yùn)行狀態(tài)傳感器可以收集生產(chǎn)設(shè)備的各種運(yùn)行數(shù)據(jù),包括設(shè)備的運(yùn)行速度、溫度、壓力和振動等,以此反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和健康狀況,及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常和故障,為設(shè)備的維護(hù)和修理提供依據(jù)。其次,環(huán)境參數(shù)傳感器可以收集礦區(qū)的各種環(huán)境數(shù)據(jù),例如,溫度、濕度、氣體濃度,對于保障礦區(qū)的安全生產(chǎn)具有重要意義,可以及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警環(huán)境的異常變化,防止發(fā)生事故。最后,位置傳感器可以收集人員和設(shè)備的位置數(shù)據(jù),對實(shí)現(xiàn)礦區(qū)的智能化管理和控制具有重要作用。通過上述分析可以發(fā)現(xiàn),傳感器技術(shù)在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中的數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)具有重要作用,可以更好地理解和控制生產(chǎn)過程,提高生產(chǎn)效率和安全性,為智能產(chǎn)品的研發(fā)提供有力支持。

    2.數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗的重要性

    數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)過程中扮演著至關(guān)重要的角色。它們是將原始、混亂的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為準(zhǔn)確、一致和可用于后續(xù)分析的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的橋梁。對于礦業(yè)而言,數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗的重要性體現(xiàn)在:首先,具有高度的復(fù)雜性和不確定性。這些數(shù)據(jù)可能來源于各種傳感器和設(shè)備,包含大量的噪聲和異常值,這些噪聲和異??赡苡捎趥鞲衅髡`差、數(shù)據(jù)傳輸錯誤等因素引起,如果未處理無效或誤導(dǎo)性的數(shù)據(jù),會嚴(yán)重影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策,得出錯誤的結(jié)論。其次,可能存在缺失值和重復(fù)值的問題。數(shù)據(jù)丟失可能由設(shè)備故障、數(shù)據(jù)傳輸失敗等原因引起,而重復(fù)數(shù)據(jù)會增加數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性,降低數(shù)據(jù)分析的效率。如果不能很好地處理上述問題,會影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和完整,也會影響礦用智能產(chǎn)品的性能和穩(wěn)定性。最后,需要進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化。由于不同的傳感器和設(shè)備可能采用不同的數(shù)據(jù)格式和單位,為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理,要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和單位??偟膩碚f,數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高數(shù)據(jù)可用性的關(guān)鍵。只有經(jīng)過充分的預(yù)處理和清洗,才能發(fā)揮數(shù)據(jù)的真正價值,為礦用智能產(chǎn)品的研發(fā)提供有力支持。

    (二)數(shù)據(jù)分析和挖掘

    數(shù)據(jù)分析和挖掘在礦用智能產(chǎn)品的研發(fā)中具有核心作用。通過深入分析和挖掘大量數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)礦業(yè)生產(chǎn)中的規(guī)律、預(yù)測可能的風(fēng)險(xiǎn)以及優(yōu)化生產(chǎn)過程,為產(chǎn)品的研發(fā)提供決策支持。

    1.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法

    傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法包括統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測模型等。在礦業(yè)中,可以用于處理規(guī)模較小、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),幫助研發(fā)人員從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律,為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供支持。例如,通過統(tǒng)計(jì)分析,可以了解礦區(qū)的生產(chǎn)狀況,發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的問題;通過數(shù)據(jù)挖掘,可以發(fā)現(xiàn)礦區(qū)的生產(chǎn)規(guī)律,預(yù)測生產(chǎn)的趨勢;通過預(yù)測模型,可以預(yù)測礦區(qū)的安全風(fēng)險(xiǎn),提前采取措施。盡管傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在處理復(fù)雜、大規(guī)模的數(shù)據(jù)時可能存在局限性,但在礦用智能產(chǎn)品的研發(fā)中仍發(fā)揮著重要作用。

    2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法

    隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜化,機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法在礦業(yè)中的應(yīng)用也越來越廣泛。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以處理更大規(guī)模、更復(fù)雜的數(shù)據(jù),為智能產(chǎn)品的研發(fā)提供更深入、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。例如,通過使用深度學(xué)習(xí),可以分析礦區(qū)的影像數(shù)據(jù),識別礦區(qū)的地質(zhì)結(jié)構(gòu),預(yù)測礦區(qū)的安全風(fēng)險(xiǎn);通過使用強(qiáng)化學(xué)習(xí),優(yōu)化礦區(qū)的生產(chǎn)決策,提高生產(chǎn)效率?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法,幫助礦用智能產(chǎn)品更好地適應(yīng)礦業(yè)的復(fù)雜環(huán)境,提高產(chǎn)品的性能和可靠性。

    (三)礦用智能產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和優(yōu)化

    1.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計(jì)

    基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是一種以數(shù)據(jù)為核心,通過收集、分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法。利用數(shù)據(jù)力量,將設(shè)計(jì)決策從基于直覺和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)榛谧C據(jù)和分析,使產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加滿足實(shí)際需求,提高產(chǎn)品的性能和用戶體驗(yàn)。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中,首先,收集產(chǎn)品使用、用戶反饋、市場調(diào)研等數(shù)據(jù),獲取產(chǎn)品使用情況、用戶需求和市場趨勢等重要信息。其次,利用描述性統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測模型、聚類分析等方法,分析和挖掘收集的數(shù)據(jù)。不同的數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計(jì)方法在礦業(yè)中的應(yīng)用如表2所示。最后,基于分析和挖掘的結(jié)果,進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)。在這個階段,設(shè)計(jì)師要將自己對數(shù)據(jù)的洞見轉(zhuǎn)化為具體的設(shè)計(jì)決策。如果用戶喜歡簡潔的界面,在設(shè)計(jì)時就應(yīng)盡量減少冗余的元素,提升界面的清晰度。如果數(shù)據(jù)顯示某個功能的使用頻率較高,就應(yīng)將這個功能放在明顯的位置,便于用戶使用??偟膩碚f,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是一個科學(xué)的設(shè)計(jì)方法,不僅可以提高產(chǎn)品的性能和用戶體驗(yàn),還可以降低設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn),提高設(shè)計(jì)的成功率。因此,對于礦用智能產(chǎn)品的研發(fā),基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計(jì)具有重要的指導(dǎo)意義。

    2.基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品性能優(yōu)化

    數(shù)據(jù)的產(chǎn)品性能優(yōu)化是一個持續(xù)過程,依賴于產(chǎn)品運(yùn)行數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用,目的是發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的短板和潛在問題,并在此基礎(chǔ)上持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品性能。首先,運(yùn)行數(shù)據(jù)的收集是優(yōu)化過程的第一步。這些數(shù)據(jù)通常包括產(chǎn)品的運(yùn)行狀態(tài)、故障記錄、用戶反饋等,可以獲取產(chǎn)品在實(shí)際使用過程中的表現(xiàn)以及用戶對產(chǎn)品的滿意度。其次,運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析是優(yōu)化過程的核心。通常需要使用故障分析、用戶行為分析、性能分析等方法,從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的短板和潛在問題。如果數(shù)據(jù)顯示某個部分的故障率較高,就需要進(jìn)行詳細(xì)分析,找出故障原因;如果數(shù)據(jù)顯示用戶對某個功能的滿意度較低,需要深入了解用戶需求,并予以改進(jìn)。最后,優(yōu)化分析結(jié)果是優(yōu)化過程的實(shí)施階段。需要根據(jù)分析結(jié)果,制定具體的優(yōu)化方案,再通過迭代的方式,逐步實(shí)施優(yōu)化方案。在實(shí)施過程中,要持續(xù)收集數(shù)據(jù),監(jiān)控優(yōu)化的效果,以此進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化方案?;跀?shù)據(jù)的產(chǎn)品性能優(yōu)化不僅可以提升產(chǎn)品的性能和用戶滿意度,還可以延長產(chǎn)品的生命周期,增加產(chǎn)品的價值。對于礦用智能產(chǎn)品而言,這種優(yōu)化方法具有重要的應(yīng)用價值。

    二、大數(shù)據(jù)在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中的挑戰(zhàn)

    (一)數(shù)據(jù)安全和隱私

    隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)安全和隱私問題日益突出。在礦用智能產(chǎn)品的研發(fā)過程中,如何在充分利用數(shù)據(jù)的同時,保護(hù)數(shù)據(jù)的安全和用戶的隱私,是一個需要重視和解決的關(guān)鍵問題。首先,數(shù)據(jù)安全主要涉及數(shù)據(jù)的保護(hù)和防護(hù)。數(shù)據(jù)保護(hù)主要是防止數(shù)據(jù)丟失,包括定期備份數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制等。數(shù)據(jù)防護(hù)主要是防止數(shù)據(jù)被非法訪問和篡改,包括設(shè)置權(quán)限控制、使用加密技術(shù)、建立防火墻等。在礦用智能產(chǎn)品的研發(fā)過程中,需要設(shè)立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全管理制度,確保數(shù)據(jù)安全。其次,數(shù)據(jù)隱私主要涉及用戶個人信息的保護(hù)。在收集和使用數(shù)據(jù)的過程中,需要尊重用戶的隱私權(quán),遵守相關(guān)的法律和規(guī)定。例如,獲取用戶的同意才能收集個人信息,用于約定的目的,不得泄露給第三方等。此外,還可以使用匿名化、脫敏化等技術(shù),減少個人信息的暴露風(fēng)險(xiǎn)。總的來說,數(shù)據(jù)安全和隱私是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要考慮內(nèi)容。在礦用智能產(chǎn)品的研發(fā)過程中,要建立完善的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)體系,確保數(shù)據(jù)安全,保護(hù)用戶隱私,為產(chǎn)品的長期穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。

    (二)數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性

    數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的重要因素,直接關(guān)系到分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中,數(shù)據(jù)可能來自不同的源頭,包括各種傳感器、人工輸入、公開報(bào)告等,其質(zhì)量可能會受到各種因素的影響,例如,設(shè)備故障、傳輸錯誤、人為錯誤等。因此,必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制和驗(yàn)證,以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和可靠性。此外,還要建立健全數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制,以保障數(shù)據(jù)的持久性和可靠性,充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,推動礦用智能產(chǎn)品研發(fā)。

    (三)技術(shù)和人才缺口

    雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中具有很大潛力,但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn),其中之一就是技術(shù)和人才缺口。首先,大數(shù)據(jù)技術(shù)還在不斷發(fā)展和進(jìn)化,很多先進(jìn)的技術(shù)和工具需要進(jìn)一步研究和掌握。其次,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用需要相關(guān)人員具備專業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn),但在礦業(yè)領(lǐng)域,具有大數(shù)據(jù)技術(shù)能力的專業(yè)人才相對匱乏,不僅包括數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師,也包括理解和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的管理人員和決策者。因此,推動大數(shù)據(jù)在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中的應(yīng)用,礦企需要加大對大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)投入,加強(qiáng)專業(yè)人才的培養(yǎng)和引進(jìn),填補(bǔ)技術(shù)和人才的缺口。

    三、結(jié)語

    在礦業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)已成為推動智能產(chǎn)品研發(fā)的重要力量,通過收集、處理和分析大量數(shù)據(jù),可以深入了解礦業(yè)生產(chǎn)的各個方面,發(fā)現(xiàn)和解決問題,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和性能,提高生產(chǎn)效率和安全性。然而,大數(shù)據(jù)在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中的應(yīng)用還面臨一些挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性問題、技術(shù)和人才缺口等。對此,礦企需要積極采取相應(yīng)的策略和措施。首先,建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機(jī)制,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性。其次,加大對大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)投入,掌握新的技術(shù)和工具。最后,加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)和引進(jìn),提高整個礦企的大數(shù)據(jù)技術(shù)水平。總的來說,大數(shù)據(jù)在礦用智能產(chǎn)品研發(fā)中的應(yīng)用是既充滿機(jī)遇又面臨挑戰(zhàn),只有充分認(rèn)識這些挑戰(zhàn),才能充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,推動礦用智能產(chǎn)品研發(fā),實(shí)現(xiàn)礦業(yè)的智能化和高效化。

    參考文獻(xiàn):

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    作者簡介:汪小竹(1963),男,江蘇省南通市人,本科,江蘇松誠實(shí)業(yè)發(fā)展有限公司總經(jīng)理。

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