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智能礦山系統產品需求持續(xù)增長賦能我國煤礦數字化轉型
在國家提出“雙碳”目標并進一步推動煤炭綠色高效的開發(fā)與清潔低碳利用的大背景下,為解決煤礦行業(yè)安全隱患大、人工事故率高、從業(yè)人員老齡化等問題,新一輪技術升級和產業(yè)轉型具有必要性,煤炭行業(yè)將加速向綠色化、智能化、無人化邁進。目前,我國礦山智能化建設仍處于初級階段,總體市場滲透率較低,國家提出了“到 2035 年,各類煤礦基本實現智能化,構建多產業(yè)鏈、多系統集成的煤礦智能化系統,建成智能感知、智能決策、自動執(zhí)行的煤礦智能化體系”的目標,國內煤礦智能化有著廣闊的市場空間。
1、煤礦智能化建設的典型應用場景
目前煤礦智能化建設尚處初級階段,主要集中在采煤、掘進等生產單元,部分典型場景率先進行了智能化改造,例如:
(1)采煤、掘進工作面遠程控制
部分煤礦已實現了采煤面和掘進面基于 5G 傳輸網絡的遠程控制。通過礦用5G 工業(yè) CPE 將采煤機和掘進機接入 5G 網絡中,依托 5G 大帶寬、低時延、高可靠的特性將機器的運行狀態(tài)數據、機載傳感器數據、機載工業(yè)視頻數據等信息快速傳輸至監(jiān)控控制中心,從而實現對井下采煤機和掘進機的遠程遙控以及設備狀態(tài)、位置和工作環(huán)境的監(jiān)測,解決了采煤和掘進工作面效率低、安全性差、成本高的問題,基本實現了工作面現場無人化,大幅提高生產效率。
(2)綜采工作面視頻拼接
5G、視頻云、人工智能等技術的融合可將綜采面煤壁視頻與煤機截割視角視頻進行拼接,為可視化遠程監(jiān)控提供全面且清晰的視野,從而實現無盲區(qū)的工作面全景監(jiān)視,保障綜采工作面的安全生產。
(3)AI 安全監(jiān)測監(jiān)控
基于 AI 圖像分析技術可實現井下多區(qū)域的視頻識別、分析及統計,從而實現關鍵場景的安全監(jiān)測監(jiān)控。例如,AI 監(jiān)控系統可對井下人員違規(guī)行為以及煤炭運輸系統的皮帶煤量、異物、堆煤及跑偏進行識別分析,對工作面支架、風窗風門、紅綠燈等環(huán)境設備進行實時監(jiān)測及告警,協助及時發(fā)現隱患,提高系統響應速度,為安全生產提供決策支撐。
隨著 5G、AI、大數據、云計算等新一代信息技術在礦山領域的逐步深入應用,更多礦山場景將步入智能化階段,最終實現礦山全面智能化。
2、智能礦山行業(yè)發(fā)展態(tài)勢
根據中國工程院院士葛世榮對煤礦智能化發(fā)展形態(tài)的定義,未來的煤礦智能化發(fā)展形態(tài)不僅是煤炭生產環(huán)節(jié)的智能化,還包括煤礦地質勘探、礦井設計建造、廢棄礦井綜合利用等礦井全生命周期管控智能化以及煤礦“產、運、銷、儲、用”全流程調控的智能系統化。為實現上述目標,智能礦山的未來發(fā)展離不開工業(yè)互聯網、操作系統和數字孿生的強力支撐。其中,煤礦工業(yè)互聯網作為煤礦智能化系統的神經,是智能煤礦信息交互的關鍵基礎;煤礦泛在互聯操作系統作為煤礦智能化系統的中樞,為各種具體的行業(yè)應用提供生態(tài)支撐;煤礦數字孿生系統作為煤礦智能化系統的大腦,是以工業(yè)互聯網為基礎,在泛在互聯操作系統平臺上構建的煤炭“產、運、銷、儲、用”全流程系統,是實現礦山井下作業(yè)少人化、無人化目標的重要技術手段。
目前,除了工業(yè)互聯網在各大礦山中的加速構建(如越來越多的礦山實現井下 5G 虛擬專網部署,為工業(yè)互聯網提供信息通信基礎底座支持)以及礦鴻系統的推出與不斷普及,礦山數字孿生系統建設將是未來新一代信息技術與礦山行業(yè)深度融合的重點突破方向。
礦山數字孿生系統以數字化方式創(chuàng)建礦山物理實體的虛擬模型,以數字映射的工作面逼真地模擬實際井下作業(yè)狀況,并通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優(yōu)化等手段提供高效智能的操作服務,實現井下生產過程的可視可控。系統集成了采集感知、控制執(zhí)行、數據模型管理、數字線程等多學科技術,其構建可分為四個步驟:首先,實現針對單一設備的離散數字孿生,著重于數字孿生模型構建、虛實仿真交互、裝備全生命周期管控等;第二,實現針對礦山子系統(如一個采煤或掘進工作面)的復合數字孿生,著重于多裝備間的協同作業(yè)、裝備與環(huán)境間的相互作用等;第三,實現面向開采流程的全礦山數字孿生,通過數據實時交互、虛擬仿真反饋、大數據分析決策實現安全高效的開采開發(fā);第四,實現“產、運、銷、儲、用”全流程數字孿生,從而達到全要素、全流程、全鏈條集成融合與價值共生的目的。
綜上,智能礦山行業(yè)將持續(xù)以工業(yè)互聯網、操作系統和數字孿生等領域為重要抓手,進一步向多學科、高技術方向邁進。
3、智能礦山行業(yè)面臨的主要機遇
(1)國家政策大力支持行業(yè)發(fā)展
近年來為促進智能礦山的大力發(fā)展,政府部門先后出臺了一系列鼓勵政策。2020 年,國家發(fā)改委、國家能源局等八部委發(fā)布了《關于加快煤礦智能化發(fā)展的指導意見》,明確提出煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質量發(fā)展的核心技術支撐,為煤礦智能化發(fā)展奠定了有力的政策基礎。2021 年,國家能源局、國家礦山安監(jiān)局發(fā)布了《煤礦智能化建設指南(2021 年版)》,該指南在前述指導意見的基礎上制定了更為細致的智能化煤礦建設方針,提出了煤礦智能化的總體設計,明確了煤礦智能化的建設內容。此外,智能礦山建設還被列入我國“十四五”規(guī)劃中:《“十四五”能源領域科技創(chuàng)新規(guī)劃》《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》《“十四五”現代能源體系規(guī)劃》《“十四五”國家安全生產規(guī)劃》等相關文件均提出加快我國煤礦數字化、智能化建設。
國家政府出臺的相關產業(yè)鼓勵政策不僅對智能礦山產業(yè)的發(fā)展方向做出指引,同時也為行業(yè)發(fā)展提供良好的政策發(fā)展環(huán)境。
(2)新一代信息技術發(fā)展迅速,高效助力行業(yè)發(fā)展
隨著工業(yè)互聯網等新一代信息技術的迅速發(fā)展,智能礦山成為了其典型的垂直行業(yè)應用,煤礦智能化即要求將 5G、工業(yè)互聯網、人工智能等新一代信息技術與現代煤炭開發(fā)技術進行深度融合。與此同時,工業(yè)軟件在礦山工業(yè)互聯網體系下將得到更為廣泛地引用,進一步提高智能礦山設備利用率以及礦山采掘質量和效率,從而提升礦山綜合運營管理水平。上述技術的快速發(fā)展將大力賦能礦山智能化生產、安全保障、經營管理等多系統的建設,助力構建實時、透明的采、掘、機、運、通、洗選等數據鏈條,實現產運銷業(yè)務協同、決策管控、一體化運營等智能化應用,提升礦山智能化水平。
(3)行業(yè)下游市場空間廣闊
根據《關于加快煤礦智能化發(fā)展的指導意見》中提出的主要目標,到 2035年,我國各類煤礦基本實現智能化,構建多產業(yè)鏈、多系統集成的煤礦智能化系統,建成智能感知、智能決策、自動執(zhí)行的煤礦智能化體系。
公開數據顯示,已有生產型礦井單礦智能化改造升級費用約為 1.49-2.63 億元人民幣,新建型礦井單礦改造費用約為 1.95-3.85 億元人民幣。根按礦井類型分類后測算出的智能煤礦的整體市場空間將超一萬億元人民幣??紤]到我國仍有超萬座非煤礦山的存量規(guī)模及配套智能化改造需求,智能礦山行業(yè)未來的市場空間更為巨大。
4、智能礦山市場主要主體參與情況
智能礦山行業(yè)下游的各大能源集團積極響應國家政策號召,加快礦山智能化建設步伐。以國家能源集團、晉能控股、陜煤集團等國內領先的大型能源集團為例:
國家能源集團發(fā)布了《國家能源集團煤礦智能化建設指南(2022 版)》《國家能源集團煤礦智能化建設驗收評級及獎勵辦法(試行)》等文件,并提出以數字化轉型賦能集團公司高質量發(fā)展,加快構建智能生產、智慧管理、智慧運營體系,全方位推進智能礦山建設。
晉能控股按照“資源開采數字化、技術裝備智能化、生產過程可視化、信息傳輸網絡化、管理決策科學化”的智能化建設模式,建成了塔山、同忻、麻家梁等一批 5G+智能礦山。2023 年,晉能控股出臺了煤礦智能化建設實施方案,要求做好煤礦智能化方案設計、推進信息網絡平臺建設、提升礦井安全保障能力、推進采掘工作面減人提效、主要生產系統智能化建設應推盡推、積極拓展智能化場景應用,目標到 2025 年智能化煤礦占比達 70%。
陜煤集團以“生產智能化、管理精細化、運營標準化、決策科學化”的“智慧陜煤”為發(fā)展目標,著力打造智能礦井和智慧礦區(qū),并已建成多座全國智能化示范礦井,實現了采煤、掘進、輔助、機器人、監(jiān)測監(jiān)控等多個方面的智能化改造。此外,陜煤集團和西安交通大學聯合組建“5G+工業(yè)互聯網研究院”,探索5G 技術群與能源產業(yè)的融合應用,打造我國西部地區(qū)能源 5G+工業(yè)互聯網公共服務平臺。
與此同時,為更好地賦能我國礦山智能化建設,通信行業(yè)內知名企業(yè)亦積極投入智能礦山行業(yè)。2021 年 4 月,華為作為業(yè)內領先的 ICT 企業(yè)成立了“煤礦軍團”,致力于構建統一礦山工業(yè)互聯網架構,賦能煤礦數字化轉型升級;2023年 3 月,山西省政府與華為簽署了推進數字經濟發(fā)展戰(zhàn)略合作協議,重點推動煤炭工業(yè)互聯網和智能礦山建設。此外,各大運營商亦在智能礦山行業(yè)積極布局。2022 年 5 月,中國移動和中國聯通相繼成立“礦山軍團”,依托運營商在 5G 網絡建設等方面的經驗優(yōu)勢,持續(xù)推動 5G+智能礦山建設。
目前我國礦山智能化建設仍處于初級階段,但在智能礦山行業(yè)各大企業(yè)的積極參與下,我國礦山智能化建設進展顯著。根據中國信息通信研究院數據,截至2022 年底,5G 網絡已應用在國內 201 家采礦企業(yè);根據國家礦山安監(jiān)局數據,2020 至 2022 年間國內礦山智能化采掘工作面數量由 494 個增至 1019 個,覆蓋國內各大能源集團,智能化轉型升級勢頭迅猛。
5、智能礦山行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)
(1)統一的標準尚未建立
由于目前處于智能礦山建設的初級階段,相關標準體系建設尚未完善,導致現有的標準體系通常以不同維度進行構建,在覆蓋范圍、分級分類、重點內容、規(guī)范細則等方面存在不統一的問題。此外,隨著新一代信息技術逐步應用于智能礦山領域,協議“七國八制”的問題日益凸顯,設備供應商之間的接口和協議標準仍未完全打通,設備之間的協同與互通還未大規(guī)模實現。因此,智能礦山標準體系建設仍需依托一個行業(yè)標準體系實施團隊進行總體規(guī)劃和體系的頂層設計,制定和實施統一標準,從而實現智能礦山的標準統一。
(2)相關技術瓶頸仍待突破
目前,針對智能礦山基礎理論以及 5G、工業(yè)互聯網、人工智能、云計算等新興技術的應用研究較為薄弱,多項技術瓶頸仍待突破。例如,礦山復雜環(huán)境的精準探測、高精度地質建模、沖擊地壓智能監(jiān)測與防治等基礎理論研究尚未成熟;煤礦井下環(huán)境的復雜性導致井下高精度傳感、充電等技術仍存在短板;部分高精度、高功率、高集成的智能化設備的本安或防爆處理難度高;傳感器的精度和可靠性問題導致自動控制系統穩(wěn)定運行難度大,難以在復雜煤層條件下實現自適應運行;大數據、區(qū)塊鏈等技術未得到有效應用,知識交叉及數據融合不足。因此,隨著智能礦山建設的不斷推進,新興技術的融合運用將成為行業(yè)發(fā)展的關鍵。
(3)專業(yè)人才較為缺乏
智能礦山行業(yè)為技術密集性行業(yè),且隨著 5G、工業(yè)互聯網、人工智能等新一代信息技術的興起以及與智能礦山建設的進一步融合,該行業(yè)對具有跨學科背景的高端復合型人才需求量顯著增加。此外,由于礦山應用場景復雜,專業(yè)化程度高,智能礦山建設過程中對具備礦山背景以及煤炭開采相關專業(yè)知識的人才需求亦明顯增大。但由于行業(yè)發(fā)展速度較快且人才培養(yǎng)周期較長,高端、專業(yè)復合型人才的需求缺口仍然較大,未來一段時間內專業(yè)人才匱乏將是行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)之一。
上述機遇與風險在報告期內未發(fā)生明顯變化,隨著未來智能礦山行業(yè)的進一步發(fā)展,上述風險將逐步趨于緩和。
6、智能礦山行業(yè)主要壁壘構成
(1)資質壁壘
進入礦山等下游行業(yè)的各類產品通常需取得多種資質證書認可,如安標證、防爆證、3C 認證、電信設備進網許可證等。上述證書的獲取需經過嚴格的審查流程,包括技術審核、產品檢驗、現場評審等,這對業(yè)內企業(yè)的研發(fā)設計能力、生產工藝水平、產品認證體系建設等方面提出了較高要求。因此,智能礦山行業(yè)的資質壁壘較為突出。
(2)人才壁壘
智能礦山行業(yè)涉及通信、電子、電氣等多種學科技術,且由于礦山井下環(huán)境復雜,該行業(yè)的技術人員通常不僅需具備復合學科背景,還需要對礦山生產作業(yè)有著深刻認識,這對行業(yè)人才的學術背景、知識儲備、經驗積累有著較高要求。
此外,行業(yè)內管理人員需要具有突出的洞察力和戰(zhàn)略規(guī)劃能力,以應對智能礦山行業(yè)快速發(fā)展的態(tài)勢。上述人才均需要長時間的培養(yǎng)和鍛煉,因此智能礦山行業(yè)存在較高的人才壁壘。
(3)技術壁壘
隨著我國礦山智能化建設的加速,智能礦山系統將持續(xù)依托 5G、工業(yè)互聯網、人工智能等新一代信息技術賦能礦山數字化轉型,這對業(yè)內企業(yè)的研發(fā)技術水平提出了較高要求。智能礦山行業(yè)的企業(yè)需具備較強的研發(fā)實力,不斷推出新一代產品以滿足快速發(fā)展的智能礦山建設。因此,行業(yè)的技術壁壘將愈發(fā)突出。
(4)行業(yè)經驗壁壘
由于智能礦山系統產品主要應用于煤礦等各類礦山,其應用場景較為特殊,因此立足于智能礦山行業(yè)要求企業(yè)充分理解礦山井下的特殊環(huán)境,具備對礦山作業(yè)中各類細分場景的深度認知,持續(xù)積累礦山領域項目建設經驗,并熟練運用防爆等技術滿足礦山復雜環(huán)境對產品性能的特殊要求。因此,智能礦山行業(yè)具有較高的行業(yè)經驗壁壘。
(5)客戶壁壘
由于智能礦山系統對保障煤炭日常生產作業(yè)安全有著重要作用,行業(yè)下游的煤炭企業(yè)對智能礦山系統及綜合解決方案的供應穩(wěn)定性有著較強要求,一旦供應商的某類系統產品在下游客戶處實現了穩(wěn)定、高效運作,后續(xù)針對該系統的擴容以及備件補套需求亦會偏好原系統供應商,從而使下游煤炭行業(yè)與上游智能礦山系統及綜合解決方案供應商之間形成了穩(wěn)定的業(yè)務合作關系。因此,智能礦山行業(yè)內通過客戶認可及持續(xù)服務能力檢驗的供應商與下游客戶間具有較為明顯的合作粘性,這對新進入智能礦山行業(yè)的企業(yè)構成了客戶壁壘。
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目錄
第1章 智能礦山相關概述
1.1 智能礦山的定義及發(fā)展
1.1.1 智能礦山基本定義
1.1.2 智能礦山主要特征
1.1.3 智能礦山架構體系
1.1.4 智能礦山應用場景
1.2 智能礦山的建設原則
1.2.1 智能礦山建設必要性
1.2.2 智能礦山建設目標
1.2.3 智能礦山建設內容
1.2.4 智能礦山建設意義
第2章 2018-2022年中國智能礦山發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經濟環(huán)境
2.1.1 宏觀經濟發(fā)展概況
2.1.2 工業(yè)經濟運行分析
2.1.3 礦產品生產與消費
2.1.4 采礦業(yè)固定資產投資
2.1.5 宏觀經濟發(fā)展展望
2.2 社會環(huán)境
2.2.1 礦產資源的儲備量
2.2.2 礦產綜合利用水平
2.2.3 采礦行業(yè)經營情況
2.2.4 勞動人口數量變化
2.2.5 總體就業(yè)形勢分析
2.2.6 智慧企業(yè)建設進展
2.3 政策環(huán)境
2.3.1 智能礦山國家政策梳理
2.3.2 重點省份相關政策匯總
2.3.3 智慧煤礦發(fā)展指導意見
2.3.4 煤礦智能化建設指南
2.3.5 智能化煤礦驗收管理
第3章 2018-2022年中國智能礦山行業(yè)總體發(fā)展狀況分析
3.1 智能礦山總體發(fā)展情況
3.1.1 智能礦山產業(yè)鏈介紹
3.1.2 智能礦山行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.3 智能礦山行業(yè)發(fā)展現狀
3.1.4 智能礦山行業(yè)發(fā)展水平
3.1.5 碳達峰對智能礦山的影響
3.2 智能礦山市場運行狀況
3.2.1 智能礦山聯盟建設進展
3.2.2 智能礦山商業(yè)模式對比
3.2.3 智能礦山行業(yè)競爭情況
3.2.4 智能礦山關鍵指標評價
3.2.5 智能礦山典型企業(yè)布局
3.3 智能礦山典型建設案例分析
3.3.1 麻地梁煤礦智能化建設實踐
3.3.2 龍王溝煤礦智能化建設實踐
3.3.3 耿村煤礦智能礦山建設實踐
3.3.4 補連塔煤礦智能礦山建設實踐
3.4 智能礦山建設挑戰(zhàn)與建議
3.4.1 建設關鍵共性問題
3.4.2 智能礦山進入壁壘
3.4.3 智能礦山投資建議
3.4.4 區(qū)域建設發(fā)展建議
第4章 2018-2022年中國智能礦山行業(yè)產業(yè)鏈發(fā)展狀況分析
4.1 智能礦山行業(yè)產業(yè)鏈分析
4.1.1 智能礦山產業(yè)鏈結構分析
4.1.2 智能礦山產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)
4.2 智能礦山產業(yè)鏈上游發(fā)展分析
4.2.1 上游產業(yè)對行業(yè)的影響
4.2.2 軟件開發(fā)行業(yè)發(fā)展分析
4.2.3 系統集成行業(yè)發(fā)展分析
4.2.4 綜合解決方案廠商分析
4.3 智能礦山產業(yè)鏈中游發(fā)展分析
4.3.1 中游行業(yè)典型廠商分析
4.3.2 中游廠商產品研究方向
4.4 智能礦山產業(yè)鏈下游發(fā)展分析
4.4.1 煤礦山行業(yè)發(fā)展分析
4.4.2 銅礦山行業(yè)發(fā)展分析
4.4.3 鐵礦山行業(yè)發(fā)展分析
4.4.4 其他金屬礦山發(fā)展分析
4.4.5 非金屬礦山行業(yè)發(fā)展分析
第5章 2018-2022年中國煤礦行業(yè)智能化發(fā)展狀況及前景分析
5.1 智慧煤礦產業(yè)發(fā)展背景
5.1.1 煤炭經濟運行情況
5.1.2 煤礦行業(yè)就業(yè)情況
5.1.3 煤礦行業(yè)智能化標準
5.1.4 智慧煤礦系統建設
5.1.5 “十四五”煤炭行業(yè)展望
5.2 智慧煤礦市場運行情況
5.2.1 智慧煤礦市場規(guī)模
5.2.2 智慧煤礦數量情況
5.2.3 智慧煤礦項目進展
5.2.4 智慧煤礦效益分析
5.2.5 智慧煤礦企業(yè)競爭
5.3 智慧露天煤礦建設分析
5.3.1 露天煤礦智能化進展
5.3.2 智慧露天煤礦關鍵技術
5.3.3 智慧露天煤礦存在問題
5.3.4 智慧露天煤礦建設路徑
5.3.5 智慧露天煤礦發(fā)展建議
5.4 煤礦機械智能化發(fā)展分析
5.4.1 煤礦機械智能化相關政策
5.4.2 煤礦行業(yè)智能化發(fā)展水平
5.4.3 煤礦機械智能化主要問題
5.4.4 煤礦機械智能化應用策略
5.4.5 煤礦機械智能化發(fā)展展望
5.5 監(jiān)控系統智能化發(fā)展現狀
5.5.1 監(jiān)控系統智能化發(fā)展要求
5.5.2 監(jiān)控系統智能化技術現狀
5.5.3 監(jiān)控系統智能化存在問題
5.5.4 監(jiān)控系統智能化發(fā)展對策
5.5.5 監(jiān)控系統智能化技術趨勢
5.6 智慧煤礦建設挑戰(zhàn)與對策
5.6.1 智慧煤礦發(fā)展問題
5.6.2 智慧煤礦發(fā)展對策
5.6.3 智慧煤礦發(fā)展建議
5.7 智慧煤礦發(fā)展前景分析
5.7.1 智慧煤礦發(fā)展趨勢
5.7.2 智慧煤礦建設目標
5.7.3 智慧煤礦建設措施
5.7.4 雙碳目標下發(fā)展方向
第6章 2018-2022年中國其他礦山智能化發(fā)展狀況及前景分析
6.1 銅礦山智能化建設狀況
6.1.1 銅礦資源儲備量分布
6.1.2 銅礦智能化需求分析
6.1.3 銅礦企業(yè)智能化布局
6.1.4 銅礦智能化項目案例
6.1.5 銅礦智能化發(fā)展趨勢
6.1.6 銅礦智能化升級路徑
6.2 鐵礦山智能化建設狀況
6.2.1 鐵礦資源儲備量分布
6.2.2 鐵礦企業(yè)智能化布局
6.2.3 鐵礦智能化典型案例
6.2.4 鐵礦智能化升級路徑
6.3 有色金屬礦山智能化建設狀況
6.3.1 有色金屬礦山智能化建設背景
6.3.2 有色金屬礦山智能化建設水平
6.3.3 有色金屬礦山智能化示范項目
6.3.4 有色金屬礦山智能化企業(yè)布局
6.3.5 有色金屬礦山智能化存在問題
第7章 2018-2022年智能化采煤工作面發(fā)展狀況及建設案例分析
7.1 智能化采煤工作面發(fā)展背景
7.1.1 煤礦開采行業(yè)運行模式分析
7.1.2 智能化采煤工作面相關定義
7.1.3 智能化開采工作面解決方案
7.1.4 智能化采煤工作面建設意義
7.2 智能化采煤工作面發(fā)展現狀
7.2.1 智能化采煤工作面發(fā)展歷程
7.2.2 智能化開采工作面相關政策
7.2.3 智能化開采工作面建設現狀
7.2.4 智能化開采工作面應用技術
7.2.5 智能化開采工作面建設效益
7.3 智能化采煤工作面建設案例分析
7.3.1 高河礦智能化綜采工作面建設
7.3.2 虎龍溝煤礦智能化工作面建設
7.3.3 霍爾辛赫礦智能化工作面建設
7.3.4 沙曲一號礦智能化工作面建設
7.4 智能化采煤工作面挑戰(zhàn)與機遇
7.4.1 智能化采煤工作面存在問題
7.4.2 智能化開采工作面建設建議
7.4.3 智能化開采工作面發(fā)展展望
7.4.4 智能化開采技術發(fā)展展望
第8章 2018-2022年礦山自動駕駛行業(yè)發(fā)展狀況及前景分析
8.1 自動駕駛行業(yè)定義及發(fā)展
8.1.1 自動駕駛技術相關定義
8.1.2 自動駕駛技術框架建設
8.1.3 自動駕駛技術發(fā)展模式
8.1.4 自動駕駛技術落地場景
8.2 礦山自動駕駛定義及發(fā)展
8.2.1 礦山自動駕駛相關定義
8.2.2 礦山自動駕駛優(yōu)勢分析
8.2.3 礦山自動駕駛解決方案
8.2.4 礦山自動駕駛經濟價值
8.3 礦山自動駕駛市場運行情況
8.3.1 礦山自動駕駛發(fā)展歷程
8.3.2 礦山自動駕駛商業(yè)模式
8.3.3 礦山自動駕駛市場規(guī)模
8.3.4 礦山自動駕駛企業(yè)布局
8.3.5 礦山自動駕駛融資情況
8.4 無人礦卡行業(yè)發(fā)展分析
8.4.1 無人礦卡發(fā)展現狀
8.4.2 無人礦卡應用情況
8.4.3 無人礦卡關鍵技術
8.4.4 無人礦卡面臨挑戰(zhàn)
8.4.5 無人礦卡企業(yè)融資
8.4.6 無人礦卡發(fā)展趨勢
8.4.7 無人礦卡發(fā)展方向
8.5 礦山自動駕駛挑戰(zhàn)與機遇
8.5.1 礦山自動駕駛挑戰(zhàn)及建議
8.5.2 礦山自動駕駛經驗借鑒
8.5.3 礦山自動駕駛發(fā)展趨勢
第9章 2018-2022年中國智能礦山行業(yè)區(qū)域發(fā)展狀況分析
9.1 貴州省
9.1.1 智能礦山政策解讀
9.1.2 智慧煤礦建設進展
9.1.3 智慧煤礦項目公示
9.1.4 智能采掘技術榜單
9.1.5 智慧煤礦平臺建設
9.1.6 智慧煤礦應用技術
9.1.7 智能掘進工作面建設
9.2 山西省
9.2.1 智能礦山建設現狀
9.2.2 智能制造聯盟建設
9.2.3 智能礦山關鍵技術
9.2.4 智能礦山企業(yè)布局
9.2.5 “5G”助推礦山轉型
9.2.6 智能礦山問題建議
9.2.7 智能礦山建設規(guī)劃
9.3 內蒙古
9.3.1 智能礦山政策解讀
9.3.2 智能礦山聯盟成立
9.3.3 智能礦山典型項目
9.3.4 礦區(qū)自動駕駛動態(tài)
9.3.5 鄂爾多斯智能礦山
9.3.6 智能礦山企業(yè)布局
9.4 河南省
9.4.1 智能礦山建設方案
9.4.2 “5G”智能礦山動態(tài)
9.4.3 智慧煤礦區(qū)域建設
9.4.4 智慧煤礦建設經驗
9.4.5 典型企業(yè)建設經驗
9.5 山東省
9.5.1 智慧煤礦建設方案
9.5.2 智慧煤礦發(fā)展意見
9.5.3 智慧煤礦建設進展
9.5.4 山東黃金集團布局
9.5.5 “5G”智能礦山建設
9.5.6 智能礦山建設對策
9.6 陜西省
9.6.1 智能礦山聯盟成立
9.6.2 智能礦山項目動態(tài)
9.6.3 “5G”助力礦山轉型
9.6.4 智能礦山區(qū)域發(fā)展
9.6.5 典型企業(yè)發(fā)展規(guī)劃
9.7 安徽省
9.7.1 智能礦山政策解讀
9.7.2 智慧煤礦建設進展
9.7.3 智能礦山項目合作
9.7.4 皖北煤電建設動態(tài)
9.8 其他省市
9.8.1 江蘇省
9.8.2 甘肅省
第10章 2018-2022年5G+智能礦山發(fā)展狀況及前景趨勢分析
10.1 5G行業(yè)總體發(fā)展情況
10.1.1 全球5G運行情況
10.1.2 中國5G發(fā)展態(tài)勢
10.1.3 5G行業(yè)發(fā)展趨勢
10.2 5G+智能礦山發(fā)展現狀
10.2.1 5G+智能礦山需求分析
10.2.2 5G+智能礦山應用場景
10.2.3 5G+智能礦山案例分析
10.2.4 5G+智能礦山培訓基地
10.2.5 5G+智能礦山發(fā)展動態(tài)
10.3 5G+智能礦山方案分析
10.3.1 5G+智能礦山應用特性
10.3.2 5G+智能礦山網絡架構
10.3.3 5G+非煤智能礦山建設
10.3.4 5G+智能礦山產品介紹
10.4 5G+智能礦山發(fā)展展望
10.4.1 5G+智能礦山發(fā)展前景
10.4.2 5G+工業(yè)互聯網融合發(fā)展
第11章 2018-2022年智能礦山其他技術發(fā)展狀況及前景趨勢分析
11.1 機器人技術
11.1.1 機器人行業(yè)市場表現
11.1.2 機器人+礦山發(fā)展歷程
11.1.3 機器人+礦山發(fā)展現狀
11.1.4 機器人+礦山企業(yè)研發(fā)
11.1.5 機器人+礦山項目案例
11.1.6 機器人+礦山關鍵技術
11.1.7 機器人+礦山面臨挑戰(zhàn)
11.1.8 機器人+礦山發(fā)展趨勢
11.2 工業(yè)互聯網
11.2.1 工業(yè)互聯網建設進展狀況
11.2.2 工業(yè)互聯網+礦山架構建設
11.2.3 工業(yè)互聯網+礦山應用場景
11.2.4 工業(yè)互聯網應用于礦山機械
11.2.5 工業(yè)互聯網+礦山建設動態(tài)
11.2.6 工業(yè)互聯網+礦山發(fā)展路徑
11.2.7 工業(yè)互聯網+礦山發(fā)展趨勢
11.3 BIM技術
11.3.1 BIM行業(yè)市場表現
11.3.2 BIM+礦山發(fā)展優(yōu)勢
11.3.3 BIM+礦山應用場景
11.3.4 BIM+礦山應用水平
11.3.5 BIM+礦山應用措施
11.3.6 BIM+智慧露天礦建設
11.4 大數據技術
11.4.1 大數據行業(yè)市場表現
11.4.2 大數據+礦山應用特點
11.4.3 大數據+礦山應用環(huán)節(jié)
11.4.4 大數據+礦山平臺建設
11.4.5 大數據+礦山建設案例
11.4.6 大數據+礦山建設動態(tài)
11.5 物聯網技術
11.5.1 物聯網行業(yè)市場表現
11.5.2 物聯網+礦山應用策略
11.5.3 物聯網+礦井設備管理
11.5.4 物聯網+礦山企業(yè)動態(tài)
11.5.5 物聯網+礦山發(fā)展趨勢
11.6 GIS技術
11.6.1 GIS軟件市場現狀
11.6.2 GIS+礦山應用特點
11.6.3 GIS+礦山項目案例
11.6.4 GIS+礦井信息管理
11.7 電氣自動化
11.7.1 電氣自動化基本介紹
11.7.2 電力自動化+礦山意義
11.7.3 電氣自動化+礦山應用
11.8 云計算技術
11.8.1 云計算行業(yè)市場表現
11.8.2 云計算+煤礦信息管理
11.8.3 云計算+煤礦平臺建設
11.8.4 云計算+礦山企業(yè)動態(tài)
第12章 中國智能礦山產品企業(yè)經營狀況分析
12.1 智能礦山產品企業(yè)發(fā)展狀況
12.2 A公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 經營效益分析
12.2.3 業(yè)務經營分析
12.2.4 財務狀況分析
12.2.5 核心競爭力分析
12.2.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.3 B公司
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 經營效益分析
12.3.3 業(yè)務經營分析
12.3.4 財務狀況分析
12.3.5 商業(yè)模式分析
12.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.4 C公司
12.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2 經營效益分析
12.4.3 業(yè)務經營分析
12.4.4 財務狀況分析
12.4.5 核心競爭力分析
12.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5 D公司
12.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.5.2 經營效益分析
12.5.3 業(yè)務經營分析
12.5.4 財務狀況分析
12.5.5 核心競爭力分析
12.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
第13章 中國智能礦山采礦企業(yè)經營狀況分析
13.1 采礦行業(yè)企業(yè)發(fā)展狀況
13.1.1 采礦行業(yè)企業(yè)營收
13.1.2 采礦行業(yè)企業(yè)盈利
13.1.3 采煤企業(yè)規(guī)模分析
13.2 A公司
13.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2 經營效益分析
13.2.3 業(yè)務經營分析
13.2.4 財務狀況分析
13.2.5 核心競爭力分析
13.2.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.3 B公司
13.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2 經營效益分析
13.3.3 業(yè)務經營分析
13.3.4 財務狀況分析
13.3.5 核心競爭力分析
13.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.4 C公司
13.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2 經營效益分析
13.4.3 業(yè)務經營分析
13.4.4 財務狀況分析
13.4.5 核心競爭力分析
13.5 D公司
13.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2 經營效益分析
13.5.3 業(yè)務經營分析
13.5.4 財務狀況分析
13.5.5 核心競爭力分析
13.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
第14章 2018-2022年中國智能礦山行業(yè)投資項目案例深度解析
14.1 智能礦山采選機械化及自動化升級改造項目
14.1.1 項目基本概況
14.1.2 項目投資概算
14.1.3 項目效益分析
14.1.4 項目實施必要性
14.1.5 項目實施可行性
14.2 新建七元智能化礦井項目
14.2.1 項目基本概況
14.2.2 項目經濟效益
14.2.3 項目實施必要性
14.2.4 項目實施可行性
14.3 煤炭智能干選機產業(yè)化項目
14.3.1 項目基本概況
14.3.2 項目經濟效益
14.3.3 項目實施必要性
14.3.4 項目實施可行性
14.4 智能礦山大數據管控平臺項目
14.4.1 項目背景介紹
14.4.2 項目基本概況
14.4.3 項目效益分析
14.4.4 項目實施必要性
14.4.5 項目實施可行性
14.5 智能礦山系統及高端智能化裝備項目
14.5.1 項目背景介紹
14.5.2 項目基本概況
14.5.3 項目效益分析
14.5.4 項目實施必要性
14.5.5 項目實施可行性
第15章 2023-2029年中國智能礦山行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
15.1 中國智能礦山發(fā)展前景分析
15.1.1 智能礦山行業(yè)發(fā)展機遇
15.1.2 智能礦山行業(yè)發(fā)展規(guī)劃
15.1.3 智能礦山市場發(fā)展?jié)摿?/p>
15.1.4 軟硬件設施發(fā)展前景
15.2 中國智能礦山發(fā)展趨勢分析
15.2.1 智能礦山行業(yè)發(fā)展趨勢
15.2.2 智能礦山平臺發(fā)展趨勢
15.2.3 智能礦山行業(yè)實現路徑
15.2.4 智能礦山發(fā)展領域拓展
15.3 2023-2029年中國智能礦山行業(yè)預測分析
15.3.1 2023-2029年中國智能礦山行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2023-2029年中國煤礦智能化采掘工作面數量預測
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