作为国民经济重要基础产业，黄金矿山却因“地下作业、高风险、重资产” 的属性，被贴上“傻大憨粗”的标签，信息化建设滞后、数据价值沉睡、管理决策粗放成为行业共性痛点。

行业困局：黄金矿山的“三重枷锁” 与转型动因

黄金矿山的困境，集中体现在“三重枷锁”之上：

其一，信息孤岛如“烟囱林立”。矿山生产涉及地测、采矿、选矿、提升、排水等数十个环节，过去各系统数据分散存储于不同平台，设备数据、能耗数据、安全数据“各自为战”，形成碎片化格局。“井下一台提升机的运行数据，可能无法与地面选矿系统联动，管理者看不到全流程的生产脉络。”

其二，数据价值“沉睡未醒”。矿山每天产生海量数据 —— 提升机的电流电压、磨矿系统的给矿流量、井下的涌水速度…… 但多数企业仅停留在“数据记录”层面，浅层次的零散分析无法转化为生产改进的动力。“我们有几十年的生产数据，但不知道怎么用它降本增效，这是最大的浪费。”

其三，决策需求“供需错配”。从集团高管到矿山经营层，再到一线操作层，各层级对数据的需求截然不同：高管需要全局成本与产量视角，矿长关注工序瓶颈，操作工需要实时设备状态，但现有系统难以满足“千人千面”的决策支撑。“过去高管看报表要等第二天，操作工靠经验调整参数，效率低且易出错。”

更关键的是，黄金矿山的行业特性决定了其转型的迫切性。与其他行业不同，黄金矿山“无市场可寻、无价格可定”—— 黄金必须交至上交所，价格由市场波动决定，企业的核心竞争力只能聚焦于“资源储量”与“开采冶炼效率”。

破局之道：智慧矿山的方法论

面对困局，该企业没有盲目跟风“高大上”的技术概念，而是搭建内部技术平台，联合数字技术提供商及行业研究院，摸索出一套“问题导向、价值优先”的智慧矿山建设路径。

其核心逻辑，可概括为“三大原则、问题破解、四大价值维度”的闭环体系。

三大原则：拒绝空谈，以 “务实” 锚定方向

该CIO反复强调：“智慧矿山不是炫技，核心是‘务实、应用、价值’。

所有技术投入，必须能解决实际问题，能产生看得见的效益。”这一原则贯穿该企业数字化建设始终 —— 不追求“数字孪生全覆盖”的表面光鲜，而是先从“数据打通”“效率提升”等核心需求切入;不依赖外部厂商的“通用方案”，而是联合开发贴合矿山场景的定制化系统。

问题破解：从“数据底座”到“决策赋能”

针对行业“信息孤岛、数据沉睡、决策滞后”的痛点，该企业构建了层层递进的解决方案：

建统一数据底座，破“孤岛”：通过传感器、PLC、IoT 盒子等设备，实现井下提升、选矿磨矿、井下排水等全流程数据的实时采集，再通过数据清洗、融合，形成覆盖生产、设备、安全、能源的统一数据平台。“过去数据在各系统‘躺平’，现在我们把数据变成可流动、可分析的‘新资源’。” 该CIO形象地将数据平台比作“挖掘机”与“铲运机”，挖掘矿山的“数字金矿”。

深数据价值挖掘，醒“沉睡”：基于大数据平台，该企业针对不同工序建立分析模型，将历史数据与实时数据结合，沉淀出可复用的“生产知识”。例如，通过分析提升机 10 年的运行数据，找出“速度 - 能耗 - 效率”的最优匹配关系;通过磨矿系统的工艺数据，定位“给矿量 - 水量 - 分级效率”的联动规律。

靠数据洞察赋能，补“决策”：针对不同层级用户需求，设计差异化的数据展现与决策支持工具 —— 给高管的“管理驾驶舱”，实时呈现各矿山黄金产量、吨矿成本、能耗指标;给矿长的“生产调度屏”，聚焦工序瓶颈与设备状态;给操作工的 “现场终端”，提供实时操作建议与故障预警。

四大价值维度：增效、降本、掌控、保安

所有技术投入的最终落点，是实现“可量化”的价值提升。该企业将智慧矿山的价值明确为四大维度，并用三个典型案例，印证了数智化的实际成效。

案例 1：提升系统优化 ——“卡脖子”环节的效率革命

提升系统作为矿山的“生命线”，井下每日数千吨矿石依赖其运至地面选矿，其效率与安全至关重要。该企业借助数据建模与参数优化，实现了降本、增效与保安三重提升。

降本增效方面，以某金矿为例，调整提升机速度图、优化提矿量后，吨矿能耗从 3.01 千瓦时降至 2.07 千瓦时，年节省电量 45 万千瓦时;另一矿山吨矿能耗从 6.03 千瓦时降至 5.37 千瓦时，年省 65 万千瓦时。

调整前，某矿山提升 5000 吨矿石需 25.8 小时，调整后仅需 22 小时;另一矿山日提升量从 2400 吨增至 3000 吨，效率提升 20%，且无需新增硬件与基建投入。

在安全管理上，通过张力差数据分析与运行模型，可实时监测提升机首尾绳的异常状态，精准预警如“尾绳配重不合理”“卫生不达标”等隐患，并提供尾绳选购的量化依据，有效避免安全事故。

案例 2：选矿磨矿优化 ——“核心工序”的稳定之道

选矿是黄金生产的“价值转化器”，而磨矿系统的稳定性直接决定黄金回收率。过去，磨矿系统的给矿量、给水量多依赖人工调整或简单 PID 控制，导致工艺水波动大、旋流器底流不稳定，分级效率低下。

该企业通过大数据平台，采集磨矿系统的给矿频率、流量、浓度等 10 余项实时数据，建立“渣浆泵运行模型”，给出最优开车频率。优化后，磨矿系统的分级效率大幅提升，电耗、钢球衬板等物料消耗显著下降，更为后续浮选工艺提供了稳定的原料基础，优化后系统稳定性提升 60% 以上。

案例 3：井下排水智能化 ——“高风险区” 的无人值守

某地区金矿群的井下排水压力，曾是该企业的“心腹之患”。以某金矿为例，井下 900 米至 - 496 米的三个水平中段，分布着13 台水泵、5 个水仓，传统人工值守不仅效率低，还面临井下涌水、设备故障的安全风险。

该企业通过“数据采集 + 模型计算 + 远程控制”，建成智能化水泵房：实时采集水泵流量、电流、水仓液位等数据，通过涌水速度模型预测水仓满溢时间，自动调度水泵开停与负荷分配。如今，13 台水泵实现“自主联动”，设备状态智能预警，运行时间与成本优化，彻底实现“排水远程无人值守”，既降低了人工风险，又避免了“空转耗能”与“溢水事故”。

进阶之路：从“可视化”到“无人化”的三级跃迁

该企业的智慧矿山建设，并非一蹴而就，而是规划了“掌控与可视化 — 预测与优化 — 少人 / 无人化” 的三级进阶路径，形成覆盖全场景的数智化能力。

第一级：掌控与可视化 —— 让地下生产“透明化”

井下作业的“不透明”是矿山管理的最大难题。该企业通过全流程数据采集与工艺数据聚合，构建“数据链 + 关键指标”体系，让井上管理者实时掌握井下实况。例如，通过三维可视化平台，可直观看到提升机运行状态、水仓液位变化、选矿车间设备参数，实现 “地下生产，井上可知”。

第二级：预测与优化 —— 让生产决策 “智能化”

在数据可视化基础上，该企业聚焦“模型与算法研发”，实现从“被动响应”到“主动预测” 的转变。针对不同场景，总结出三类核心应用模式：

逻辑类：如井下排水系统，通过数据分析预测各工况下的水仓液位，建立调度模型，给出水泵开停时间与负荷建议，还可依据最优调度结果考核操作人员。

软测量类：针对提升机首尾绳张力、磨矿细度等“难直接测量但影响重大”的指标，通过设备、环境、生产数据的相关性拟合，精准计算目标值，超限时自动报警，并提供预防性维护建议。

建模寻优类：如磨矿系统，通过海量数据定位工序改进关键点，结合生产机理建立模型，在给定工况下给出最优控制参数(如给矿量、水量配比)，稳定生产过程。

第三级：少人 / 无人化 —— 让系统运行“自适应”

这是该企业智慧矿山的终极目标。在预测与优化基础上，结合自动化系统，实现“自我调节、自主优化”的无人化运行。

与传统自动化不同，该企业的无人化系统“更懂生产”—— 例如，提升机可根据矿石量、能耗目标自动调整速度，水泵房根据涌水情况自主联动，无需人工干预。

架构支撑：“两横 N 纵” 打通数据价值链

为保障三级进阶路径落地，该企业构建了 “两横 N 纵” 的总体架构，实现总部与矿山的数据联动、业务协同。

上一横：总部智慧经营大数据平台：汇聚各矿山的生产数据(产量、能耗、效率)与经营数据(成本、人工、材料)，通过数据清洗、比对、业财融合，为总部提供“成本、效率、能耗、产量”的多维度管理支撑。例如，总部可实时跟踪各矿山的“吨矿成本”，并按组织、工序、设备维度拆解，找出成本管控的薄弱环节。

下一横：矿山智慧生产平台：针对各矿山的生产特性，提供定制化的生产调度、设备管理、安全监控功能。例如，某金矿聚焦“提升系统优化”，另一金矿侧重“选矿回收率提升”，实现“一矿一策”的精细化管理。

N 纵：专业数据联动：打通地测、采矿、选矿、安全、能源等专业口的数据，实现 “上下联动”。例如，地测部门的地质三维建模数据，可直接指导采矿设计;选矿车间的回收率数据，可反向优化采矿的出矿品位要求。

愿景：不止于矿山，为传统行业立标杆

从“学习者”到“探索者”，该企业的数字化突围之路，印证了一个真理：传统行业的数智化转型，从来不是“用新技术替换旧设备”的简单升级，而是以数据为核心，对生产流程、管理模式、决策逻辑的系统性重构。当黄金矿山的井下水泵能自主联动，当提升机的速度能动态优化，当矿长的决策有实时数据支撑，“傻大憨粗”的标签正在被撕下，一个“更安全、更高效、更绿色”的智慧矿业新时代逐步开启。

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