矿山工程数字化转型中的项目管理创新策略

2.2 大数据与数据分析在矿山工程中的应用

在矿山工程的数字化转型进程中会产生大量数据，包含地质数据，生产数据，设备运作数据，安全监测数据等等，这些数据涉及很多信息，利用大数据技术可以发掘出有价值的知识，从而为项目决策提供科学依据。第一，大数据技术可以对数据进行高效采集存储。矿山工程中的数据来源多样，例如传感器、设备监控系统、生产管理系统等都会产生大量的数据，而通过大数据平台就可以实时对这些数据进行采集，然后将采集到的数据存储在分布式存储系统中。例如矿山中的传感器就可以实时采集设备运行时所发生的参数，温度、压力、振动等，然后通过物联网技术将采集到的数据传输到大数据平台中进行存储。 第二，数据分析可以为矿山工程提供精确的决策支撑，通过对历史数据和即时数据加以分析，可以预估矿山生产的走向以及潜藏的问题。而且，针对设备运作数据展开分析，就能预估设备出现故障的风险，预先做好养护工作。第三，大数据和数据分析还可应用在矿山工程的风险管理方面。矿山工程涉及地质灾害风险，设备故障风险，安全事故风险等各种风险，通过数据分析，可形成风险评判模型，随时观测风险指标变动状况，预估边坡是否稳定，提早实施修理或者替换，缩减设备故障为生产带来的冲击。

2.3 物联网与传感器技术在矿山工程中的应用

在矿山工程的数字转型中，物联网以及传感器技术的 管理具备实时感知和动态监测的能力。第一，物联网与传感器技术可对 备的运行状况直接影响着生产的效率与安全，设备上安装传感器 压力，振动，转速等，这些参数借助物联网技术传送到监 物联网与传感器技术可对矿山的生产过程进行动态监控。矿山生产 个环节，将传感器置于生产环节中，则可实现实时采集生产数据的目标，从而达到对生产过程实施动态监控的目的。

2.4 人工智能与机器学习在矿山工程智能化决策与优化中的应用

矿山工程包含很多复杂的资料和决策问 传统的决策方法难以应对复杂的矿山环境，人工智能和机器学习技术的出现，为矿山工程的智 习大量的历史数据以及现实的数据，人工智能模型就可以预估出 提供较为科学的决策参照。第，矿山生产包括许多的步骤， 动化智能化的程度，通过智能调度算法来优化矿山运输车的调度， 通过智能控制算法来优化矿山设备的运行参数，提升矿山设备运行效率；并且人工智能也能够对矿山 工程的工程质量进行控制。

结语：在数字化转型的背景下，传统的项目管理中， 信息传递依靠纸质文件或者电子邮件，简单的办公软件等，这些方式既低效又容易造成信息 高效的数字化信息管理系统可以从根本上解决这个问题，为项目管理提供 的数据整合能力，借助高效的信息管理系统，可以把这些分散的数据集中整合到一个统一的平台上，做到数据的标准化和规范化。

参考文献：

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