物联网大数据技术在定量装车管理系统中的应用——以石料开采企业为例

陈 刚

（湖北物资流通技术研究所，湖北 襄阳 441000）

0 引 言

随着国家大规模投资建设铁路、公路等基础设施，以及城市房地产市场的不断扩大，对石料的需求也越来越大，矿山开采企业迎来了良好的发展机遇。然而传统矿山开采企业自身存在一定的问题，制约了企业的快速发展。在当前绿色发展、生态发展成为经济发展主旋律的情况下，石料开采企业如何在满足环保要求的前提下降低生产成本、提高生产效率、提升经济效益成为工矿企业的一大考验。

1 企业现状

传统石料开采企业（特别是中小型石料开采企业）生产过程粗放，不注重环保问题，生产过程中产生大量的粉尘，造成了严重的大气污染。石料装车采用装载机来装卸，装载精度低，装多了需要卸料，装少了又需要加料，不仅装车效率低下，还严重影响了矿区交通运转，降低了通行效率。定量装车系统的使用以及环保措施的实施，可降低生产过程对环境的影响，大大提高生产效率，降低生产成本，提高经济效益。传统石料开采企业在管理上存在的问题具体如下：

（1）经营管理。在传统的企业管理中，管理人员主要依靠经验来判断企业的经营状况，往往缺乏有力的数据支持。随着经济全球化的发展，市场经营环境更加复杂多变，经营管理难免会遇到各种不可控的风险。随着信息技术的迅猛发展，数据信息更加繁杂无序，管理人员很难对大量的数据进行有效的分析和判断，从而规避各种风险及制定企业的长期发展规划。如果一味的采取传统的经营管理模式可能会引发一系列的问题，对企业的长期发展十分不利。

（2）生产管理。传统矿山开采企业在生产环节信息化水平低下，各生产设备主要依赖人工来控制和维护，生产设备能否正常运行完全依赖员工的技术水平，不利于企业的稳定生产。一旦生产设备出现故障，主要依赖人工来查找问题，对技术人员的技能水平要求较高，效率低下，影响企业的生产效率。

（3）库存管理。传统企业库存选址位置不够科学合理，物资配送及搬运路线规划不是最优选择，信息化网络化程度不够高，不能对货物信息进行实时跟踪管理，安全性较差，仓储库存量设置不够合理，导致运营成本较高。

（4）交通管理。矿区往往存在地形复杂、空间狭小等问题，各种工程机械、运输车辆较多，矿区的交通路线规划不合理、无人指挥矿区交通，容易造成交通拥堵，影响通行效率，不利于货物流转，影响企业的生产效率。

随着微机电系统传感器（MEMS）、RFID、网络技术、大数据等前沿技术的发展和技术积累，依托视频捕捉设备、RFID、传感器、全球定位系统等感应设备，基于各种网络协议，把各种物品与互联网相联进行信息交换与通信，实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控与管理的物联网技术全面发展。物联网技术广泛应用于生产、销售、运输、管理等各个环节，通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破原有的信息壁垒，实现集约化管理。

2 物联网技术架构

物联网技术架构包含4个层级，分别是感知层、传输层、平台层和应用层。位于底层的感知层依托图像捕捉装置、RFID感应器、传感器、GPS定位器等各种各样的传感器和智能硬件设备，来实现物理世界物与事件的感知与互动控制。传输层通过各种通信协议，将感知层采集到的信息通过各种网络传输到平台层。平台层利用云计算、大数据、人工智能等手段，对感知信息进行融合分析和处理，通过中间件与行业应用实现衔接。应用层实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的实际应用。物联网技术架构示意图如图1所示。

图1 物联网技术架构示意图

3 大数据技术概述

3.1 大数据技术定义

随着信息化技术的发展，数据信息变得更加的繁杂无序，这也促进了大数据技术的发展。所谓的大数据技术就是从各种各样类型的数据中，快速获取价值信息的技术。

3.2 大数据的特点

（1）数据类型多种多样

数据信息包括人与人之间的数据类型、人与物之间的数据类型、物与物之间的数据。如此繁杂多变的数据类型，带来的是数据处理和数据分析的困难。

（2）处理数据速度快

数据的数量和种类的不断增加，直接影响的就是数据的处理速度。大数据技术可以对大数据信息进行快速而有效的处理，深入挖掘有价值信息，对相关事项作出准确地分析和判断，并给出有效地措施。

（3）数据量巨大

随着信息化技术的不断发展，数据信息正呈现出高速增长态势，数据的价值密度很低，但是大数据的商业价值不断提高。

3.3 大数据技术对于企业的意义

企业利用大数据技术获取大量相关数据信息，对信息进行提取和分析，深入挖掘和有效利用有价值信息，转变经营管理方法，积极优化产品结构，改进产品和服务，可切实有效地提高企业的核心竞争力，实现企业的长远有效发展。

4 物联网大数据在石料开采企业中的应用

4.1 物联网大数据在经营管理中的应用

物联网大数据在经营管理中的应用如图2所示。

图2 物联网大数据在经营管理中的应用

（1）转变经营管理办法

大数据技术为决策者决策提供数据支持，为经营管理中遇到的问题提供解决策略。它通过对产品、市场和客户等数据进行分析，发现数据之间的关联性，对其进行分析并作出相应的决策。利用大数据监测企业的生产经营情况，一旦发现资源配置不均衡的情况，可及时进行调整，提高资源的利用率和企业的生产经营效率，从而有效降低生产成本。

（2）规避风险

市场经营环境复杂多变，经营管理中难免会遇到各种不可控的风险。这些风险往往是人们难以预料的，如果没有提前做好准备，会给企业带来很大的损失。利用大数据技术进行模拟和风险预测，就有可能提前预测和规避风险，降低企业的损失。

（3）制定企业的长期发展规划

随着经济全球化的不断发展，市场需求不断变化，产品销量更加不稳定，企业竞争更加激烈。信息化时代的到来，信息量剧增，人力已经无法处理如此巨大的信息量，过去那种由企业高层决定企业发展规划的模式已经不适应当前企业的发展需要。物联网大数据具有快速、高效、准确地特点，利用大数据技术对海量数据进行处理、分析，快速筛选出有价值的信息，可为企业高层制定企业的长期发展规划提供数据支持。

4.2 物联网大数据在生产管理中的应用

物联网大数据在生产管理中的应用如图3所示。

图3 物联网大数据在生产管理中的应用

（1）用户利用大数据的预测能力，预知企业的未来发展趋势，结合产品需求、产品销量、企业生产状况等多方面的数据，对产品结构和生产流程做一个前期的规划，帮助企业稳步发展。利用大数据的分析判断能力，可及时科学准确地安排和调整生产计划，实现精细化管理。

（2）物联网大数据可以监控并预测生产设备未来的故障几率，以便技术人员及时发现并妥善处置故障，减少因生产设备问题对生产活动造成干扰，提高生产效率。

（3）物联网大数据能够精准预测零部件的生命周期，在最佳时机提出意见，最大限度地减少生产设备问题对企业生产活动的干扰。

4.3 物联网大数据在库存管理中的应用

物联网大数据在库存管理中的应用如图4所示。

图4 物联网大数据在库存管理中的应用

（1）优化库存选址。企业在仓库选址时，需要综合考虑企业性质、产品销售情况、资金等因素，通过大数据技术对各种因素进行综合分析，结合企业的发展目标和需求，选择合适算法，可获取仓库最佳位置。

（2）优化仓位和库存量。企业可根据产品相关数据的关联度，利用大数据的关联模式法来安排最优仓位，提高货物周转效率。结合历史库存数据和销售预测，利用大数据技术进行仿真、模拟、计算等方法确定企业的最优仓位和库存量，能在满足基本需求的基础上最大限度地降低成本。

（3）货物信息实时跟踪管理。借助卫星定位系统、物联网及大数据技术，能够实现对货物的实时跟踪管理、安全监控。

（4）精准预测客户需求。企业在产品结构设计及制造中需要最大限度地契合客户需求，减少库存积压。物联网大数据有效提高了企业库存管理水平，实现了可视化、精确化的企业库存管理，最终达到降本增效的目的，提高了企业的竞争力。

4.4 物联网大数据在企业交通管理中的应用

物联网大数据在交通管理中的应用如图5所示。

图5 物联网大数据在交通管理中的应用

（1）有效提高通行效率。依托RFID、视频监控设备、GPS定位设备等智能感知设备，采集矿区车辆的分布状况信息，结合矿区的交通路线信息，大数据对拥堵路段进行预警，实时提供有效的交通解决方案，避免矿区出现交通拥堵现象，提高通行效率。

（2）提高交通安全水平。通过大数据技术可以监测到车辆和人员状况，车辆的运行轨迹。大数据处理和分析相关数据信息，建立安全模型，保障车辆行驶安全，减少事故发生。

（3）提供预警服务，降低风险。大数据技术结合安全模型和智能传感设备监测数据信息，对交通危险信息进行预警，降低安全事故发生几率。

5 结 语

物联网大数据技术在定量装车管理系统中的应用改变了传统矿山开采企业的生产经营模式。在实际生产中，定量装车系统减少了企业生产经营活动对环境的影响，提高了企业生产的效率，提高了经济效益，有助于经济效益与生态效益的平衡发展。同时物联网大数据等先进技术的应用，从根本上改变了传统企业的经营模式，使产品结构设计更有针对性，管理人员决策更加科学合理，可有效预测企业的经营风险并采取规避措施，最大程度地降低企业损失，协助管理人员科学地制定企业的长期发展规划，有利于企业的长远发展。