大数据时代对传统矿业产运销系统带来的变革

摘要：随着我国经济建设的进步，研究大型厂矿生产、运输、销售智慧经营管理，是提高企业经济效益的重要手段。运输车辆管理智能化，监控矿产品运销全过程，以销定产，对企业管理精细化要求越来越高，从而对综合信息处理、通信和自动控制等智能监控系统相关技术的研究越来越深入。我们按照（ISO国际标准化组织、IEC国际电工委员会、JTC1国际标准联合技术委员会及WG10物联网标准）国家技术标准和国际标准，进行规划，设立技术方案，建立产运销信息采集、计算信息网络系统，在各个工程现场要、节点安装各种功能的数据采集设备进行联网。通过运输车辆数据检测，灵活地运用在矿山企业生产和销售及不同的领域，用复杂的车辆流量大数据分析计算结果，精细规划产、运、销，推动企业控制消耗，降低成本，提高竞争力，为企业内部管理带来深刻变革。

关键词：大数据；传统；矿业；产运销；变革

本文研制的智能產运销过程管理系统，能有效地采集关键信息，大数据云计算的应用，及时准确地获得产运销状态，其系统结构和状态如下。

1 项目内容

1.1 一张特写——车牌及驾驶

主要实现功能：通过立在汽车衡磅体车道一侧前端的杆柱，安装有抓拍高清摄像机及闪光灯设备，并通过磅前地感组件触发对过磅体车道车辆的牌照及驾驶室内的人员进行抓拍。抓拍摄像机内装有（车牌、人脸）视频识别的控制软件（成像控制软件）、数字高清车身颜色识别软件和数字高清汽车牌照识别软件及车辆出入口管理软件（网络版）。将采集的信息上传系统管理平台。实现对通过磅体的车辆进行车牌、人脸的（空载、荷载）信息记录及分析（合法效验）、存储。

1.2 —张特写——车厢内

主要实现功能：通过立在汽车衡磅体车道一侧前端的高立8米横杆上安装的顶视高清抓拍摄像机，对通过磅体车辆车厢上方进行抓拍，与对抓拍车牌、人脸的抓拍摄像机同步（同时）、同位对同一辆车进行抓拍，观察该车的厢体内（空载和荷载的情况）。将采集的数据上传系统管理平台与车牌、人脸的拍照绑定在同一个左右分割的融合画面中，实现对车牌、人脸的信息同步记录及分析、存储。

1.3 —张全景——运载全过程（含铁精粉装载出入口视频车牌、人脸抓拍）

主要实现功能：在磅体两端及铁精粉装载场地侧面高立8米横杆，安装全景高清摄像机，对每一辆装载车辆的行径和装载全过程进行实时记录，分别在铁精粉装载场地进出口前设6米横杆，安装视频抓拍高清摄像机完成精准的信息记录及分析、存储。

1.4 称重测位

主要实现功能：在汽车衡磅体四角，分别各自安制杆柱，分别在各角的杆柱上安装车辆测位器、车位测位摄像机。对称重的车辆在磅体的位置进行检测、监控。

1.5 管理平台

主要实现功能：ORACLE数据库服务器，DSSC服务器[（CMS+MTS+SS+DMS）（平台管理服务器，装有平台管理软件）][中心管理服务器（CMS）、流媒体转发服务器（MTS）、存储服务器（SS）、设备管理服务器（DMS）]，PTS服务器（终端服务器，装有数字高清终端服务器软件和数字高清汽车牌照识别软件及数字高清视频识别软件）

1.6 车辆动态非接触称重

主要实现功能：运销现场规划设计的区域内，在车辆有序经过的区域内设置动态非接触称重传感器，加称重管理软件及网络、多种通信接口、信息记录及分析、存储。

1.7 车闸与称重系统联动（牌照比对，重量比对）

主要实现功能：地磅称重监控系统的建立是为了更好地使管理者第一时间了解每天以及每一时段出货状况，及时管控库存量。

其基本功能是：以运行的实际称重系统为基准，通过同时同步的磅称的输出数据，读取到该监控系统中，该监控系统同时拍摄到车辆的车牌，车厢内及车在磅上的情况以协助管理者对每一个车辆的空车，载重车及车牌、重量、净载量，称重时间都有有效的记录，并在同一时间内，其他终端上可以实时查询。

工作原理：通过司机本人过磅时，持车牌号的1C卡（矿业核发）在刷卡机上读取1C卡，使磅称开始称重，同时该监控系统与磅房内的称重系统同一时间读取磅称的输出数据。称重时若车辆未停在指定的位置上，监控系统会发出报警，提醒管理者注意。基本流程：车辆上磅，磅前方道闸关闭，当车辆完全进入到磅上时，触动红外线，榜后方道闸关闭（若车辆没有完全进入到磅上时，触动红外线，此时报警器

蜂鸣，磅后方道闸不关闭），司机下车刷卡，称重成功，前后道闸开启，车辆下磅。

用途：在没有人为的干预下，自动称重，并记录每一笔信息，并在每月每年汇总。可查询每天、每月、每年的总出货量；可用与膀房人为记录做比对；做监督查询用。

2 主要设备

主要设备包括：（1）红外系统——检测车辆在磅上的位置合不合规范；（2）刷卡系统——（含软件、读卡器、刷卡器等）控制各设备的动作并记录读取信息，发送命令；（3）音箱——自动提示语音；（4）红绿灯——提示司机行走线路；

（5）摄像机——记录拍摄各个车辆行为；（6）硬盘录像——（同步录音）机：存储功能；（7）光端机——传输数据；（8）道闸——阻挡车辆在违规的情况下上下磅称；（9）其他附属传感器。

3 系统与应用系统

3.1 系统

系统主要包括：（1）抓斗及铲斗称重传感器组件（静态、动态重），主要实现功能：装载计量动态称重系统，对销售现场快速、连续计量与大量数据管理，称重设备主要包括：压力传感器、动态控制仪表、打印、安装附件。具有累计装载，重量设定、显示和超重报警功能；（2）单斗重量称重和累计、显示功能；（3）货车车型选择或输入功能，货车车号录入功能；（4）操作者、装载机编号和装车站代号输入功能；

（5）作业时间（年，月，日，时，分）记录功能；（6）作业基本数据存储、打印与查询功能；（7）采用动态采样和模糊算法实现动态标定和动态称量，不停斗，举升过程中自动称重；（8）使用装载机电源供电；（9）采用双液压传感器及高精度A/D转换器，精度更高；（10）可设置自动置零或手动置零；（11）无线网络通信、存储。endprint

3.2 应用系统

道路运输车辆卫星跟踪定位系统，主要实现功能：按照国家行业技术标准JT/T796—2011《道路运输车辆卫星定位系统平台技术要求》运销车辆查询。实时监控、单项监听、跟踪、报文收、发送，车辆拍照、行驶记录及照片存储、查询；车辆轨迹回放，相关车辆事件提示。多区域、多时间段查询、电子地图、网络多协议接口，音频、视频、图片、记录、检索等上传，存储、查询。实时动态激光三维建模技术，监控区域网格化编码标签，存储数据，主要实现功能：采用视频融合技术实现实时动态三维图像对运销场无缝内立体监控。对现场车辆进行轨迹、牌照、装载、过磅、单车信息、多车信息采集、融合三维建模制作等提供全景全过程智能分析；虚拟功能，神经元摄像机，疑似（黑名单）跟踪。运输皮带秤重系统，主要实现功能：针对输进矿仓的，运输皮带载运的精矿采用非接触皮带电子秤称重，视频监视、称重信息上传、视频按称重现场同步存储。运销现场的雨雪量检测（雨量计等）及运输途中的气候信息，主要实现功能：具有模数转换、雨雪量实时检测计量上传，存储、检索为任何时段提供分析数据，创建软件。按人的运用操作过程学习成为将数据全部去运用分析每一辆车运销过程的相关数据（单车、车队）及每一笔业务（从接待、洽谈、签约、交易、组织运销全过程、车牌照识别、车状态识别等）全部过程的相关数据实时监控、存储、检索、分析和预测。业务语音通信系统，主要实现功能：与业务相关通信实时标签，上传存储、可检索、分析、挖掘。完成数据一体机（传感器一接口一云存储一处理器一云计算软件）创建。

4 数据运用

物联网激光三维建模[1]，全场数字化[2]，智慧挖掘对系统提出了新的要求：快速、三维、空间时间同步、业务报表财务全信息。其表现形式：海量、三维、动态、业务信息。催生的大数据：车辆、称重、交通、业务、通信等众源。伴随着云计算、云存储、高速网的发展使得精矿销售系统带来的变革得以实现。

三维建模全场景的车辆牌照识别和真实车型车体及驾驶员面目特征、各种业务关系数据的众源全信息采集。把业务分群，分别进行不同的运销分析，非关系型数据库及多样性结构，带来一个对应幵源式分布系统的基础架构，我们的设计是对采集的数据样本全部总体融合，兼容所有数据（结构的和非结构的）。通过全部的数据我们还可以分析到某个贸易公司的商业行为。

对数据的误差忽略可以带来很多有价值的消息，如：运销业务的通信记录处理是预测动态活动的数据来源。本工程运销数据化系统在实际发生的过程中，获得了很多想不到的或顾及不到的事（比如：车辆的途中维修，某贸易公司零时变更运输车辆，精矿送到错误的地点等），给业务管理很多额外的帮助。运销系统可根据数据和修正，能够自动修复误差，提出相应的事件分析和预测。

当一个车牌照在长时间未出现后再次出现，系统就知道其以前的行为和现在的行为并进行相关的预测，将采集点的信息置于激光三维建模的地图上。

使用高清数字神经元摄像机提高了安全性，通过对运输车辆习惯的停靠位置和在装载现场运行路线来调整对现场设施的投资或改变不必要的设施要求，从而能提高相应的投资价值。

大量的传感设备，有效的大量采集现场信息，综合利用大数据技术，将丰富的想象力融合环境和控制对象的信息进行交互中收集，为系统提供有力的运行支撑。存储的加大和分析工具的功能先进，可以推动系统的大数据的分析，避免計算失误和不当的倾向。

基于云计算来开发相关的数据体系，创建大数据引擎平台，研发更多接入设备的源代码进行智能融合，深入数据的挖掘、大数据分析，实现了多内容数据交互融合。

由于云计算的处理能力，事件通过计算机上对问题处理的越多（算法形成）越简便、越准确、越迅速，智能化数据分析提供高精准度的精矿产运销数据和预测，以及市场贸易中各种风险对策和分配利润等。

[参考文献]

[1]百度文库.物联网技术与智能交通2013版[EB/OL].（2013-12-20）[2017-07-10].http//baike.baidu.com/link？url=p9cvp.

[2]余肖生，周宁，张芳芳.基于可视化数据挖掘的知识发现模型研究[J].中国图书馆学报，2006（5）：46-48，58.