矿业数字化转型迫在眉睫，势在必行；

矿业数字化转型迷雾重重，风险多多；

本课程的**目的是树立所有参训者对于采矿业数字化、智能化转型的认知！树立转型的目标和信心。

本课程**大量的案例分享和逻辑阐述，让参训者掌握数字化、智能化转型是什么、为什么和怎么做。

市场调研机构IDC的报告指出，数字化转型已经成为所有企业应对挑战的主要战略。预计到2018年，全球1000强企业中的67％、中国1000强企业中的50％都将把数字化转型作为企业的战略核心。但是现实是这1000强中只有4%的企业制定完整的数字化转型战略并付诸实施。

以数字化、联网化和智能化为特征的新一代信息技术推动的工业革命，正在以惊人的速度颠覆每一个传统行业。这是一场真正革命，生存和死亡是每一个制造业企业必须应对的问题！

工业4.0，工业互联网，智能制造是德美中三国制造业转型升级制定的不同国家战略。

企业的数字化分为两类：一种是被动式的数字化，为数字化而数字化；另一种是革命性数字化，领导者对数字化技术如何为企业赋能，如何构建基于用户为中心的运营系统，以精准高效的产品和服务创新，以柔性敏捷的制造和交付能力，以共创、共享、共荣的生态圈，来彻底颠覆整个行业的游戏规则。**种数字化一定是没有生命力的，失败的数字化。第二种一定是一个痛苦并幸福的数字化。

物联网、自动化、虚拟仿真、大数据、云、人工智能等信息技术如何为企业赋能？

ERP/EAM/LMS/MES/WMS/BIM/GIS/仿真等传统的信息系统，如何适应深度的数字化采矿时代的需求？

各个学科知识的模型化，泛在化便于跨学科的深度融合和集成创新。基于模型化定义技术的成熟，使得探矿、规划、采矿和运营都可以基于知识模型化软件和全面实时的数据流驱动安全高效精准的运营，从而推动矿山效率的提升呈现出几何级数的上升。

无人驾驶、机器人、智慧安全系统，使得矿山少人化、无人化。

基于互联和数据的智能矿山，将彻底颠覆采矿业的价值链。那些驶入智能矿山高速公路上的企业将以越来越快的速度积累自己的知识资产，成为专家型企业，优化自己的生态圈。未来成功的价值链将是一批专家型企业构建的一个卓越的价值链。那些不能构建自己智能矿山管理体系的企业将不可避免的被淘汰。

知败而后才可致胜。企业数字化转型失败有五大原因，分别是商业失败、市场失败、组织失败、运营失败和技术失败。

本课程基于国内外数百家企业的数字化转型实践，分析总结了数字化转型的关键成功要素，数字化转型的各种失败类型和原因。为数字化路上的每一位企业的领导者和管理者提供深度思考，和有价值的参考。

课程大纲

1. 必然——矿山数字化转型的必要性和紧迫性

1.1. 矿山数字化转型的概念和目标

1.2. 数字化转型为企业带来的四大竞争力

a) 数字化技术赋能矿山精准建矿脉模，科学采矿规划，高效安全生产，得到安全，速度，敏捷型，质量和成本的竞争优势

b) 物联网，人工智能，大数据技术赋能矿山自动化，无人化安全生产

c) 数字化技术赋能的超链接能力，基于“长板哲学”快速构建良好产业链生态

d) 数字化矿山中充分发挥人的创造性、工匠精神实现人生价值，进而可以充分挖掘和吸引优秀的人才。

1.3. 数字化技术如何改变采矿业

e) 泛在连接、数据驱动、AI赋能、智能硬件，实现数据的感知、采集加工、使用。

f) 工业软件，大数据和云计算，AR/VR，微服务赋予的实时全面无缝，简单，易用知识泛在化，同步化；

g) 数字化技术让客户、技术、企业和生态圈的资源高效协同，精准运作，实现产品和业务模式的快速迭代和创新。

2. 数字化、信息化技术如何为采矿业赋能

2.1. 物联网

2.1.1. 物联网的概念

2.1.2. 智能互联矿山平台？

2.1.3. 物联网是智能矿山的基石

2.2. 数字孪生，矿山元宇宙赋能采矿业的探矿，采矿作业，设备运维

2.3. 无人化智能网联矿山装备赋能矿山数字化转型

2.4. 大数据、云计算和人工智能赋能矿山运营的智慧化

2.5. 数字化矿山的信息安全

3. 数据治理3.0——打造和盘活数据资产

3.1. 数据治理概念

3.2. 企业数字化转型战略驱动的数据治理

3.3. 业务治理是数据治理的基础

3.4. 业务标准驱动的数据标准化

3.5. 数据治理组织构建

3.6. 技术平台是数据治理

3.7. 数据地图和数据应用

3.8. 数据治理实战案例

4. 数据集成，数据流自动化驱动业务流自动化

4.1. ERP/EAM/MES/WMS/BIM/GIS/仿真等系统的集成和数据高速公路

4.2. 模拟仿真验证采矿和运营规划

4.2.1. GIS和探矿数据构建矿脉模型

4.2.2. GIS和数据驱动构建精准实时的采购规划

4.2.3. 爆破仿真

4.2.4. 矿机和工业机器人作业仿真建模

4.2.5. 数字矿山和物流仿真设计

4.2.6. 矿山资源数据，生产数据链和价值链

4.3. 采矿执行中的数据集成和数据驱动——透明，同步

4.3.1. 采矿规划和调度系统

4.3.2. 数据采集和设备集成

4.3.3. 资源管理——设备，工装，工具，检具等

4.3.4. 智能检测、安全数据集成和安全管控

4.3.5. 智能仓储、智能物流

4.3.6. 采矿运营管理平台MOM=MES/WMS/LMS

4.4. 数据驱动，工业大数据和智能化采矿

4.4.1. 数据驱动，大数据，大洞察，大知识，大智慧，大改进

4.4.2. 知识模型化，自动化驱动企业智能化，社会集约化

5. 物联网、智能设备、智能产品是智能采矿的躯体

5.1. 内嵌系统到物联网

5.2. 传感器，控制器，驱动器

5.3. PLC和基于计算机的控制

5.4. 标准化是互联的基础：OPC-UA，ETHER-CAT/PROFINET

5.5. 设备智能化之路

5.5.1. 智能爆破和智能矿车

5.5.2. 智能安防设备和系统

5.5.3. 智能物流系统

5.5.4. 智能控制中心

5.6. 工业机器人和服务机器人的智能化

6. 人工智能发展历程、现状及其在矿山行业的应用

6.1. CHATGPT现象

6.1.1. 用户暴涨

6.1.2. 应用场景广泛

6.1.3. 投资火热

6.1.4. 和工业革命同级别的技术革命

6.1.5. 已经和正在创造了大量的商业机会

6.1.6. 兴奋和焦虑

6.1.7. 人机协作思考

6.2. 人工智能发展历程

6.2.1. 人工智能及其发展

6.2.2. 人类语言模型

6.2.3. 机器学习，神经网络CNN/RNN/GAN

6.2.4. 对人脑学习过程进行模拟：Transformer

6.2.5. GPT-1，GPT-2，GPT-3，InstructGPT

6.2.6. T5，BART，M2M100，Bigbird

6.2.7. BERT，RoBERTa，XLM，ALBERT，ELECTRA

6.3. CHATGPT的原理解读

6.3.1. 大参数语言模型

6.3.2. 预训练模型，Award模型

6.3.3. 人类认知，真相，模型的结论的差异

6.3.4. 用户多轮互动数据，互动学习，高质量输出

6.4. AIGC的同类们

6.4.1. AI生成式产品设计

6.4.2. AI生成式绘画

6.4.3. AI生成式视频

6.4.4. 生成式智能还能干什么

6.5. 如何利用AIGC提升企业工作效能？

6.5.1. 利用AIGC高效生成高质量报告

6.5.2. 利用AIGC高效编程做应用开发

6.5.3. AIGC的领域预训练模型会带来千倍的效能提升

6.5.4. 大参数模型训练，人机协同解决大参数决策难题

6.6. 人工智能 矿业

6.6.1. 矿山垂直产业大参数知识模型畅想

6.6.2. AI 探矿

6.6.3. AI 采矿规划

6.6.4. AI 业务运营优化

7. 数字化企业构建大数据平台

1. 矿业数字化转型

2. 矿业大数据的业务价值与应用场景

a) 探矿

b) 需求管理

c) 供应链

d) 设备管理

e) 采矿作业运营

3. 如何推进和实施矿业大数据

a) 将数据作为战略资产进行管理

b) 打破数据壁垒，跨价值链分阶段整合数据

c) 构建矿业大数据管理与分析团队

4. 确保数据安全和隐私

8. 数字化时代的人才战略

1. 数字化时代人才需具备的必备能力

a) 领导能力——大时代、大转型需要导师

b) 数学建模和使用模型的能力——数据知识化、知识模型化、模型软件化

c) 数字化时代需要工匠精神和专家大咖

2. 认知科学催化人工智能，人工智能催化人类认知

a) 认知科学体系简述

b) 学习是手段，认识是目的

c) 认知能力的进化能力是人才的核心竞争力

3. 数字化时代人才的进化之路

4. 数字化时代，企业的人才战略

9. 打造数据驱动的企业文化基因

1. 更快、更智能的协同流程和平台

2. 自主设计自主服务的解决方案

3. 减少、甚至消除CODING更好

4. 标准化的用户体验

5. 一个可拓展平台比一群APPS要有效

6. Apps替代邮件和纸张

7. 自动化工具替代数据表格

8. API和集成应用

10. 制造业数字化转型的路线图

1. 构建数字化愿景

a) 现状诊断，了解公司产品和服务与客户需求、客户体验方面的差距

b) 打开视野，了解技术使能和**实践，发现公司在技术工具和技术能力上的差距

c) 深入内省，了解内部流程、组织架构、内部管理体系与数字化企业的差距

d) 构建表述简介明了，指明未来成功的路径，赋予员工、管理者、合作伙伴和客户驱动力的共同愿景。

2. 集中精力搞特区

a) 打造卓越的数字化领导力

b) 创造数字化愿景、数字化文化和数字化组织

c) 用数字化技术记录和描述客户，创建体验场景，发掘客户的痛点

d) 创造解决痛点产品和服务

e) 用MBD理念构建数字流一体化的设计、工艺、制造、采购和服务数据基准

f) 以工业互联网的姿态构建生态

3. 按价值量和基础条件评估，制定分批分步转型路径

a) **有价值的**值得转型

b) **容易成功的转型易于锻炼团队和建立变革的信心

c) 依据团队、技术、市场、生态的基础和商业价值评估确定转型的优先次序。

4. 快速原型、快速迭代、一日一新、交付价值

a) 看见未来，勇于试错。

b) 快速原型，快速迭代。

5. 敏捷转型——天下武功唯快不破

a) 市场、技术、客户、供应链和生态都在快速演化，只有快速进化才能生存、抓住和创造商机。

b) 在快速进化中优化团队、优化流程、优化产品和服务、优化业务模式。

数字矿山案例分析

a) 力拓智慧矿山实践

b) 英美资源无人化矿山实践

c) 洛阳钼业智能矿山

d) 卡特彼勒MINERSTAR系统

e) GE智慧矿山实践和解决方案