AI赋能煤炭企业概述
行业趋势与技术方向
- 全球新能源背景下煤炭的定位
- AI开启煤炭行业新模式：垂直应用深化与工业大模型普及
- AI+智能硬件：实现AI+5G+边缘计算的类人作业群体
- 两条核心价值路线：业务+AI与数据+AI
- 视觉、语音识别与平台模型驯化对未来发展的意义
- Deepseek在工业领域的应用趋势解读
AI赋能煤炭企业管理
本课程聚焦煤炭行业数字化转型，探讨AI及Deepseek技术在地质勘探、智能开采、安全监控及设备运维等全流程的应用。通过解析视觉识别、工业大模型等前沿技术，结合洗煤厂、智能巡防等实战案例，帮助管理者构建智慧矿山操作系统，优化运营决策，实现更安全、高效、清洁的高质量发展
授课讲师：
张忠新 · 人工智能AI与数字化实战专家
适合对象
煤炭企业董事长、总经理及副总经理、负责数字化转型与智慧矿山建设的高管、煤矿生产、安全、设备管理部门负责人、从事能源行业智能化改造的相关专业人士
课程定位与主要问题
技术与业务场景适配存在碎片化现象，难以形成系统化解决方案 数据安全顾虑与高昂的实施成本阻碍了AI技术的全面推广 既懂数学算法又懂煤炭业务的复合型专家严重不足 传统管理模式沟通成本高，缺乏智能化的辅助决策支持 设备故障预测与维护依赖人工经验，缺乏精准的数字化手段 安全管理主要依靠人防，对不安全行为和潜在风险的实时管控能力有限
核心收益
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- AI赋能煤炭企业概述和AI技术体系与架构会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
- 人工复核有抓手：AI在煤炭企业管理的场景应用相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
当前煤炭行业正面临从传统开采向智能化转型的关键期，未来趋势是构建覆盖地质勘探、规划设计、智能开采、安全监控、智能运输、智能洗选、设备运维及经营决策全流程的矿山智能体或智慧矿山操作系统
随着垂直AI应用深化与工业大模型的普及，AI技术已成为推动煤炭产业实现更安全、高效、清洁、可持续高质量发展的重要引擎。然而，技术与场景适配碎片化、数据质量参差不齐以及复合型人才短缺等问题，仍制约着AI在工业领域的深入应用
本课程旨在系统梳理AI技术体系，深入探讨Deepseek等大模型在工业领域的落地趋势，通过剖析多个真实案例，为煤炭企业提供可借鉴的AI导入实践路线与管理架构设计思路
授课方式
线下授课
课程内容重点
01AI赋能煤炭企业概述
02AI技术体系与架构
03AI在煤炭企业管理的场景应用
04Deepseek在工业领域的应用
05AI在煤炭企业的应用实践与挑战
课程大纲
AI技术体系与架构
AI基础架构与核心技术
- AI架构基础层与训练算法模型
- 机器学习与深度学习框架：数据分析的参数择优
- 计算机视觉：基于图像和视频的质量与人员管理
- 自然语言处理：知识管理与设备故障诊断
- 工业大模型：具备泛化能力的多任务场景支持平台
技术方向与应用场景设计
- AI五大技术方向解析
- 结合五大技术的八大技术应用方向
- 基于技术方向的AI场景设计与模型驯化应用
AI在煤炭企业管理的场景应用
AI赋能煤矿建设与设备管理
- AI赋能煤炭企业管理整体架构
- 煤矿运营模式建模与建筑评估
- AI煤矿建筑一键生成与微调技术
- 低成本可回收绿色建筑实践
- 案例：AI赋能煤炭企业建筑
- 选煤厂AI应用：视觉与光谱仪在洗煤厂的应用案例
- 设备的集中控制管理与预测性维护
- 节能管控与改造：母线监控在动力电网中的应用
- 振动监测在主要设备中的应用及寿命预测
- AI在皮带运输监控中的应用
AI赋能煤矿安全管理
- 人员不安全行为的AI实时监控
- UWI人员定位系统的应用
- 视觉管理系统在安全管控中的价值
- AR/VR技术在安全培训管理中的应用
- 传感器探测在瓦斯浓度检测中的应用
- 案例：智能巡防机器人在煤炭安全中的应用
- 人脸识别在矿井人员监控中的应用
- 案例：海康威视基于面部识别的安全管理系统
运营管理与组织效能提升
- 智能开采与掘进管理
- AI赋能行为管理与处置
- AI赋能日常运营管理
- 案例：联合利华无管理者智能管理系统
- 案例：吉量无人工厂指挥系统降低60%沟通成本
Deepseek在工业领域的应用
Deepseek技术解析与业务融合
- Deepseek知识库与推理能力解读
- 工业领域提示词工程：5W2H+目标+版本格式输入
- Deepseek结合业务与企业系统的融合策略
Deepseek实战案例
- 案例：Deepseek辅助日常管理问题的分析与解决
- Deepseek辅助设备诊断与维修
- Deepseek辅助零备件替代以实现降本
AI在煤炭企业的应用实践与挑战
现状、挑战与应对策略
- 国内AI应用现状与不足之处
- 主要挑战：技术与场景适配碎片化、成本与数据安全、专家人才短缺
- 应对策略一：业务战略规划是AI发展的起点
- 应对策略二：价值驱动选择AI试点项目
- 应对策略三：数据规划促进全面AI进步
讲师介绍
张忠新
人工智能AI与数字化实战专家
人工智能AI与数字化实战专家，曾任徐工汉云首席技术专家。擅长AI+工业互联网应用及数字化工厂规划，主持参与27个大型数字化工厂项目，致力于推动企业数字化转型与一线管理数字化赋能
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI赋能煤炭企业管理》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
