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智能化煤矿数据治理能力评估与提升策略研究

王美君 谭章禄 李慧园 吕晗冰

王美君, 谭章禄, 李慧园, 吕晗冰. 智能化煤矿数据治理能力评估与提升策略研究[J]. 矿业科学学报, 2024, 9(1): 106-115. doi: 10.19606/j.cnki.jmst.2024.01.011
引用本文: 王美君, 谭章禄, 李慧园, 吕晗冰. 智能化煤矿数据治理能力评估与提升策略研究[J]. 矿业科学学报, 2024, 9(1): 106-115. doi: 10.19606/j.cnki.jmst.2024.01.011
WANG Meijun, TAN Zhanglu, LI Huiyuan, LÜ Hanbing. Research on evaluation and promotion strategy of data governance capability for intelligent coal mines[J]. Journal of Mining Science and Technology, 2024, 9(1): 106-115. doi: 10.19606/j.cnki.jmst.2024.01.011
Citation: WANG Meijun, TAN Zhanglu, LI Huiyuan, LÜ Hanbing. Research on evaluation and promotion strategy of data governance capability for intelligent coal mines[J]. Journal of Mining Science and Technology, 2024, 9(1): 106-115. doi: 10.19606/j.cnki.jmst.2024.01.011

智能化煤矿数据治理能力评估与提升策略研究

doi: 10.19606/j.cnki.jmst.2024.01.011
基金项目: 

国家自然科学基金 61471362

详细信息
    作者简介:

    王美君(1995—),男,四川泸县人,博士研究生,主要从事智能化煤矿、数据治理等方面的研究工作。Tel:15210738036,E-mail:wangmeijunedu@126.com

    通讯作者:

    谭章禄(1962—),男,江西赣县人,博士,教授,博士生导师,主要从事智能化煤矿、数据治理、管理信息系统等方面的教学与科研工作。Tel:18600075661,E-mail:tanzl@vip.sina.com

  • 中图分类号: TD67

Research on evaluation and promotion strategy of data governance capability for intelligent coal mines

  • 摘要: 数据治理能力是实现煤矿智能化建设整体目标的重要基础,对于加快煤矿智能化建设、促进煤炭工业数字化转型、构建现代化能源体系、建设数字中国具有重要意义。本文针对智能化煤矿数据治理能力提升的理论和方法进行探讨。首先剖析了煤矿智能化建设对数据治理的战略诉求,界定智能化煤矿数据治理能力的概念、内涵;然后构建智能化煤矿数据治理能力体系,为数据治理能力的科学评估提供依据;进而基于能力成熟度理论,构建智能化煤矿数据治理能力成熟度模型,指明智能化煤矿数据治理能力提升路径;最后基于PDCA循环理论,提出智能化煤矿数据治理能力提升策略,以期补充完善数据治理能力提升的理论基础,为数据治理最佳实践提供参考。
  • 图  1  智能化煤矿“四横三纵”整体框架

    Figure  1.  The overall framework of "four-horizontals and three-verticals" in intelligent coal mines

    图  2  智能化煤矿数据治理能力体系

    Figure  2.  Data governance capability system for intelligent coal mines

    图  3  智能化煤矿数据治理能力成熟度模型

    Figure  3.  Data governance capability maturity model for intelligent coal mines

    表  1  智能化煤矿数据治理能力提升过程指引

    Table  1.   The process guideline of the improving data governance capability for intelligent coal mines

    成熟度等级 关键能力拓展 关键实践
    初始级(项目化管理) 不具备数据治理关键能力 认识数据治理重要性
    统一数据治理理解
    开展数据治理顶层设计
    受管理级(流程化管理) 透彻感知:数据安全性
    深度互联:人与人之间信息有效交互、人与机器之间信息有效交互
    自主学习:初步构建数据治理体系
    智能应用:应用功能智能化、应用系统智能化
    全局协同:追求系统内部的协调联动和集中控制
    建设数据标准
    制定数据管理规范
    合理化部署和实施数据汇聚策略
    进行数据的离线开发和实时开发
    构建数据资产体系
    已定义级(标准化管理) 透彻感知:数据完备性、数据准确性、数据唯一性、数据一致性、数据完整性
    深度互联:机器与机器之间信息有效交互
    自主学习:自感知、自处理
    智能应用:应用平台智能化
    全局协同:信息流协同性、资金流协同性、物质流协同性
    构建和完善煤矿自主学习算法体系
    拓展自决策、自执行、自反馈和自适应能力
    构建数据治理能力量化分析与监控优化机制
    量化管理级(定量化管理) 透彻感知:数据合理性、数据有效性、数据及时性
    深度互联:人与人、人与机器、机器与机器三者之间的融合交互
    自主学习:自决策、自执行、自反馈、自适应
    智能应用:数据服务智能化
    全局协同:服务流协同性
    深化自决策、自执行、自反馈和自适应的自主学习能力
    健全数据治理体系
    优化数据标准体系和数据管理规范
    固化数据治理产生的资源和能力
    优化级(标杆化管理) 透彻感知:数据安全和数据质量管理策略的实时优化
    深度互联:统一的人与人、人与机器、机器与机器融合交互协议框架和策略
    自主学习:全方位支持煤矿智能化建设
    智能应用:应用体系智能化
    全局协同:价值流协同性
    驱动煤矿文化变革、战略变革和组织变革
    构建文化-战略-组织-业务-技术-数据六位一体、协同发展的数字煤炭产业生态
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-05-26
  • 修回日期:  2023-07-22
  • 刊出日期:  2024-02-29

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