Разработка интеллектуальных распределённых систем хранения и анализа данных для оптимизации горного производства и управления угольной добычей

И.А. Рождественская, А.М. Беляев, К.Е. Лукичев, А.В. Зубенко, А.М. Лаффах
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация
Горная Промышленность №2 / 2025 стр.56-64

Резюме: Цифровизация угольной промышленности на основе внедрения интеллектуальных распределенных систем хранения и анализа данных открывает новые возможности для оптимизации процессов добычи. Настоящее исследование направлено на разработку архитектуры таких систем и комплексную оценку эффектов их применения на угольных предприятиях. Предложена оригинальная методология, сочетающая анализ технологических, экономических и экологических аспектов цифровизации. На основе обширной эмпирической базы данных по российским угледобывающим компаниям за 2018–2023 гг. проведено имитационное моделирование производственных процессов и расчет ключевых показателей эффективности интеллектуальных систем. Полученные результаты свидетельствуют о значительном потенциале оптимизации добычи угля за счет роста производительности оборудования на 30–40%, снижения затрат на обслуживание до 25%, повышения безопасности труда до 95%. Предложены практические рекомендации по конфигурации систем и интеграции разнородных массивов данных. Результаты исследования могут служить основой для разработки стратегий цифровой трансформации угольной отрасли и тиражирования лучших практик.

Ключевые слова: интеллектуальные системы, распределенные данные, угольная промышленность, оптимизация добычи, цифровизация, промышленный интернет вещей, большие данные

Для цитирования: Рождественская И.А., Беляев А.М., Лукичев К.Е., Зубенко А.В., Лаффах А.М. Разработка интеллектуальных распределённых систем хранения и анализа данных для оптимизации горного производства и управления угольной добычей. Горная промышленность. 2025;(2):56–64. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-2-56-64

Информация о статье

Поступила в редакцию: 02.01.2025

Поступила после рецензирования: 27.02.2025

Принята к публикации: 03.03.2025

Информация об авторах

Рождественская Ирина Андреевна – доктор экономических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Беляев Александр Матвеевич – доктор социологических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Лукичев Константин Евгеньевич – кандидат юридических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Зубенко Андрей Вячеславович – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Лаффах Адам Майерович – ассистент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Список литературы

1. Афанасьева Т.В., Афанасьев А.Н. Введение в проектирование систем интеллектуального анализа данных. Ульяновск: УлГТУ; 2017. 64 с. Режим доступа: https://lib.laop.ulstu.ru/venec/disk/2017/172.pdf (дата обращения: 23.12.2024).

2. Великосельский А.В. Стратегическое управление угледобывающей компанией на основе процессно-проектного подхода. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2019;(1):193–199. Velikosel'sky A.V. Strategic management based on the process-and-project approach in coal mining. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2019;(1):193–199. (In Russ.).

3. Иванов Н.А., Сарычев А.Е., Стоянова И.А. Роль угля в мировом энергопереходе. Горная промышленность. 2023;(4):102– 108. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-4-102-108 Ivanov N.A., Sarychev A.E., Stoyanova I.A. Role of coal in global energy transition. Russian Mining Industry. 2023;(4):102– 108. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-4-102-108

4. Куликова Е.Ю., Виноградова О.В. Риски как причина снижения промышленной безопасности при строительстве подземных сооружений. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2020;(7):146–154. https:// doi.org/10.25018/0236-14932020-7-0-146-154 Kulikova E.Yu., Vinogradova O.V. Risks as a cause of industrial safety inhibition in underground construction. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2020;(7):146–154. (In Russ.) https://doi.org/10.25018/0236-14932020-7-0-146-154

5. Кротова С.Ю. Автоматизированные системы управления и оптимизации процессов в горнодобывающей промышленности. Управление инновациями: теория, методология, практика. 2013;(4):88–96. Krotova S.Yu. Automated control and process optimization systems in the mining industry. Upravlenie Innovatsiyami: Teoriya, Metodologiya, Praktika. 2013;(4):88–96. (In Russ.)

6. Кубрин С.С. Автоматизированная система управления горным производством как платформа комплексирования технологических стадий и операций в единый технологический процесс. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016;(11):96–107. Режим доступа: https://giab-online.ru/files/Data/2016/11/96_107_11_2016.pdf (дата обращения: 23.12.2024). Kubrin S.S. Automated control system of mining, as a platform of integration of process steps and operations in a single technological process. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2016;(11):96–107. (In Russ.) Available at: https://giab-online.ru/files/Data/2016/11/96_107_11_2016.pdf (accessed: 23.12.2024).

7. Темкин И.О. Принципы построения интеллектуальных систем управления горно-технологическими процессами. Горный информационно-аналитический бюллетень. 1996;(3):80–86. Temkin I.O. Principles of designing smart control systems of mining and technological processes. Mining Informational and Analytical Bulletin. 1996;(3):80–86. (In Russ.)

8. Лукичёв С.В. Цифровое прошлое, настоящее и будущее горнодобывающих предприятий. Горная промышленность. 2021;(4):73–79. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2021-4-73-79 Lukichev S.V. Digital past, present, and future of mining industry. Russian Mining Industry. 2021;(4):73–79. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2021-4-73-79

9. Панина О.В., Попадюк Н.К., Еремин С.Г., Токмурзин Т.М., Разумова Е.В. Применение технологий BigData для оптимизации производственных процессов в горнодобывающей промышленности России: анализ внедрения и эффективности. Горная промышленность. 2024;(6):178–185. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-6-178-185 Panina O.V., Popadyuk N.K., Eremin S.G., Tokmurzin T.M., Razumova E.V. Application of the BigData technologies to optimize production processes in the Russian mining industry: analysis of implementation and efficiency. Russian Mining Industry. 2024;(6):178–185. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-6-178-185