Sugon Cloud et Beijing Huayu créent une solution d'ingénierie minière « IA+ » qui figure parmi les résultats de transformation des entreprises publiques chinoises
2026-07-03 09:53
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fr.wedoany.com Rapport : Récemment, la liste des résultats pratiques d'innovation en matière de transformation numérique et intelligente des entreprises publiques centrales pour la période 2025-2026, organisée par l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications (CAICT), a été officiellement publiée. Le projet « Système d'amélioration intelligente de la chaîne industrielle complète de l'ingénierie minière avec IA+ », développé conjointement par Sugon Cloud, filiale de Sugon, et Beijing Huayu Engineering Co., Ltd., filiale du China Coal Technology and Engineering Group, a été sélectionné avec succès.

Beijing Huayu, fort de plus de soixante-dix ans d'expérience dans le domaine de l'exploration et de la conception de mines de charbon, a pour mission de « guider la technologie de l'ingénierie houillère et promouvoir le développement scientifique du secteur ». Ce résultat, qui répond aux besoins urgents de transformation intelligente de l'industrie de l'ingénierie houillère, a été développé conjointement par Beijing Huayu et Sugon Cloud. Il a permis de construire une base de calcul pour grands modèles autonome et contrôlable, une plateforme intermédiaire de grands modèles d'IA et un système d'application contextualisé, surmontant avec précision les principaux points de blocage qui entravent depuis longtemps le développement du secteur, tels que la faible efficacité de la conception traditionnelle des mines de charbon, la difficulté de maintenance des équipements et les risques élevés de sécurité des données.

Le projet adopte une voie technologique avancée combinant « une base de calcul nationalisée, une architecture de grands modèles en couches et une collaboration cloud-edge-terminal ». Il intègre de manière innovante et approfondie la technologie d'intelligence artificielle aux processus métier de la chaîne industrielle complète de l'ingénierie houillère, et a déployé avec succès plus de dix scénarios métier clés, tels que la conception intelligente, l'intelligence des équipements de lavage et de sélection, et la maintenance intelligente. Depuis sa mise en œuvre, le projet a obtenu des résultats commerciaux et technologiques remarquables : l'efficacité de la conception a été nettement améliorée, réduisant efficacement le cycle global des projets d'ingénierie houillère, de la planification des solutions à la coordination de la conception et à la livraison des résultats ; la gestion des contrats d'ingénierie globaux est devenue plus précise, optimisant en continu le contrôle des coûts, la gestion de la sécurité et la coordination des processus. Le temps d'arrêt non planifié des équipements a été considérablement réduit, garantissant efficacement la continuité, la sécurité et la stabilité de la production et de l'exploitation minières. Parallèlement, le projet a déjà généré 3 à 5 brevets clés d'IA minière et a contribué à l'élaboration de plusieurs normes sectorielles.

Cet événement a sollicité à l'échelle nationale des résultats pratiques d'innovation en matière de transformation numérique et intelligente des entreprises publiques centrales, présentant des effets significatifs dans l'application des technologies numériques et intelligentes ainsi qu'un effet de démonstration évident en matière de transformation et d'amélioration de l'efficacité. L'objectif est de renforcer l'analyse et la synthèse des voies typiques et de promouvoir les expériences de transformation avancées. Cette sélection témoigne non seulement d'une reconnaissance élevée de la force technique et de la capacité pratique de Sugon Cloud dans le domaine de la transformation numérique et intelligente du secteur énergétique, mais constitue également un résultat important de l'aide de Sugon Cloud à la modernisation numérique des entreprises publiques centrales. Ce projet a réussi à faire passer l'industrie de l'ingénierie houillère d'une approche traditionnelle « basée sur l'expérience » à une approche « basée sur les données ».

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