煤矿智能运维工程师的职责和工作内容主要包括：

设备监控管理:重点对煤矿机器进行实时监控管理，确保设备正常运行。这包括监控系统的运行状态和性能参数，及时发现和解决问题。

数据分析优化：利用大数据技术分析煤矿运行数据，发现潜在问题和机遇。例如，根据机械故障数据分析，找出故障规则和原因，提出整改措施；根据系统运行效率数据分析，找出影响质量的因素，提出改进方案。

自动化部署与实施：利用自动化工具和技术对设备进行自动化部署和配置管理，提高运行和维护的效率和准确性。例如，应用脚本或系统管理工具进行自动部署；检测故障后，应用自动修复工具自动执行相应的修复操作。

技术支持与培训：为煤矿其他员工提供技术支持和考核，帮助他们更好地使用和管理设备。

在日常工作中，煤矿智能运维工程师应遵循以下流程：

监测检查:对煤矿机器进行实时监测检查，确保设备正常运行。这包括监控系统的运行状态和性能参数，及时发现和解决问题。

数据分析与报告：利用大数据技术分析煤矿运行数据，生成报告，给出整改措施和改进方案。例如，根据机械故障数据的分析，找出故障规则和原因；根据系统运行效率数据的分析，找出影响质量的因素。

维护与修复：根据监测和分析数据进行维护和恢复。这包括定期维护和维护，检测故障后处理。

自动化部署与实施：利用自动化工具和技术对设备进行自动化部署和配置管理。例如，应用脚本或系统管理工具进行自动部署；检测故障后，应用自动修复工具自动执行相应的修复操作。

技术支持和培训：为煤矿其他员工提供技术支持和培训服务。这包括技术服务、故障调查、操作指导等方面的支持和服务。

在煤矿运行的维护中，智能运维工程师的作用至关重要。它们不仅能及时发现和解决机械故障问题，还能利用大数据提高煤矿的运行效率和安全性。例如，根据机械故障数据的分析，可以提前预测设备的故障和维护要求，降低关机时间和维护成本；根据系统运行效率数据的分析，可以找出影响质量的因素，提高工作效率，降低成本。

目前煤矿智能运维建设的现状是引进一些先进的技术工具，实现智能运维管理。例如，一些煤矿已经开始使用大数据分析技术来分析设备故障数据和运行效率数据；一些煤矿也广泛使用自动化工具和技术来实现设备的自动部署和配置管理。但仍存在数据收集难度高、数据质量差、缺乏专业人才等问题和挑战。

引进更先进的技术：未来可引进更先进的技术工具，实现人工智能、物联网、云计算等智能运维管理，有助于提高数据分析能力和自动化水平，提高煤矿的运行效率和安全性。

提高数据分析能力：今后，我们可以通过提高数据分析能力，更好地了解机器的运行情况，发现潜在的问题。例如，我们可以使用机器学习算法来分析和挖掘大量的数据，从而找到隐藏在数据中的规则和模式。

改进自动化过程：未来可以通过改进自动化过程来提高运行和维护的效率和准确性。例如，可以使用自动检测工具进行定期维护，以降低人工控制和错误率。

加强人才培养：今后需要加强人才培养，培养更多的专业人才，支持智能运维管理，如培训内容和实践项目，帮助员工提高能力水平和专业知识。