Внедрение современных цифровых технологий, таких как видеоаналитика, машинное зрение и индустриальный интернет вещей (IIoT), уже доказало свою эффективность в горнодобывающей отрасли. Эти решения помогают предприятиям оптимизировать производственные процессы, повысить качество продукции, снизить эксплуатационные риски и улучшить безопасность на местах.
Практики эффективного внедрения машинного зрения на предприятиях ГМК
Современные технологии машинного зрения, как известно, позволяют предприятиям горнодобывающей отрасли значительно улучшить управление процессами, снизить аварийность и повысить безопасность. В частности, на Кольской ГМК (дочернем предприятии «Норникеля») внедрена система машинного зрения для мониторинга состояния конвейеров и отслеживания износа деталей. Она автоматически фиксирует любые отклонения, такие как повреждения на ленте или неправильное положение груза, и передает данные операторам. В итоге предприятие смогло сократить время простоя на 20%, что, безусловно, повысило общую эффективность производства.
Стоит отметить, что системы машинного зрения требуют адаптации под производственные условия, такие как высокая запыленность и нестабильное освещение. На СУЭК (Сибирская угольная энергетическая компания), например, была разработана уникальная конфигурация системы машинного зрения, учитывающая специфику их угольных шахт. Как оказалось, проект обеспечил точное распознавание объектов и контроль за процессом добычи даже в условиях слабого освещения и повышенной запыленности.
Применение видеоаналитики в цифровых системах контроля рудопотока
Видеоаналитика на основе алгоритмов глубокого обучения, надо сказать, стала важным инструментом для анализа рудопотока и оценки качества руды в реальном времени. Примером является проект компании АЛРОСА, где видеокамеры, установленные вдоль транспортных лент, позволяют анализировать руду по плотности и цвету, а также определять включения посторонних пород. Все данные, разумеется, передаются в центр управления, где операторы могут принимать решения о сортировке материала. Благодаря такому подходу удалось сократить затраты на переработку некондиционных материалов и повысить качество продукции.
Полюс, одна из ведущих российских компаний по добыче золота, также внедрила систему видеоаналитики для оптимизации транспортировки руды на этапах дробления и измельчения. Алгоритмы на основе машинного обучения позволяют вести контроль качества руды и идентифицировать отклонения, что минимизирует риск переработки низкокачественного сырья. Иными словами, подобные решения позволяют существенно улучшить качество и снизить риски на производстве.
Инфраструктура IIoT и отечественные платформы
Индустриальный интернет вещей (IIoT), как показывает практика, позволяет интегрировать системы мониторинга и управления на предприятиях горнодобывающей отрасли. В России, среди прочего, одной из популярных платформ является система «Русатом Инфраструктурные решения», активно использующаяся на предприятиях, таких как Рудник Удачный (принадлежащий компании АЛРОСА). Платформа интегрирует данные с различных сенсоров, систем машинного зрения и аналитических систем, что позволяет в реальном времени отслеживать работу оборудования и рудопотоков.
Кроме того, Технониколь активно внедряет IIoT-решения для контроля параметров окружающей среды и качества используемых материалов на своих горнодобывающих предприятиях, что позволяет поддерживать высокие стандарты безопасности. Основные компоненты IIoT-инфраструктуры включают датчики для контроля вибрации, температуры и давления, а также платформы для анализа и визуализации информации. Данные передаются на серверы для анализа, где они становятся доступны операторам, а также могут быть использованы для предиктивного анализа.
Применение решений на основе IIoT
Рассматривая примеры успешного применения IIoT-решений, нельзя не отметить проект компании Евраз, направленный на внедрение предиктивного обслуживания. Датчики, установленные на экскаваторах и дробильных машинах, передают данные в режиме реального времени на сервер, где системы искусственного интеллекта анализируют параметры работы. Данный подход, по сути, позволил сократить число аварийных остановок и значительно продлить срок эксплуатации оборудования.
Еще один яркий пример можно найти в практике компании Северсталь, которая, как известно, активно использует IIoT для мониторинга состояния оборудования и инфраструктуры. Внедренные решения позволяют автоматизировать контроль и минимизировать расходы на техническое обслуживание. К тому же, предиктивные аналитические системы снижают вероятность неожиданных поломок и обеспечивают бесперебойную работу оборудования, что особенно важно для таких крупных промышленных предприятий.
Заключение
Таким образом, видеоаналитика, машинное зрение и IIoT становятся неотъемлемой частью цифровой трансформации горнодобывающего комплекса. Эти технологии позволяют не только повысить безопасность и эффективность производства, но и улучшить контроль качества на всех этапах. Важно понимать, что успешное внедрение таких систем требует тщательной настройки и адаптации под конкретные условия работы предприятия.
Все эти вопросы, а также перспективы и вызовы, связанные с внедрением цифровых технологий, будут рассмотрены на форуме «Seymartec digital. Цифровая трансформация в горно-металлургической отрасли — 2024», который пройдет 26-28 ноября 2024 года в г. Челябинске.
Регистрация: Seymartec digital. Цифровая трансформация в горно-металлургической отрасли — 2024
