искусственный интеллект

На главную

Цифровой двойник оборудования обещает технологическую революцию на золотодобывающем комбинате

Цифровизация постепенно проникает во все сферы экономики, и промышленность в этом смысле не исключение, а скорее правило, учитывая объемы и разнообразие задач. Цифровой двойник – это квинтэссенция технологий и опыта, имеющегося сегодня на рынке инноваций. Минувшей зимой крупный производитель цветных металлов в СНГ оценил потенциальный эффект предлагаемого решения в процессе его внедрения на золотодобывающем ГОК.

«Умный» брат промышленного оборудования расширяет возможности предприятий

Цифровой двойник оборудования (ЦДО) – это цифровая копия физического объекта. Он базируется на современных методах машинного обучения, искусственного интеллекта и физико-математических моделях, которые прогнозируют надежность оборудования и ход технологического процесса на следующую смену. Математическая оптимизация раз в час автоматически формирует оптимальный режим работы. Система может быть настроена для конкретных единиц оборудования, отдельных технологических процессов или для всей технологической цепочки.

На золотодобывающем ГОК был настроен цифровой двойник для оборудования, участвующего в цикле измельчения. Основными целями проекта было повысить надежность работы шаровых мельниц и эффективность всего цикла измельчения, в том числе снизить количество сбоев, увеличить производительность, минимизировать потребление электроэнергии, улучшить качество грансостава на выходе (качество помола).

В основе внедренного решения лежит программное обеспечение от мирового лидера в области углубленной аналитики – компании SAS. Это решение дополняет классические MES системы и системы управления активами на основе ERP, CMMS и EAM. Оно позволяет прогнозировать будущее и оптимизировать производственный процесс благодаря более широким аналитическим возможностям.

«Цифровой Двойник позволяет руководству и владельцам предприятий по переработке руды, производству цемента и любой другой промышленной продукции оптимально использовать собираемые данные для повышения эффективности технологического процесса. Главный инженер, главный механик и главный технолог смогут принимать проактивные решения по управлению надежностью и технологией», – рассказывает Андрей Свирщевский, менеджер по стратегическим инициативам компании SAS.

Как это работает в золотодобывающем ГОК

На золотодобывающем комбинате цифровой двойник оборудования, задействованный в цикле измельчения, использует сочетание цифровой модели цикла измельчения, интегрированного с ней блока математической оптимизации, интерфейса сценарного анализа и статистики уже наступивших нештатных ситуаций. В соответствии с целями создания системы ее основу составили два взаимодействующих между собой функциональных модуля - «надежность» и «технология».

Основная задача модуля «надежность» - предупреждать о возможных нештатных ситуациях. Для этого система в режиме реального времени анализирует данные с датчиков оборудования, сопоставляет текущие показатели с теми, что предшествовали известным сбоям, и каждые несколько минут рассчитывается вероятность возникновения каждого типа нештатной ситуации. Если вероятность выше порогового значения, срабатывает предупреждение. Также нейронные сети выявляют аномальное поведение оборудования, которое может свидетельствовать о приближающейся аварии.

Модуль «технология», в свою очередь, отвечает за автоматическое формирование оптимальных режимов работы на 12 часов вперед с учетом текущих целей компании. В частности, рассчитываются скорость подачи материала и количество подаваемой воды. Модели ИИ учитывают состояние оборудования, например, футеровки, а также внешние для процесса факторы, в первую очередь характеристики материала, поступающего с дробилки в мельницу. По итогам обработки данных, ИИ-модель рассчитывает 24 ключевых показателя работы цикла измельчения, включая циркуляционную нагрузку, грансостав на выходе мельницы и в сливе, а также плотность пульпы.

Для корректной работы решения на каждом конкретном предприятии, входящие в него модели данных адаптируются под имеющийся ИТ-ландшафт. Модели машинного обучения перекалибруются на базе накопленных предприятием данных.

Цифровой двойник оборудования позволил предотвратить 85% нештатных ситуаций и минимизировать риски технологического процесса, связанных с человеческим фактором.

Нештатным ситуациям нет: в цифрах о «цифре»

Используя ЦДО, золотодобывающий комбинат получил возможность в реальном времени информировать оперативный персонал об ожидаемых в ближайшие смены сбоях: вероятных нештатных ситуациях конкретных типов, приближающихся выходах показателей за уставки, об аномальном поведении оборудования. Это позволит предотвращать до 85% нештатных ситуаций и корректно прогнозировать 70% выходов показателей работы оборудования за уставки.

Технологи и инженеры получили инструмент для проработки оптимальных режимов работы с учетом текущих целей компании, таких как: повышение надежности, минимизация потребления электроэнергии, улучшение грансостава, повышение производительности. За счет получения точных характеристик работы оборудования и течения технологического процесса в целом появилась возможность формировать для операторов мельницы конкретные указания по управлению циклом измельчения с учетом целей и технологических ограничений компании, текущего состояния оборудования и характеристик подаваемого материала. В будущем это могут быть не просто рекомендации, а прямые управляющие воздействия, обеспечивающие полную автоматизацию работы измельчения.

Эти мероприятия дали возможность повысить эффективность деятельности: увеличили объем переработки на 3-5%, улучшили грансостав в сливе (качество выходного материала) до 3%, при этом экономия потребляемой электроэнергии составила 1,5%. Кроме того, внедрение ЦДО позволило предотвратить 85% нештатных ситуаций и минимизировать риски технологического процесса, связанных с человеческим фактором.

Аналитика главней всего

В эру цифровой экономики ИИ-системы, построенные на углубленной аналитике, такие как цифровой двойник оборудования, становятся важной составляющей высокотехнологичного производства, помогая эффективно использовать большое количество имеющихся данных для достижения поставленных производством целей.

Электронная книга
Создание успешного бизнес-плана внедрения ИИ

  • Что дает внедрение ИИ в процессы компании?
  • Как привлечь дополнительное финансирование и создать добавленную стоимость?
  • Как получить полную вовлеченность команды?
Скачать книгу

Другие статьи

Как ИИ помог российскому банку в 2 раза повысить вторичные продажи кредитных продуктов

Как ИИ помог российскому банку в 2 раза повысить вторичные продажи кредитных продуктов

Технологии развиваются — потребности клиентов растут. С банковским сервисом современный человек и вовсе идет рука об руку — каждый день мы используем дистанционные каналы банка и обращаем внимание на любые изменения в интерфейсе. В итоге, персонализированность и высокий уровень защищенности данных — минимальный набор опций, который ожидает получить клиент от банка. Но этого мало, чтобы удивить. Как банки справляются с клиентскими ожиданиями? «Почта банк» успешно встроил технологии искусственного интеллекта (ИИ) в свои процессы и на личном опыте убедился в их эффективности.

Никто не может толком понять, что такое искусственный интеллект

Никто не может толком понять, что такое искусственный интеллект

Странную картину наблюдаем мы, глядя на эволюцию искусственного интеллекта. С одной стороны, такое развитие стремительно: ИИ помогает ученым диагностировать болезни, водить беспилотники, узнавать нас в лицо на улицах города, а может поболтать без всяких кавычек с любым, кто запустит чат-бот или установит специальное приложение. Им пользуются все: от корпораций и министерств, до бабушек и дошкольников. Ожидания публики при этом, разумеется, растут. 

На смену большим данным пришли искусственный интеллект и системы машинного обучения

На смену большим данным пришли искусственный интеллект и системы машинного обучения

SAS была одной из первых компаний, которая начала использовать в своих решениях технологии искусственного интеллекта. Сегодня в ее портфеле множество успешных проектов в самых разных отраслях. О том, какие задачи решает искусственный интеллект и как сделать проект его внедрения успешным, в интервью CNews рассказал Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Новости

Ведущие компании мира хотят увеличить продажи за счет больших данных, ИИ и логистики

Крупные европейские, азиатские и американские компании пытаются спрогнозировать спрос в конкретных регионах присутствия для исключения случаев недостатка товара на складе. Для этого они планируют повысить прозрачность цепочек поставок, задействовать ИИ и большие данные.

08/10

Читать полностью

Половина компаний мира планирует устранять последствия экономического спада с помощью ИИ

Искусственный интеллект и машинное обучение сыграют значительную роль в восстановлении бизнеса после кризиса 2020 г. Продолжать цифровизацию с упором на эти технологии компании планируют вне зависимости от динамики изменений ИТ-бюджетов.

30/09

Читать полностью

ИИ поменял правила игры на кредитном рынке в условиях пандемии

Стремительное распространение COVID-19 привело к серии экономических потрясений по всему миру. Остановка предприятий, запреты на перемещение, сбои в цепочках поставок — все эти факторы создали ряд финансовых рисков, среди которых кредитные дефолты, повышенная волатильность рынков и т.д. В таких условиях требуются совершенно новые инструменты для оценки кредитных рисков. Применение ИИ позволило построить новые модели оценки, настроить бизнес-правила, обнаружения событий, тем самым перезагрузить автоматизированную систему принятия решений.

09/09

Читать полностью

SAS анонсировала новую версию аналитической платформы Viya 4

Новая версия SAS Viya 4 станет доступна в конце 2020 г.

22/06

Читать полностью
Все новости
Вернуться на главную