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 Kia применяет искусственный интеллект

Как Kia применяет искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта глубоко проникли в производственные процессы многих мировых компаний, включая крупнейших автопроизводителей. Возможности ИИ используются в том числе для повышения качества продукции и уровня удовлетворенности клиентов. Как это выглядит в практической плоскости, можно рассмотреть на примере сотрудничества Kia Motors America и компании SAS.

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

В новый год с новым Ops-ом. Вслед за DevOps и DataOps пришел ModelOps. Если вы ещё не слышали об этой методологии, самое время познакомиться с этим термином. Скоро он прочно осядет среди основных ИТ-трендов.

Как аналитика и ИИ меняют будущее: 8 трендов на 2021 год

Как аналитика и ИИ меняют будущее: 8 трендов на 2021 год

Пандемия создала новую реальность, к которой все мы должны были адаптироваться. Бизнесу пришлось переосмыслить рабочие процессы и осознать важность и преимущества цифровой трансформации. Причем, на базе технологий перестраивалось не только взаимодействие с клиентами, но и внутренние бизнес-процессы организаций. В этом смысле 2020 г. принес обществу новые возможности, и многие из них связаны с данными, аналитикой и искусственным интеллектом.

Новости

Искусственный интеллект научили скепсису при управлении беспилотниками

Ученые из MIT разработали новый алгоритм искусственного интеллекта, основанный на игровых технологиях, который, как ожидается, поможет самоуправляемым транспортным средствам лучше ориентироваться в физическом мире и снизит вероятность ошибочных действий во время движения.

09/04

Читать полностью

Новые технологии помогают понять смысл предложений при переводе

Технологии машинного перевода, несмотря на все усилия ученых и разработчиков, по-прежнему далеки от совершенства. Если перевод отдельных слов, как правило, вопросов не вызывает, то с предложениями ситуация все еще очень сложная. Но в MIT сделали важный шаг на пути решения этой проблемы.

29/03

Читать полностью

В США оценили позиции стран-конкурентов в гонке ИИ

США пока лидируют в сфере создания технологий искусственного интеллекта. Китай быстро догоняет Штаты, а Европейский Союз увеличивает отставание от обоих лидеров в сфере ИИ. Таковы выводы нового отчета ITIF.

19/03

Читать полностью

Топ-10 стран с самым сильным потенциалом в области ИИ

Сегодня искусственный интеллект способен распознавать лица, управлять автомобилями, улучшать качество работы в Интернете и укреплять бизнес в различных отраслях, неудивительно, что многие страны сосредотачивают свои усилия на внедрении ИИ для реализации программ устойчивого развития. Но и среди них есть 10 государств, которые на общем фоне выделяются своими амбициозными планами.

02/02

Читать полностью
Все новости
Вернуться на главную