Автор: Бернард Марр (Bernard Marr)
(forbes.com) - В такой отрасли, как добыча полезных ископаемых, где повышение результативности и производительности имеет решающее значение для рентабельности, даже незначительные улучшения производительности, скорости и эффективности могут оказать исключительное влияние. Горнодобывающие компании в основном производят взаимозаменяемые товары. В горнодобывающей промышленности используется небольшое количество людей - всего 670 000 американцев заняты на работе в открытых карьерах, шахтах и на производствах по извлечению полезных ископаемых, но это косвенно влияет почти на любую другую отрасль, поскольку горнодобывающая промышленность обеспечивает сырье практически для любого другого сегмента экономики. Уже прошло десять лет с тех пор, как британско-австралийская горнодобывающая компания Rio Tinto начала использовать полностью автономные самосвалы, но она на этом не остановилась. Вот лишь несколько направлений, по которым Rio Tinto и другие горнодобывающие компании готовятся к четвертой промышленной революции, создавая интеллектуальные производства по добыче полезных ископаемых.
Производственная база Rio Tinto включает в себя 16 шахт, 1500 км рельсовых путей, три порта и другие предприятия, и при этом компания каждую минуту получает 2,4 терабайта данных от всего своего мобильного оборудования и датчиков, которые собирают и передают информацию в режиме реального времени, чтобы обеспечить контроль над оборудованием. Бывший генеральный директор Rio Tinto Сэм Уолш (Sam Walsh), выступая на саммите по данным и аналитике, организованном исследовательской и консалтинговой компанией Gartner, рассказал о том, как компания успешно интегрировала эти многочисленные шахты в единую систему обработки и логистики, контролируемую операторами, не находящимися на самих объектах.
Разведка полезных ископаемых
Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь горнодобывающим компаниям находить полезные ископаемые для добычи, что является критическим компонентом любого разумно построенного горнодобывающего предприятия. Хотя это довольно новое применение искусственного интеллекта и машинного обучения, многие горнодобывающие компании в восторге от такой перспективы. Goldspot Discoveries Inc. - это компания, которая стремится сделать поиск золота скорее наукой, нежели искусством, используя машинное обучение. Аналогичным образом компании Goldcorp и IBM Watson сотрудничают в области использования искусственного интеллекта для анализа всей имеющейся геологической информации с тем, чтобы найти лучшие места для бурения на золото в Канаде. Эти усилия, обеспечивая бо́льшую точность при поиске районов для горной добычи путем применения машинного обучения, могут помочь добывающей промышленности повысить свою рентабельность.
Автономные транспортные средства и буровые установки
Хотя многие из нас внимательно следили за прогрессом, достигнутым компаниями Uber, Google и Tesla путем использования автономных транспортных средств, лишь немногие из нас знают, что Rio Tinto уже с 2008 года использует автономные самосвалы, которые могут перевозить по 350 тонн груза и работать полностью независимо. Эти грузовики повлияли на итоговую прибыль компании, сократив потребление топлива на 13 процентов и обеспечив более безопасную работу. Хотя, возможно, проблемы автономного вождения в карьере не такие сложные - грузовики двигаются медленно, и им не нужно беспокоиться о пешеходах, - это по-прежнему остается заметным достижением. В этом году этой компанией будет запущена в эксплуатацию автономная железнодорожная система перевозок на большие расстояния, что станет следующим шагом в развитии шахты будущего. Автономный поезд из 244 вагонов находится в разработке уже пять лет, но дебютирует к концу этого года после того, как будут устранены некоторые программные и коммуникационные сбои.
Кроме того, Rio Tinto уже несколько лет использует автономные погрузчики и системы бурения. Компания утверждает, что, как и в случае с другими обеспечивающими автономную работу программными приложениями, производительность труда повысилась на 10 процентов.
Сортировка полезных ископаемых
На большинстве горнодобывающих производств приходится удалять большой объем пустой породы, чтобы извлечь ценную руду, ради которой затеяна добыча. Отделение пустой породы и обломков неизбежно превращается в дорогостоящую операцию. В связи с этим некоторые компании начали использовать интеллектуальные сортировочные машины, которые могут сортировать добытый материал с учетом любых заданных критериев. Эта работа может привести к экономии топлива и энергии во время обработки руды.
Цифровое двойникование
Стремясь сделать производственную цепочку от шахты до порта как можно более интеллектуальной, Rio Tinto создает интеллектуальную шахту, которая должна дать свою первую руду к 2021 году. В настоящее время компания проводит оценку более чем 100 инноваций, но среди них есть одна – впервые примененная НАСА, - которую называют цифровым двойникованием и которая в настоящее время используется многими в промышленном секторе. Создавая виртуальную модель, в которую с месторождения загружаются данные в реальном времени, можно быстро протестировать различные сценарии и таким образом оптимизировать производство. Эта возможность проверять решения в системе-двойнике до того, как они реализованы, приводит к лучшим результатам и экономии.
Безопасность и техническое обслуживание
Благодаря «Интернету вещей» аппаратура, датчики и горное оборудование могут контролироваться и технически обслуживаться до сбоев. Датчики могут контролировать температуру, скорость и вибрацию на машинах для принятия мер, трансформирующих профилактическое техническое обслуживание в прогностическое техническое обслуживание. При оценке данных и аналитики в реальном времени операции по добыче полезных ископаемых могут стать более безопасными для всех участников.
Принятие этой новой технологии требует перепрофилирования работников шахт, и Rio Tinto уже предпринимает эти шаги, сотрудничая с правительством Австралии и поставщиком услуг по профессиональной подготовке с тем, чтобы заполнить данный пробел. Вместе они потратят два миллиона долларов на повышение уровня профессиональных знаний и квалификации существующих работников для решения задач в области аналитики, искусственного интеллекта и робототехники.
