ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ (BIG DATA) ПРИ ОБОГАЩЕНИИ МИНЕРАЛЬНОГО СЫРЬЯ. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.

Горно-обогатительные комбинаты (ГОК) и золотоизвлекающие фабрики (ЗИФ) имеют возможность получать большое количество необработанных и неструктурированных данных от датчиков и оборудования, измерений контрольных параметров процессов и качества продукции. Возможность обрабатывать и анализировать эти данные дает предприятию многочисленные преимущества, повышает эффективность производственных процессов и качество продукции.

C какими сложностями сталкивается предприятие при внедрении анализа больших данных и искусственного интеллекта (ИИ)

 

Факторы способствующие внедрению ИИ на перерабатывающих предприятиях:

 

Уровень результатов: на каждом этапе производственных процессов необходимо достичь определенных результатов.

Объем и масштаб: Большой объем сырья и большое количество параметров, которые необходимо контролировать на перерабатывающих предприятиях делают сложным определение и изменение тех параметров, которые необходимо контролировать в первую очередь.

Сложность: Переработка минерального сырья включает различные процессы: транспортировку, электрохимию, гидрометаллургию, термическую обработку. Входные и выходные параметры всех процессов могут постоянно меняться. Таким образом оператору достаточно сложно регулировать параметры оборудования, чтобы повышать производительность.

 

С КАКИМИ ЗАДАЧАМИ СТАЛКИВАЮТСЯ ОПЕРАТОРЫ ОБОРУДОВАНИЯ

 

Операторы контролируют работу установок в реальном режиме времени на основании своего опыта и интуиции. Это делается без учета работы всей системы в целом, зависимостей между различными процессами, которые контролируют различные специалисты: металлурги, инженеры, операторы в реальном режиме времени.

 

ПРЕИМУЩЕСТВА ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В ПЕРЕРАБОТКЕ МИНЕРАЛЬНОГО СЫРЬЯ

 

Анализ данных о производственных процессах с помощью ИИ и машинного обучения позволяет оператору оборудования принимать лучшие решения. Что в свою очередь повышает качество продукции и повышает эффективность производства.

Каждое внедрении ИИ начинается с унификации данных, что дает возможность операторам и инженерам, возможно впервые, визуализировать производственный процесс в целом и проанализировать качество продукции.

Оптимальные параметры управления оборудованием определяются из сохраненных данных прошлых значений параметров с помощью машинного обучения, ИИ, а также текущих параметров. На основе анализа производства в целом даются рекомендации по настройке отдельных процессов.

Применение ИИ дает возможность с опережением времени рекомендовать оператору изменить настройки оборудования до момента, когда эти изменения будет необходимо сделать.

В результате будут улучшаться производственные показатели и прибыльность.

Похожие статьи
22 декабря 2019
Каждое предприятие генерирует огромный объем данных. В последнее время, благодаря развитию программного (software) и апп...
Подписаться на рассылку
Ignition by Inductive Automation