Камнедробильные и сортировочные заводы, ключевой подсектор горнодобывающей промышленности, долгое время ассоциировались с большими капиталовложениями, тяжелым промышленным оборудованием и ручными операциями. Однако с ускорением цифровизации в последние годы эта традиционная структура начала демонстрировать признаки трансформации. Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ), в частности, привносит новое видение в сектор как в производстве, так и в управлении.
Сегодня все процессы, от дробилок до сортировочных систем, от конвейерных лент до дробилок, становятся умнее, эффективнее и масштабируемее благодаря алгоритмам, управляемым данными. Приложения искусственного интеллекта не ограничиваются оптимизацией производства; Они также вносят непосредственный вклад в такие области, как управление техническим обслуживанием, анализ затрат, прогнозирование продаж, планирование запасов, безопасность труда и устойчивое развитие.
Эта трансформация открывает новые возможности, которые обеспечат конкурентное преимущество не только крупным производителям, но и средним и малым предприятиям. С помощью правильных приложений искусственный интеллект может снизить производственные затраты при одновременном повышении качества, уменьшить количество человеческих ошибок, ускорить процессы продаж и повысить эффективность. В этой статье мы попытались рассмотреть потенциальную трансформацию, которую искусственный интеллект принесет на камнедробильные и сортировочные заводы с различных точек зрения. Как Uğur Makina, мы знаем обо всех этих событиях и осознаем необходимость соответствующего пересмотра наших будущих прогнозов.
1. Автоматизация процессов и оптимизация параметров
• Настройки (например, скорость, наклон, частота вибрации) для такого оборудования, как дробилки, грохоты и питатели, могут быть оптимизированы в режиме реального времени с помощью искусственного интеллекта (ИИ).
• Наиболее подходящие планы/чертежи дробления и грохочения автоматически определяются системой в зависимости от типа материала.
• Сокращается вмешательство человека, а процессы и рабочие процессы постоянно программируются для работы в идеальных условиях.
2. Контроль качества и автоматическая классификация с обработкой изображений
• Системы камер и датчиков позволяют мгновенно анализировать размер заполнителей на выходных конвейерах.
• Параметры качества, такие как цвет, содержание грязи и деформации, автоматически классифицируются с помощью искусственного интеллекта (ИИ).
• Несоответствующие материалы отделяются от системы, сохраняя стандарты качества.
3. Предиктивное и предиктивное обслуживание
• Данные о вибрации, температуре, шуме и крутящем моменте анализируются для прогнозирования неисправностей до их возникновения.
• Интеллектуальное управление запасами запасных частей и планирование графиков технического обслуживания.
• Сводятся к минимуму незапланированные простои и отказы оборудования.
4. Энергетическая и топливная эффективность
• Искусственный интеллект (ИИ) анализирует профили энергопотребления оборудования и оптимизирует энергоемкие процессы.
• В передвижных установках, работающих от генераторов, расход топлива контролируется в режиме реального времени, что приводит к экономии.
• Снижается углеродный след при одновременном контроле затрат на электроэнергию.
5. Автономные и дистанционно управляемые операции
• Системы дистанционного мониторинга и управления снижают потребность в операторах. Потенциальные проблемы, связанные с сотрудниками, сведены к минимуму.
• Автономные роботизированные дробилки обеспечивают безопасность труда, особенно во взрывоопасных зонах. Здоровье сотрудников имеет приоритетное значение.
• Управление несколькими объектами может осуществляться из центральной диспетчерской. Административные аспекты упрощаются при крупномасштабных операциях.
6. Прогнозирование спроса, управление запасами и планирование производства
• Прогнозы производства создаются на основе анализа такой информации, как требования клиентов, данные о строительной площадке и погодные условия.
• Планирование производства становится динамичным; На основе данных можно определить, что и когда будет произведено.
• Балансировка товарных запасов, что снижает риск перепроизводства или недостаточного предложения.
7. Динамическое ценообразование и автоматизированные системы котировок
• Данные о затратах, рыночных ценах и клиентских сегментах анализируются для предоставления ценовых предложений с поддержкой искусственного интеллекта.
• Системы котировок автоматизированы, что сокращает время составления котировок.
• Отделы продаж могут сосредоточиться на более стратегических областях, а рабочая нагрузка на подразделение коммерческого предложения снижается. 8. Аналитика устойчивого развития для контроля выбросов, шума и пыли
• Уровень пыли, уровень шума и данные о выбросах контролируются с помощью датчиков и анализируются с помощью искусственного интеллекта (ИИ).
• Возможность создания автоматических экологических отчетов для обеспечения соответствия нормативным требованиям. Это позволяет избежать потенциальной волокиты как с внутренними компаниями, так и с государственными учреждениями.
• Системы, потребляющие ненужную воду, топливо или энергию, мгновенно оповещаются или отключаются.
8. Обучение, моделирование и мониторинг работы оператора
• Учебные симуляции с поддержкой виртуальной реальности ускоряют процесс обучения операторов. Для компаний разрабатываются экономически эффективные решения.
• Отслеживается влияние операторов на процессы, а искусственный интеллект (ИИ) выявляет энергопотребление или ошибки настройки.
• Разрабатываются планы обучения, ориентированные на результат, и назначается нужный человек на нужную должность.
9. Анализ рынка, отслеживание конкурентов и системы поддержки принятия стратегических решений
• Искусственный интеллект (ИИ) обеспечивает конкурентное преимущество, анализируя цифровые следы конкурентов (цены, кампании, отзывы клиентов). • Он предлагает основанные на данных ответы на такие вопросы, как какой регион следует использовать с каким продуктом и когда инвестировать в новые объекты.
• Управленческие решения больше не могут приниматься интуитивно, а с помощью анализа на основе искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект (ИИ) может сделать отрасль дробления и грохочения камня не только «более цифровой», но и более конкурентоспособной, более эффективной и более экологичной. Однако первым шагом на пути к этой трансформации является сбор данных с помощью датчиков, цифровой мониторинг машин и создание программной инфраструктуры, которая может интерпретировать эти данные.
Компании, которые предпримут правильные шаги, построят не только сегодняшнюю горнодобывающую промышленность, но и будущее горнодобывающей промышленности. В Uğur Makina мы следим за сектором во всем мире и продолжаем делать все возможное, чтобы как мы, так и наши заинтересованные стороны шли в ногу с развитием событий. Мы понимаем, что для этого решающее значение имеет не только техническое оснащение и техника, но и квалифицированная рабочая сила.
