Кейс: искусственный интеллект в контроле качества руды
В горнодобывающей отрасли точность и оперативность оценки параметров руды напрямую влияют на эффективность производства. Традиционные методы контроля, основанные на лабораторных анализах и визуальном осмотре, требуют значительных временных и трудовых затрат, а также подвержены человеческому фактору.
Обеспечить мгновенный и точный анализ состава руды на каждом этапе добычи и переработки возможно с помощью внедрения специальной системы на основе ИИ, которая будет отвечать за контроль качества.
Клиент
К нам обратился крупный горнодобывающий комбинат, который разрабатывает месторождения руды для добычи полезных ископаемых
Задачи
Для клиента было необходимо разработать систему искусственного интеллекта для контроля качества состава, размера и качества руды на входе в производство.
Зачем горнодобывающему комбинату система искусственного интеллекта для контроля качества руды?
Горнодобывающие предприятия сталкиваются с рядом ключевых проблем, которые напрямую влияют на их прибыль и эффективность. Внедрение системы искусственного интеллекта для контроля качества руды позволяет решить эти задачи за счет автоматизации, точности и скорости анализа.
- Повышение точности оценки руды
Проблема: Традиционные методы (лабораторные пробы, ручной отбор) дают запаздывающие и не всегда объективные данные.
Решение ИИ: Компьютерное зрение и спектральный анализ мгновенно определяют состав руды, минимизируя ошибки. - Снижение производственных потерь
Проблема: Неточный контроль ведет к переработке бедной руды или потере ценных фракций.
Решение ИИ: Алгоритмы прогнозируют оптимальные параметры обогащения, сокращая потери полезных компонентов. - Ускорение процессов
Проблема: Лабораторные анализы занимают часы или даже дни, замедляя логистику и переработку.
Решение ИИ: Онлайн-мониторинг в реальном времени позволяет оперативно корректировать производство. - Экономия на персонале и ресурсах
Проблема: Ручной контроль требует больших трудозатрат и расходов на оборудование.
Решение ИИ: Автоматизация сокращает зависимость от человеческого фактора и снижает затраты. - Прогнозирование и адаптивность
Проблема: Изменчивость качества сырья усложняет планирование.
Решение ИИ: Машинное обучение анализирует исторические данные и предсказывает выход продукта, оптимизируя загрузку фабрик.
Итог: Внедрение ИИ-системы — это не просто «технологический апгрейд», а стратегическое преимущество, которое повышает рентабельность, снижает риски и делает предприятие более конкурентоспособным на рынке.
Какие требования были к ИИ-системе у нашего клиента?
Клиенту была необходима система на основе искусственного интеллекта для контроля качества руды. А именно:
- анализ изображений руды;
- автоматическое определение размера частиц горной массы;
- определение содержания полезных ископаемых;
- контроль наличия посторонних включений.
Реализация проекта
Под задачи клиента была спроектирована система искусственного интеллекта для контроля качества руды. Она включила в себя следующие инструменты:
- определение гранулометрического состава в забое с точностью до 5 см;
- аналитика по распределению фрагментации;
- определение размера и количества негабаритов.
Также имеется возможность выгрузки итоговых данных для дальнейшего анализа.
Процесс внедрения
Работа началась с детального анализа производства: мы изучили технологические процессы, выявили проблемные участки и зафиксировали ручные операции, подлежащие автоматизации.
В течение недели подготовили техническое решение, подобрали оборудование и ПО, согласовали все детали с заказчиком. После подписания договора приступили к реализации: разработали программное обеспечение, помогли с монтажом камер и датчиков, интегрировали систему в производственную инфраструктуру.
Перед запуском провели комплексное тестирование и обучили персонал. Система была введена в эксплуатацию в запланированные сроки, что позволило сразу начать получать объективные данные о качестве продукции.
Такой поэтапный подход обеспечил плавное внедрение без остановки производства и гарантировал достижение запланированных результатов.
Как работает система искусственного интеллекта в контроле качества?
ИИ-система, разработанная командой RedKrab для нашего клиента, анализирует данные с камер и датчиков, установленных над конвейерами и в бункерах-питателях.
Система компьютерного зрения распознает фрагменты руды и классифицирует качество подаваемого сырья в реальном времени. Это позволяет оперативно регулировать работу мельниц и питателей, оптимизируя подачу руды и стабилизируя качество сырья на входе в дробильно-обогатительную фабрику.
Дополнительно система фиксирует распределение руды по слоям в бункерах и использует эти данные в математической модели для улучшения шихтования. Также внедрены модули для обнаружения посторонних предметов и дефектов, которые могут повредить оборудование, например, обломков арматуры.
Программно-аппаратная часть системы искусственного интеллекта в контроле качества
- Видеокамеры и камеры глубины устанавливаются над конвейерами, бункерами и транспортными средствами (думпкарами, самосвалами) для визуального контроля объема и качества руды.
- Алгоритмы компьютерного зрения и нейросети — распознают геометрический профиль загрузки, классифицируют руду по качеству, выявляют дефекты и посторонние объекты.
- Математические модели и системы управления производством (MES) — используются для анализа данных и оптимизации технологических процессов, включая планирование горных работ и управление транспортом.
- Датчики и сенсоры — собирают данные о состоянии оборудования и параметрах процесса, что позволяет ИИ выявлять неисправности и предотвращать поломки.
- Программная платформа на базе ИИ для детекции объектов и анализа видеопотока.
Таким образом, комплексное использование видеокамер, сенсорных данных и алгоритмов ИИ позволяет автоматизировать контроль качества руды, повышать эффективность производства и снижать издержки за счет своевременной корректировки технологических параметров и предотвращения аварийных ситуаций.
Примеры работы системы
Система автоматически определяет распределение гранулометрического состава руды в забое согласно цветовому градиенту относительно фактических размеров кусков (соотношение размеров), а также моделей Rosin-Rammler и Swebrec.
Вот как это выглядит:
Также система используется для оптимизации загрузки руды в печь, что позволяет повысить эффективность производства и снизить расход топлива, а также решение способно определять и подсвечивать крупные фракции, посторонние включения такие как металлические тела (зубья экскаватора, обломки футеровок и прочие недробимые элементы), которые превышают установленный стандарт.
Это позволяет вносить корректировки в работе добывающего, дробильного и перерабатывающего оборудования и защищать его от поломок, а также оптимизировать затраты.
Пример анализа объекта:
Результат внедрения системы ИИ для контроля качества руды
Достижения за счет использования технологии:
- Повышение производительности труда: до 10% за счет оптимизации загрузки руды в печи.
- Снижение расхода топлива: до 5% за счет более эффективного сжигания руды.
- Снижение брака: до 15% за счет выявления и удаления из руды посторонних включений.
- Сокращение простоев: до 10% за счет защиты оборудования от поломок, вызванных попаданием крупных фракций.
- Оптимизация затрат: за счет снижения расходов на топливо, обслуживание оборудования и утилизацию брака.
Кому будет полезно
Этот кейс представляет ценность для широкого круга специалистов и организаций, связанных с горнодобывающей отраслью, технологиями и управлением производством.
- Горнодобывающие компании (уголь, металлы, драгметаллы, редкоземельные элементы) – для повышения эффективности добычи и переработки.
- Обогатительные фабрики – для оптимизации процессов сепарации и сокращения потерь полезных ископаемых.
- Металлургические комбинаты – для контроля входного сырья и прогнозирования выхода продукции.
- Экологические организации – поскольку ИИ-контроль может снизить переработку руды и уменьшить вред экологии.
Нужна разработка системы с искусственным интеллектом для контроля качества?
Пишите, за 10 минут разберем задачи и рассчитаем примерную стоимость проекта.
Или звоните +7 (812) 925-77-70
Звоните, за 10 минут уточним задачи и рассчитаем примерную стоимость проекта.
тел.: +7 (812) 925-77-70
