Горнодобывающие компании переходят от общих концепций цифровой трансформации к внедрению искусственного интеллекта для решения конкретных задач. Вместо масштабных проектов они выбирают точечные решения с измеримым результатом в короткие сроки, что позволяет быстрее окупить инвестиции, рассказал Эд Бардо, консультант Emerson Aspen Technology.
По его словам, многим компаниям сложно интегрировать ИИ в повседневные операции. Успешным подходом оказалось встраивание интеллектуальных систем в уже существующие задачи операторов. Технологии помогают автоматизировать процессы, оптимизировать их и в реальном времени содействовать персоналу в принятии решений. Наиболее заметные результаты такая стратегия приносит в двух областях: управлении технологическими процессами на обогатительных фабриках и контроле состояния оборудования.
На обогатительных фабриках системы усовершенствованного управления (APC) уже давно отслеживают и корректируют параметры, чтобы максимизировать извлечение полезного компонента, сокращая при этом расход электроэнергии и реагентов. Искусственный интеллект выводит эти системы на новый уровень. Интерфейсы на базе ИИ предоставляют операторам данные, которые помогают им больше доверять автоматике и понимать, почему система вносит те или иные изменения. В результате процесс становится более стабильным, растет производительность и общая эффективность.
Другое направление – техническое обслуживание, одна из крупнейших статей расходов в отрасли. Традиционного ремонта по графику или по фактическому состоянию уже недостаточно для надежной работы. ИИ позволяет перейти к предиктивному обслуживанию – прогнозированию поломок и их предотвращению. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные с датчиков и выявляют ранние признаки износа оборудования, предлагая оптимальные сроки для ремонта. Это дает возможность планировать работы и избегать внезапных простоев. Разработанные модели для одного типа активов, например насосов или мельниц, можно тиражировать на аналогичное оборудование по всему предприятию.
Эд Бардо отмечает, что в условиях нестабильности сырьевых рынков, когда рентабельность зависит от внешних ценовых колебаний, операционная эффективность становится ключевым фактором прибыльности. По его мнению, путь к автоматизации через ИИ для горнодобывающих компаний ясен: начинать с точечных, наиболее значимых проектов, быстро доказывать их ценность и затем масштабировать успешные решения.
