Репортаж от Wedoany，Компания Metso в Бразилии в рамках долгосрочного сервисного контракта (LCS) интегрировала искусственный интеллект в операции по дроблению минерального сырья, решив ключевые проблемы этого этапа переработки: внеплановые простои и нестабильность производительности. Искусственный интеллект, определяя оптимальные рабочие параметры и прогнозируя отказы компонентов, сократил время внеплановых простоев и максимизировал производительность.
Практика Metso в Бразилии основана на модели «дробление как услуга», при которой производитель полностью берет на себя эксплуатацию и техническое обслуживание перерабатывающего завода. После установки датчиков эти установки передают высококачественные данные для мониторинга и анализа из удаленных центров в Сорокабе и Парауапебасе. Этот технологический путь начался в 2006 году, когда Metso в штате Пара начала переработку пустой породы для производства щебня по новой модели. В 2020 году клиент, обеспечивающий 40% рынка фосфата дикальция, передал Metso все операции первичного дробления по модели LCS. В 2023 году при производстве железной руды в Корумбе, штат Мату-Гросу-ду-Сул, клиент передал Metso часть производства — от забоя до поставки готовой продукции.
До цифровизации упомянутые заводы работали по традиционной схеме. Первый этап модернизации включал удаленный мониторинг экранов оборудования и установку камер для контроля температуры подшипников и состояния дробилок. Затем команда установила датчики влажности и камеры RockSense для цифровой обработки изображений, измеряющие гранулометрический состав руды в реальном времени, что позволило операторам мгновенно получать информацию о размере и влажности руды. Однако из-за субъективности человеческого фактора одни и те же данные приводили к разным решениям, поэтому команда внедрила алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки большого количества переменных. Разработка ИИ основывалась на профессиональных знаниях и обрабатывалась на внутренних серверах; обучение началось с создания математической модели дробления, перекрестной проверки синтетических данных с историческими данными завода и уточнения с помощью моделей машинного обучения. Этот процесс требовал постоянного ручного уточнения экспертами Metso для исправления логических ошибок алгоритмов.
Сегодня ИИ работает автономно и динамично, корректируя настройки завода без вмешательства человека. Для сухой руды система увеличивает скорость подачи и продлевает срок службы механических компонентов; для влажной руды система снижает объем подачи, обеспечивая максимальную производительность и качество. Помимо контроля входящих параметров, ИИ использует камеры цифровой обработки изображений для анализа выходных данных, измеряя мелкие фракции для обеспечения качества конечной продукции. На более новых заводах все технологические точки измеряются онлайн с помощью камер, а ИИ автоматически обнаруживает и корректирует изменения в работе и износ.
Результаты внедрения впечатляют: завод, изначально рассчитанный на переработку 3,5 млн тонн в год, с помощью ИИ увеличил производительность до 5 млн тонн в год без замены двигателей или модернизации оборудования. Коэффициент готовности оборудования на этой установке вырос с 86% до 90%. Что касается качества кусковой железной руды, показатель загрязнения мелочью на источнике снизился с 3% до уровня 1,5–1,7%, что гарантирует соответствие руды строгим стандартам.
В настоящее время Metso в Бразилии перерабатывает 25 млн тонн по модели «как услуга» и удаленно контролирует около 150 единиц производственного оборудования. Исторические данные, собранные с этих активов, с помощью ИИ не только улучшают работу существующих заводов, но и формируют будущий бизнес и отношения с клиентами.
