Цифровое горное предприятие. Новые вызовы и подходы в управлении производством
Д.А. Клебанов — директор по развитию АО «ВИСТ Групп»
К.В. Белых — директор по информационным технологиям АО «ВИСТ Групп»Введение
Преобладающим направлением развития мировой горной промышленности в ближайшей перспективе считается открытый способ разработки месторождений, как обеспечивающий наилучшие экономические показатели. На долю открытого способа добычи приходится свыше 80 % мировой горной продукции, в США — 83 %, в странах СНГ — около 70 %. В России открытым способом добывается 91 % железных руд, более 70 % руд цветных металлов, более 60 % угля. При этом происходит увеличение глубины и масштабов открытых горных работ, как в нашей стране, так и за рубежом. Несмотря на использование при разработке месторождений все более мощной и производительной техники, неизбежно происходит рост себестоимости добычи полезных ископаемых в основном за счет увеличения объема выемки и транспортирования вскрышных пород. Затраты горнорудных предприятий на технологический транспорт растут при углублении карьера в опережающем темпе по сравнению с ростом затрат на извлечение руды. В настоящее время 80 % всего объема транспортируемых горных пород на открытых горных работах перевозят автотранспортом, а затраты на автотранспорт составляют 60–65 % от общих расходов, и при дальнейшем углублении карьеров могут превысить уровень затрат на добычу в 3–4 раза. Высокие эксплуатационные расходы включают наиболее емкие составляющие, такие как топливо и масла, шины, сменные агрегаты, поддержание качества дорог и т. д. На большинстве карьеров технико-экономические показатели транспортирования горной массы с увеличением глубины разработки снижаются.Тенденции развития
Важнейшей составляющей эффективной работы горнодобывающего предприятия является автоматизированный контроль за производственным и техническим состоянием самосвалов, их оперативное распределение по маршрутам, в той оптимальной пропорции, которая соответствует текущим потребностям производства, а так же быстрая реакция на изменения условий в карьере. А при усложняющихся горно-геологических условиях и повышенных требованиях к безопасности, эффективное использование горной техники может быть обеспечено исключением человека из опасных зон, а повышение эффективности открытых горных работ возможно за счет управления техникой в оптимальных режимах и автоматической оптимизации грузопотоков. Все эти задачи выполняют современные автоматизированные системы управления горно-транспортными комплексами (АСУ ГТК), в которые в дальнейшем могут включаться роботизированные системы грузоперевозок. Современная АСУ ГТК должна обеспечивать оперативное получение информации о работе горного, транспортного и вспомогательного оборудования, а также бортовых систем техники в режиме реального времени. При этом требуется контролировать время выполнения всех операций при перевозке горной массы, количество рейсов, вес перевозимого груза, уровень топлива в баке, качество вождения автосамосвалом и другие эксплуатационные показатели работы автосамосвалов. Данные системы уже предустановлены на современных самосвалах БЕЛАЗ.
Рис. 1. Прототип роботизированного автосамосвала БЕЛАЗ 75-131 на полигоне завода
Тренд на роботизацию
В настоящее время в некоторых странах, имеющих горнодобывающую промышленность, при разработке месторождений открытым способом наметилась устойчивая тенденция внедрения перспективных безлюдных технологий на основе дистанционно-управляемой и техники и роботизированных самосвалов. По сравнению с существующими технологиями добычи и перевозки полезных ископаемых роботизированные карьерные самосвалы могут обеспечить более высокую эффективность открытых горных работ, производительность оборудования и уровень безопасности персонала, снижают эксплуатационные издержки за счет сокращения времени простоев техники, связанных с человеческим фактором. По экспертным оценкам автоматизированное управление работой автотранспорта в карьере позволяет повысить его производительность более чем на 20 %.В 2010 году компанией «ВИСТ Групп» (производитель системы диспетчеризации АСУ ГТК «Карьер») совместно с ОАО «БЕЛАЗ» — управляющая компания холдинга «БЕЛАЗ-ХОЛДИНГ» (крупнейший мировой производитель карьерных самосвалов большой и особо большой грузоподъемности) был впервые разработан и представлен в рамках научно-технической конференции «Перспективы развития карьерного транспорта» дистанционно-управляемый карьерный самосвал грузоподъемностью 130 т. — БелАЗ-75137 с электроприводом постоянного тока. Разработанная система дистанционного управления карьерным самосвалом БелАЗ стала важным шагом на пути к созданию роботизированного карьерного самосвала. В настоящее время, на основе опыта создания системы дистанционного управления самосвалом разработана система управления, алгоритмы и программное обеспечение прототипа роботизированного карьерного самосвала БелАЗ-75137 с электроприводом постоянного тока. В течение 2013–2015 гг. была проведена апробация работоспособности алгоритмов и элементов системы управления в условиях заводского полигона ОАО «Белорусский автомобильный завод-управляющая компания «БЕЛАЗ-ХОЛДИНГ», что подтвердило правильность выбранных технических решений, которые в настоящее время уже могут быть внедрены на серийных карьерных самосвалах БелАЗ. Основной особенностью роботизированного самосвала БелАЗ-75137 является возможность его работы в автономном режиме под управлением бортового компьютера с использованием данных системы высокоточной спутниковой навигации. Оператор, находящийся в удаленном рабочем месте может обеспечивать контроль работы самосвала и, при необходимости, включение автономного режима, изменение маршрута движения. Данные роботизированные самосвалы — это перспективный шаг в развитие открытых горных работ, карьерной техники и информационных систем управления на горном производстве.
Современные самосвалы БЕЛАЗ, уже сейчас оснащаются бортовым оборудованием, позволяющим эффективно использовать технику на маршруте: системой видеообзора, удаленного мониторинга и диагностики техники на основе унификации бортового оборудования, применения единых алгоритмов управления и программного обеспечения. Данный подход позволяет постепенно переходить к роботизации автосамосвалов и предлагать современные роботизированные карьерный самосвалы. Основной особенностью таких самосвалов является возможность контроля и управления многими узлами и агрегатами самосвала удаленно, а сотни гигабайтов информации, которые получает и хранит современная АСУ ГТК открывает большие возможности горнодобывающим предприятиям повышать свою эффективность.
Расширение традиционного функционала АСУ ГТК
Современная АСУ ГТК, помимо предоставления традиционных сервисов для оперативного контроля и учета, направлена на повышение эффективности работы парка техники за счте автоматизированногорешения логистических и производственных задач с применением средств оптимизации. Задачи решаются индивидуально для каждого предприятия, с учетом набора требуемых критериев (управление качеством, производительность, плановые показатели и т.п.). Система должна просчитать возможность выполнения плановых показателей еще до начала смены, выполнить начальную расстановку машин по маршрутам (статическое распре деление). В течение смены, непрерывно в режиме онлайн система выполняет расчет оптимальных маршрутов движения самосвалов от экскаватора на пункт разгрузки и обратно, определяет когда машине пора на пересменок или заправку (динамическая оптимизация). Возможны применение различных оптимизационных критериев для различных групп экскаваторов-самосвалов (например, вскрышные и добычные). Также система позволяет оперативно отслеживать и воздействовать на возникновение простоев из диспетчерской, классифицировать их, в некоторых случаях, автоматически, или с помощью бортового компьютера для учета и последующего анализа, оптимизировать загрузку, передавая машинисту экскаватора данные о каждом загружаемом ковше в режиме реального времени,контролировать оптимальность расхода топлива, повысить производительность работы техники и избежать перегрузов самосвалов.
Рис. 2. Архитектура системы диспетчеризации ГТК и удаленного мониторинга техники БЕЛАЗ
Применение прогнозной аналитики
Вопрос эффективного использования карьерных самосвалов и горно-транспортного комплекса в целом особо актуален для управляющих компаний, эксплуатирующих несколько карьеров. Задача таких холдингов довести производительность до лучших результатов, достигнутых в самой компании и достичь лучших мировых показателей, обеспечивая при этом максимальное снижение издержек и высокую скорость окупаемости инвестиций. Таким образом, горнодобывающие компании нуждаются в эффективной системе управления карьерной техникой и возможности анализа данных о производительности, КИО, КТГ, режимах работы, ремонте оборудования. В связи с этим на основе накопившейся статистики о работе предприятия и интеграции информации из различных источников (системы диагностики техники, АСУ ГТК, MES, ERP, журналы поломок) появляется возможность найти зависимости простоев и эксплуатационных коэффициентов работы техники от режимов ее эксплуатации, а также анализировать не только факт уже произошедших событий, но и строить прогнозы работы техники в будущем. Подход в анализе больших данных, которые формируются на различных переделах горнодобывающего производства лежит в основе сценариев прогнозной аналитики, позволяющей принимать управленческие решения заранее, на основе математической корреляции причин и зависимостей, найденных в исторических данных.Приведем примеры сценариев прогнозной аналитики, которые можно отрабатывать, анализируя информацию в АСУ ГТК «Карьер» и других информационных системах горного предприятия. В системе горного планирования есть план по экскаваторам на каждую смену, являющийся результатом деления на количество смен месячного планирования. Данный план учитывает экономику, рассчитанную в ERP, то есть план по отгрузкам, под который планируется объемы добычи и вскрышных работ. Под эти объемы распределяется техника со своими затратами и КТГ. Но так как в системы АСУ ГТК попадает реальная обстановка о работе технологического транспорта, которая складывается на текущую смену: выход ни линию, условия в забоях в виде коэффициентов, которые снижают или наоборот увеличивают производительность, то по завершению смены получается факт по смене, на основе реальных данных телеметрии. Горнодобывающие компании могут анализировать в АСУ ГТК причины снижения производительности и понимать с чем они связаны. Важно отметить, что АСУ ГТК «Карьер» не просто экстраполируем результаты смены на более длительный период, а может определять причины и тренды для анализа руководства предприятий.
Прогнозная аналитика способна выявлять причины возникновения рисков, повторяющихся нарушений. Пример, относящийся к выявлению причин поломок при эксплуатации техники, на основе прогнозной аналитики. Предположим, что в карьере работают самосвалы, оснащенные только датчиками давления и температуры в шинах. Данная информация передается в АСУ ГТК. И вот происходит один, потом второй случаи разрыва шин, или в конце смены визуально видно, что некоторые шины износились больше, чем другие. Информации только по датчикам, установленных в этих шинах недостаточна. Необходимо для прогнозного анализа еще знать пробеги каждой из шин, по каким дорогам (какие наклоны, радиусы, образованность и тп), в какой окружающей среде ходили эти шины, кто управлял этими самосвалами в период с момента установки шин, были ли перегрузы и превышения скорости. То есть нам нужно анализировать все возможные релевантные данные относительно жизни шин, в том числе и режимы эксплуатации техники. И вот когда все основные и вспомогательные данные анализируются для принятия прогнозных решений по объекту исследования (В данном случае шины) и происходит инцидент, то математическая модель прогнозной аналитики привязывает все эти данные к инциденту. Но одного случая, и десятка случаев недостаточно для «предсказания», для прогнозного анализа и понимания трендов в будущем, необходима статистика, как по состоянию, так и по произошедшим инцидентам. Этот же подход можно при-менять не только для автосамосвалов, но и для экскаваторов, которые оснащены множеством датчиков диагностических систем. Одной из важных статей затрат на открытых горных работах является топливо. Большинство компаний решило вопрос несанкционированного расхода топлива и борясь с нетехнологическими простоями техники с помощью АСУ ГТК, компании стараются снижать удельные расходы топлива, но сказать точно из-за каких режимов эксплуатации, таких как средняя скорость, перегруз техники, ускорение, или давление в подвеске, пока не могут. Все эти задачи можно решать с помощью про-гнозной аналитики, правильно сформулировав гипотезу анализа, агрегировав и нормализовав данные телеметрии и справочную информацию и найдя зависимости в прошлом. Этот же подход применим не только для передела горных работ, а также и для фабрики, металлургии, буровзрывных работ. Благодаря прогнозной аналитики в общем случае решаются две задачи, одна из которых прогнозные ремонты и выявление факторов, влияющих на КТГ конкретного узла или единицы техники и вторая задача, выявление факторов, влияющих на эффективную работу конкретного передела производства.
Рис. 3. Пример сценария. Прогнозный анализ работы техники и корректировка работы предприятия
Итоги
В завершении хотелось бы отметить, что сейчас работу современных горно-добывающих предприятий сложно даже и представить без использования АСУ ГТК для контроля и управлении работой карьерных самосвалов и другой техники. Другие переделы горного производства также используются различные системы автоматизированного управления и контроля технологических параметров. В настоящий момент уровень автоматизации предприятий позволяет собирать и анализировать данные. В автоматическом прогнозном анализе этих данных горнодобывающие компании могут достичь значительных экономических эффектов и увеличения показателей эффективности использования основных средств и горной техники, что является залогом конкурентоспособности горных предприятий в следующие 5–10 лет.
АО «ВИСТ Групп»
107078, Москва, Докучаев переулок, д. 3, стр. 1.
Тел. +7 (499) 975-33-94
www.vistgroup.ru
Опубликовано в журнале “Золото и технологии”, № 3 (37)/сентябрь 2017 г.
