많은 사람들의 인상속에서 광산을 선택하고 약을 첨가하는 이 일은 로사부의 경험에 의거한것이다.늙은 스승은 약제를 한 움큼 쥐고 거품을 한 번 보면 더하고 적게 하는 것을 안다.이 방법은 작은 광산에서는 통하지만 대형 광산에 가면 통하지 않는다.

왜?대형 광산의 규모가 너무 크기 때문에'손으로 보는 것'으로는 턱없이 부족하다.오늘 우리는 대형 광산의 선광 약제 관리가 어떻게"경험에 의해"에서"데이터에 의해"로 바뀌었는지 이야기해 보자.

경험은 믿을 수 없다

경험이라는 것은 때로는 정확하지만 때로는 사람을 속인다.

례를 들면 로사부는 거품의 색갈로부터 약제의 사용량이 적합한가를 판단한다.그러나 거품의 색깔은 광석 종류, 펄프 농도, 가스 충전량, 조명 조건, 심지어 그날의 날씨까지 많은 요소의 영향을 받는다.같은 약제, 같은 광석, 흐린 날과 맑은 날의 거품 색깔은 모두 달라 보인다.육안으로 판단하면 정확성을 장담하기 어렵다.

또 례를 들면 스승은 감촉으로 황약의 순도를 판단한다."쥐고 흩어지는 속도를 봐라."그러나 이 감촉은 황약의 수분 함유량, 입자 크기, 환경 습도와 관계가 있다.같은 약은 여름과 겨울의 촉감이 완전히 다르다.

대형광산은 매일 소모하는 약제의 양이 많아 경험에 근거하여 판단하는 그 어떤 오차도 실제적인 손실로 확대된다.그러므로 대형광산은 반드시"얼마 차이가 나지 않으면 된다"는 사유를 버리고 약제관리를 데터의 기초우에 세워야 한다.

데이터는 어디서 나옵니까?

약제 관리를 신뢰할 수 있는 데이터가 있어야 한다는 전제하에 데이터에 기초한다.이 데이터는 어디서 나옵니까?세 가지 방면으로 말하면.

실험실 검사

광산의 실험실은 매일 대량의 샘플을 검사해야 한다.원광 품위, 정광 품위, 미광 품위는 모두 화학 실험을 통해 정확한 데이터를 얻어야 한다.약제의 농도, 순도, 불순물 함량도 측정기 검사를 통해 확인해야 한다.

이러한 데이터가 없으면 엔지니어는"맹인이 코끼리를 만지는 것"이다-지표가 좋거나 나쁜지 알 뿐, 왜 좋은지, 왜 나쁜지 모른다.

온라인 계기

현대화된 선광 공장은 각종 온라인 검측 계기를 설치하였다.광물의 pH값, 산화환원전위, 약제농도는 모두 실시간으로 감시할수 있다.조작자는 통제실의 스크린에서 매 한가지 약제의 첨가량과 광물의 여러가지 매개 변수의 변화추세를 볼수 있다.

이 계기들은 비록 가격이 만만치 않지만, 대형 광산은 투입하기를 원한다.왜냐하면 그들은 계산할 수 있기 때문이다. 계기는 그들이 절약할 수 있도록 도와줄 수 있는 약제이다. 계기 자체보다 더 비쌀 수도 있다.

생산 기록

매 반의 조작기록, 매 한차례의 설비조정, 매 한차례의 약제교체는 모두 사실대로 기록해야 한다.이 기록들은 문제를 분석하는 귀중한 자료이다.지표가 갑자기 나빠졌다. 기록을 뒤져보면 원인을 찾을 수 있을 것이다. 원래 지난 반에서 새로운 약제를 바꿨는데, 알고 보니 광산의 세도가 변했다.

기록이 없으면 소급도 없다.소급 없이 문제가 생기면 맞힐 수밖에 없다.대형 광산에서는'맞히기'의 대가가 너무 크다.

데이터는 어떻게 사용합니까?

데이터가 있으면 또 쓸 줄 알아야 한다.데이터는 가져와서 저장하는 것이 아니라 결정을 내리는 데 쓰인다.

추세 분석

단 하루의 데이터는 의미가 제한적입니다.그러나 1년, 2년의 수치를 함께 보면 법칙을 발견할수 있다.예를 들어, 어떤 약제의 소비량은 매년 어느 계절에 상승한다.기온 상승으로 약제 분해가 빨라진 것으로 분석됐다.그럼 구매계획을 앞당겨 조정하고 재고관리를 강화하여 문제가 발생하기전에 소멸시켜야 한다.

연관 분석

펄프의 pH 값이 변하면 미광의 금 품위도 따라서 변한다.이 두 가지 일 사이에는 관계가 있습니까?역사 데이터를 조정하여 관련 분석을 하면 pH 값이 어느 범위에 있을 때 미광금의 품위가 가장 낮다는 것을 발견할 수 있을 것이다.그럼 이 범위를 통제목표로 삼고 조작인원들이 엄격히 집행하도록 해야 한다.

이상 경보

온라인 계기는 어떤 매개 변수가 정상적인 범위를 벗어난 것을 감지하고, 시스템은 자동으로 경보를 울리며, 조작자에게 즉시 처리하도록 주의를 준다.문제가 확대되기 전에 바로잡아라.지표가 나빠질 때까지 기다렸다가 소 잃고 외양간 고치는 것을 피해라.

경험에서 데이터에 이르는 과제

약제 관리를'경험'에서'데이터'로 바꾸는 것은 말하기는 쉽지만 실행하기는 어렵다.

도전 1: 신뢰 문제

많은 베테랑 기술자들은 반평생을 일하면서 경험으로 문제를 해결하는 습관이 되었다.너는 그에게 계기를 믿게 하고, 데이터를 믿게 해라, 그가 반드시 믿는 것은 아니다.그는"계기도 정확하지 않을 때가 있다. 여전히 내가 직접 본 것은 믿을 만하다"고 말할 것이다.

이런 관념을 바꾸려면 시간과 인내심이 필요하다.가장 좋은 방법은 데이터가 자신을 증명하도록 하는 것이다. 데이터가 엔지니어를 도와 이전에 해결하기 어려웠던 문제를 해결한 후에 그는 천천히 받아들일 것이다.

과제 2: 장치 안정성

온라인 계기는 설치해서 쓸 수 있는 것이 아니다.펄프 환경이 열악하여 계량기가 쉽게 고장나고 막히기 쉬우며 표류하기 쉽다.유지보수가 제대로 되지 않으면 데이터가 틀린다.잘못된 데이터는 데이터가 없는 것보다 더 무섭다. 그것은 사람을 잘못된 방향으로 인도한다.

대형광산은 전문적인 계기유지보수인원을 배치하여 정기적으로 교정하고 정기적으로 세척하며 정기적으로 손상되기 쉬운 부품을 교체해야 한다.이 일은 자질구레하고 볼품없지만, 매우 중요하다.

과제 3: 고립된 데이터

실험실의 데이터는 한 시스템에 있고, 생산된 데이터는 다른 시스템에 있으며, 재고된 데이터는 또 세 번째 시스템에 있다.데이터 사이가 뚫리지 않으면 연관 분석을 하기 어렵다.

이 데이터의 외딴 섬을 뚫으려면 시스템 통합이 필요하다.이는 자금을 투입하고 인력을 투입해야 하며 각 부문간의 협력도 필요하다.많은 대형 광산이 이 일을 하고 있지만,"완전히 뚫기"와는 거리가 있다.

데이터 관리의 이점

이렇게 많은 힘을 들여 데이터 관리를 했는데, 도대체 가치가 있습니까?답은 긍정적이다.

약제 소모를 줄이다

약제에 대한 정확한 통제를 통해 낭비를 줄일 수 있다.이전에 지표에 문제가 생기는것을 방지하기 위하여 조작인원은 습관적으로 좀 더 추가하고 좀 더 추가하였는데 사용량이 흔히 비교적 높았다.데이터 뒷받침이 있으면"딱 좋은"사용량을 찾아 여분을 절약할 수 있다.대형 광산은 약제의 사용량이 많아 절약하는 비율은 크지 않지만 절약하는 절대치는 상당하다.

생산 지표를 안정시키다.

경험에 의거하여 약을 첨가하면 지표의 파동이 크다.데이터에 약을 첨가하면 지표가 더욱 평온해진다.평온은 회수률이 안정되고 정광품위가 안정되며 조작이 더욱 원활하다는것을 의미한다.이러한"안정"이 가져오는 수익은 종종 약제 자체를 절약하는 것보다 더 크다.

문제 해결 효율성 향상

이전에 지표에 문제가 생겼는데, 그 원인을 조사하는 데 오랜 시간이 걸렸다-광석이 변했기 때문인가?약이 변한 거야?장치에 문제가 있는 건가요?데이터 뒷받침이 있으면 많은 문제를 빠르게 파악할 수 있고, 심지어 온라인 계기도 미리 경보할 수 있다.처리 시간이 단축되면 손실도 줄어든다.

조직 지식을 쌓다

늙은 스승의 경험을 머릿속에 기억하다.사람이 가면 경험은 가져간다.데이터는 달라, 데이터는 시스템에 남아 있다.비록 인원이 교체되더라도 력사수치가 아직 남아있고 분석모형이 아직 남아있으며 후발주자는 이어서 사용하고 이어서 최적화할수 있다.이것은 조직력의 축적이지 개인의 경험의 축적이 아니다.

미래의 방향

경험에서 데이터에 이르기까지 이 길의 대형 광산은 이미 매우 오래 걸었다.하지만 끝이 없었다.미래의 방향은 더욱 깊이 있는 데이터 응용이다.

예측적 제어

현재의 제어는 더 많은"반응식"이다. 매개변수가 빗나간 것을 보고 조정한다.앞으로"예측식"을 할 수 있다-공장에 들어가는 광석의 성질, 약제의 차수 차이, 날씨의 변화에 따라 매개 변수가 어느 방향으로 치우칠지 미리 예측하고 주동적으로 약제 방안을 조정한다.문제를 발생 전에 소멸시키다.

자동 최적화

현재의 가약 시스템은 운영자가 목표치를 설정하고, 시스템은 자동으로 밸브 개폐를 조절하여 이 목표치를 추적한다.앞으로 시스템 스스로 최적의 목표치를 찾을 수 있습니다. 실시간 생산 데이터에 근거하여 목표치를 끊임없이 미세 조정하여 지표를 점점 더 좋게 만들 수 있습니다.사람은 최적화된 방향과 경계만 설정하면 되고 구체적인 조정은 시스템에 의해 완성된다.

지식 침전

데이터가 어느 정도 축적되면 유용한 모델을 훈련할 수 있다.회수율에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 무엇입니까?약제의 가장 좋은 첨가 시기는 언제입니까?서로 다른 채굴 지역의 광석은 어떤 약제 방안과 일치해야 합니까?이러한 문제의 답안은 점차 데이터에서 추출하여 광산의 지식자산이 될 수 있다.

대형 광산이'경험'에서'데이터'로의 전환은 조용한 변혁이다.요란한 장면은 없었지만 한 걸음 한 걸음 착실했다.선광약제 관리의 핵심은'노사부의 감촉'에서'스크린의 곡선'으로 바뀌고 있다.이것은 기술의 진보일 뿐만 아니라 관리 이념의 업그레이드이기도 하다.