По мнению многих, обогащение и дозировка зависят от опыта учителя Фу. Учитель Фу схватил таблетку, взглянул на пену и понял, что плюс меньше. Этот подход работает на небольших шахтах, а на крупных - нет.

Почему? Так как масштаб крупных шахт слишком велик, « хвататься за глаза» уже далеко не достаточно. Сегодня мы поговорим о том, как управление обогатительными реагентами на крупных шахтах перешло от « на опыте» к « на данных».

Опыт ненадёжный.

Опыт эта штука, иногда очень точная, а иногда обманчивая.

Например, учитель Фу определяет правильность дозы препарата по цвету пены. Но цвет пены зависит от многих факторов - типа руды, концентрации пульпы, количества наполнения, условий освещения и даже погоды дня. Одна и та же партия препаратов, одна и та же руда, цвет пены в пасмурные и солнечные дни выглядят по - разному. Невооруженным глазом судить трудно гарантировать точность.

Например, учитель Фу судит о чистоте желтого лекарства по чувству руки. "Хватай, смотри на скорость рассеяния". Но это чувство руки связано с содержанием воды в желтых лекарствах, размером частиц и влажностью окружающей среды. Одна и та же партия лекарств, летом и зимой руки совершенно разные.

Крупные шахты ежедневно потребляют большое количество лекарств, и любая эмпирическая ошибка увеличивается до реальных потерь. Поэтому крупные шахты должны отбросить мышление « почти на линии» и построить управление лекарствами на основе данных.

Откуда берутся данные?

Управление лекарственными препаратами основывается на данных при условии наличия надежных данных. Откуда берутся эти данные? С трех сторон.

Лабораторные исследования

Лаборатория шахты ежедневно проверяет большое количество образцов. Качество сырой руды, сорт концентрата, сорт хвоста должны быть получены точные данные путем тестирования. Концентрация, чистота, содержание примесей препарата также должны быть подтверждены с помощью инструментального тестирования.

Без этих данных инженер - это « слепое прикосновение» - знает только хорошие или плохие показатели, не знает, почему хорошие, почему плохие.

Онлайновые приборы

Модернизированная обогатительная фабрика, на которой установлены различные онлайновые контрольно - измерительные приборы. Уровень pH пульпы, окислительно - восстановительный потенциал, концентрация препарата могут контролироваться в режиме реального времени. На экране диспетчерской вы можете видеть количество добавок каждого препарата и тенденции изменения параметров пульпы.

Хотя эти приборы стоят дорого, крупные шахты готовы к вводу. Потому что они могут подсчитать - лекарства, которые прибор может сэкономить, могут быть дороже, чем сам прибор.

Производственные записи

Запись каждой смены, каждая корректировка оборудования, каждая замена препарата должны быть записаны точно. Эти документы представляют собой ценную информацию для анализа проблем. Показатели внезапно ухудшились, удвоились записи и, возможно, нашли причину - оказалось, что в предыдущем классе сменилась партия новых препаратов, а тонкость измельчения изменилась.

Нет записей, нет обратной силы. Без обратной силы, если что - то пошло не так, можно только догадываться. В крупных шахтах цена "угадай" слишком велика.

Как используются данные?

Есть данные, которые еще будут использоваться. Данные не хранятся, они используются для принятия решений.

Анализ тенденций

Данные за один день имеют ограниченное значение. Но если сложить данные за год или два, то можно обнаружить закономерность. Например, потребление какого - то препарата возрастает в определенном сезоне каждого года. Анализ показал, что повышение температуры приводит к ускорению разложения препарата. Тогда скорректируйте планы закупок заранее, укрепите управление запасами и устраните проблему до того, как она произойдет.

Анализ корреляции

Изменился уровень pH пульпы, а затем и уровень золота в хвосте. Есть ли связь между этими двумя вещами? Выведите исторические данные для корреляционного анализа и вы можете обнаружить, что, когда pH находится в определенном диапазоне, содержание золота в хвосте является самым низким. Тогда используйте этот диапазон в качестве цели контроля, чтобы операторы строго соблюдали его.

Необычное предупреждение

Онлайн - прибор отслеживает отклонение параметра от нормального диапазона, и система автоматически предупреждает оператора о своевременной обработке. Исправьте проблему, пока она не расширилась. Избегайте ждать, пока показатели станут хуже, прежде чем исправить ситуацию.

Проблемы от опыта к данным

Превращение фармакологического менеджмента из "на основе опыта" в "на основе данных", легко сказать, трудно сделать.

Задача первая: проблема доверия

Многие старые инженеры, проработавшие большую часть своей жизни, привыкли решать проблемы с помощью опыта. Вы заставляете его доверять приборам, верить данным, он не обязательно верит. Он бы сказал: « У приборов тоже есть неточности, или я видел это своими глазами».

Чтобы изменить это представление, нужно время и терпение. Лучший способ - это позволить данным доказать себя - когда данные помогают инженеру решить проблему, которую раньше было трудно решить, он медленно принимает это.

Задача 2: Надежность оборудования

Онлайн - приборы не работают. Плохая среда пульпы, приборы легко ломаются, легко блокируются, легко дрейфуют. Техническое обслуживание не на месте, данные неправильны. Неправильные данные страшнее, чем отсутствие данных - они ведут людей в неправильном направлении.

Крупные шахты должны быть оснащены специальным персоналом по обслуживанию приборов, регулярной калибровке, регулярной очистке, регулярной замене уязвимых элементов. Эта работа тривиальна, скромна, но очень важна.

Задача 3: Остров данных

Лабораторные данные находятся в одной системе, производимые данные - в другой, а инвентарные данные - в третьей. Если данные не соединяются между собой, трудно провести корреляционный анализ.

Чтобы открыть эти островки данных, необходимо сделать системную интеграцию. Это требует капиталовложений, инвестиций в рабочую силу, а также сотрудничества между различными секторами. Многие крупные шахты делают это, но до "полного включения" еще далеко.

Выгоды от управления данными

Столько усилий было потрачено на управление данными, чего не стоит? Ответ - да.

Снижение потребления лекарственных средств

Благодаря точному контролю над препаратами можно сократить отходы. Раньше, чтобы предотвратить проблемы с показателями, операторы привыкли добавлять немного больше, плюс немного, использование часто выше. С поддержкой данных можно найти количество использования « только хорошо», чтобы сэкономить лишние. Крупные минеральные препараты используются в больших количествах, и доля экономии невелика, но абсолютная экономия значительна.

Показатели стабильного производства

Опираясь на опыт дозирования, показатели сильно колеблются. Опираясь на дозировку данных, показатели более стабильны. Стабильность означает стабильную скорость восстановления, стабильный сорт концентрата, более плавную работу. Выгода от этих « стабилизаций», как правило, больше, чем экономия самого препарата.

Повышение эффективности решения проблем

Предыдущие индикаторы были проблематичными, и потребовалось много времени, чтобы выяснить причину - руда изменилась? Изменился ли препарат? Что - то не так с оборудованием? После поддержки данных многие проблемы могут быть быстро локализованы, и даже онлайн - приборы могут предупреждать заранее. Время обработки сократилось, а потери уменьшились.

Накопление организационных знаний

Опыт старого мастера остался в голове. Человек уходит, опыт забирает. Данные разные, данные остаются в системе. Даже если сменяемость персонала, исторические данные все еще, аналитическая модель все еще, более поздний может затем использовать, а затем оптимизировать. Это накопление организационных способностей, а не личного опыта.

Будущие направления

От опыта к данным, этот путь к крупным шахтам был долгим. Но далеко не до конца. Будущее - более глубокое применение данных.

Прогнозный контроль

Теперь управление больше « реактивное» - видеть, что параметры отклоняются, а затем настраиваться. Будущее может быть « прогнозным» - в зависимости от характера поступающей на завод руды, разницы в партии препарата, изменения погоды, заранее предсказать, в каком направлении будут смещены параметры, активно корректировать схему препарата. Уничтожьте проблему до того, как это произойдет.

Автооптимизация

В настоящее время система дозировки, оператор устанавливает целевое значение, система автоматически регулирует открытие клапана, чтобы отслеживать это целевое значение. В будущем система может сама искать оптимальные целевые значения - постоянно корректировать целевые значения на основе производственных данных в реальном времени, чтобы показатели становились все лучше и лучше. Человеку просто нужно установить направление и границы оптимизации, и конкретные настройки выполняются системой.

Знания оседают

Данные накапливаются до такой степени, что можно обучить полезным моделям. Какие факторы оказывают наибольшее влияние на уровень утилизации? Когда лучше всего добавлять препарат? Какие фармацевтические схемы должны соответствовать руде в разных районах добычи? Ответы на эти вопросы могут постепенно извлекаться из данных и становиться интеллектуальным активом шахты.

Переход крупных шахт от « эмпирических» к « данным» - это тихое изменение. Не было бурной сцены, но каждый шаг был реальным. Ядро управления обогатительными препаратами превращается из « ощущения руки старого мастера» в « кривую на экране». Это не только технический прогресс, но и обновление концепции управления.