Förderung des Steinbruchs: KI in der Gesteinsindustrie

Veröffentlicht in

Tolveet Blog

-5 Minuten lesen-2. Apr. 2024

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Die Zuschlagstoffindustrie wird derzeit durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlichen Technologien zur Bewältigung betrieblicher Herausforderungen im Steinbruchbetrieb verändert.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen wie Computer Vision, maschinellem Lernen und Optimierungstechniken sowie Daten von Sensoren, Drohnen, Kameras und LiDAR steigern Steinbrüche die Effizienz, Sicherheit und Entscheidungsfindung. Diese Fortschritte erstrecken sich von der Brecheranlage bis zur Luftüberwachung und verbessern Produktion, Sicherheitsmaßnahmen und Umweltverträglichkeit erheblich.

Im Rahmen dieses Blog-Beitrags bezieht sich der Begriff KI insbesondere aufPraktische AI . Praktische Künstliche Intelligenz (KI) nutzt fortschrittliche Algorithmen, Datenanalysen und Rechenleistung, um spezielle Herausforderungen zu meistern und Ergebnisse zu erzielen, die die menschliche Leistungsfähigkeit weit übertreffen, ohne den Anspruch zu erheben Allgemeine Intelligenz .

Dieser Beitrag untersucht Anwendungsfälle in der Zuschlagstoffindustrie, bei denen KI den Betrieb vor Ort deutlich verbessern kann. Optimierungstechniken ermöglichen es Materialherstellern, historische Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, um die Produktivität und Ressourcenzuweisung zu optimieren. Maschinelles Lernen fördert den Betrieb von Steinbrüchen durch datengestützte Einblicke, während ein KI-unterstütztes Bildverarbeitungssystem die betriebliche Effizienz, Wartung und Einhaltung von Sicherheitsvorschriften verbessert, was zu einem intelligenteren, sichereren und effizienteren Steinbruchbetrieb führt.

Vorausschauende Wartung

In der vorausschauenden Wartung werden fortschrittliche Algorithmen wie die Erkennung von Änderungspunkten und Ausreißern genutzt, um Sensordaten von Steinbruchmaschinen zu analysieren und mögliche Störungen sowie Wartungsanforderungen vorherzusehen. Diese intelligente Anwendung des maschinellen Lernens erleichtert die zeitgerechte Planung von Wartungsarbeiten in weniger kritischen Phasen, wodurch Produktionsunterbrechungen minimiert werden. Probleme mit Förderbändern in Steinbrüchen können beispielsweise durch Analyse von Geschwindigkeits-, Spannungs- und Vibrationsdaten vorhergesagt werden, was die Ausfallzeiten reduziert und die Betriebseffizienz steigert. Der Einsatz dieser vorausschauenden Methoden verbessert das Anlagenmanagement, verringert unerwartete Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer der Maschinen.

Volumetrische Messungen

Volumetrische Messungen verwenden 3D-Stereo- und/oder LiDAR-Sensoren für präzise Schätzungen des Steinbruchvolumens. Ladevolumen-Scanner ermöglichen beispielsweise die Volumenmessung von Muldenkippern während der Fahrt, wodurch Gewichtsmessungen zugunsten von Volumenberechnungen überflüssig werden, was bei Materialien mit variierendem Feuchtigkeitsgehalt unerlässlich ist. Zusätzlich, Förderband-Volumenscanner verwenden eine ähnliche Technologie und bieten Echtzeit-Produktionsverfolgung.

Die Einführung von Volumen (Kubikmeter oder Kubikyard) als Maßeinheit anstelle von Gewicht vereinfacht die Betriebsplanung in Steinbrüchen. Diese Umstellung rationalisiert die Verfolgung von Produktion, Bestand und Nachfrage und verbessert den Planungsprozess erheblich.

Überwachung der Sicherheit

Durch die Überwachung der Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und potenziellen Gefahren können Sie die Arbeitssicherheit und Regelkonformität sicherstellen. Anwendungsfälle dieser Technologie umfassen die Echtzeit-Erkennung der Nutzung von Schutzausrüstung, die Vermeidung von Kollisionen zwischen Mensch und Maschine, die Feststellung von Staus auf der Baustelle und die Ermittlung unsicherer Praktiken.

Tor-Automatisierung

Torüberwachungssysteme Kameras an der Einfahrt ermöglichen die Echtzeitverfolgung von Lastwagen und die automatische Bedarfserfassung, was die Abläufe in Zuschlagstoffwerken optimiert. Mit Nummernschild- und RFID-Erkennung, Fahrzeugidentifikation und Konformitätsprüfungen erhöhen diese Systeme die Sicherheit, minimieren Streitigkeiten und vereinfachen den Check-in/Out-Prozess.

Darüber hinaus ermöglicht das durch Computer Vision unterstützte autonome Ticketing die Eliminierung von Kiosken und ebnet zusammen mit der Verfeinerung von Algorithmen zur Partikelgrößenanalyse für die Produktkategorisierung den Weg für eine vollautomatische Produktabholung.

Qualitätskontrolle

Durch Bildanalyse zur Echtzeitbewertung der Partikelgröße auf Halden oder Förderbändern kann die Computer-Vision-Technologie die Materialqualität präzise klassifizieren. Dies sichert gleichbleibende Produktqualität, gewährleistet die Einhaltung der Kundenspezifikationen und erübrigt regelmäßige manuelle Probenahmen.

Überwachung des Gerätezustands

Die Echtzeitanalyse des Maschinenverschleißes hilft, Ausfälle zu vermeiden. Systeme zur Erkennung fehlender Zähne bei Baggern und Ladern verhindern Brecherblockaden und Betriebsunterbrechungen, indem sie eine Zustandsanalyse in Echtzeit bieten und sofortige Wartungshinweise geben.

Schätzungen des Lagerbestandsvolumens

Drohnenaufnahmen, Photogrammetrie und Deep Learning ermöglichen präzise Messung des Haldenvolumens zur Optimierung des Bestandsmanagements und der Effizienz. Diese Methode ermöglicht eine schnelle Grubenanalyse, verbessert die Verfolgung und Sichtbarkeit von Lagerbeständen und unterstützt halbautomatische Echtzeitberichte für besseren Bestandsabgleich und Finanzprognosen.

Prozess-Optimierung

Unter Nutzung von Sensordaten an Anlagen wie Aufgebern, Brechern und Mühlen passen Optimierungsalgorithmen die Betriebsparameter basierend auf Temperatur, Infrarot, Vibration und Energieverbrauch an. Diese strategische Feinabstimmung verbessert den Ausstoß und die Qualität der Zuschlagstoffe, minimiert Abfall und Ineffizienz und reduziert die Ausfallzeiten der Anlage. Das Ergebnis ist ein anpassungsfähiger, hocheffizienter Betrieb, der wechselnden Anforderungen und Bedingungen gerecht wird und die Lieferung von Zuschlagstoffen höchster Qualität sicherstellt.

Ressourcenmanagement

Optimierungsalgorithmen sind entscheidend für die Verbesserung der Ressourcenzuweisung und Produktionsplanung. Durch präzise Abstimmung von Nachfrage, Produktionskapazität und Lagerbestand steigern sie die betriebliche Effizienz und senken Kosten, was den gesamten Steinbruchbetrieb optimiert.

Nachfrageprognose

Für große Zuschlagstoffbetriebe mit Hunderten von täglichen Aufträgen und LKWs, die das Werk anfahren. Zeitreihenprognosemodelle können helfen, die zukünftige Nachfrage nach Zuschlagstoffen vorherzusagen und so die strategische Planung und betriebliche Anpassungen zu unterstützen.

Autonome Lkw-Transporter

Nachgerüstete autonome Lkw in Steinbrüchen haben sich von einem Konzept zur Realität für einige Unternehmen Die Branche setzt auf innovative Lösungen, um die Effizienz zu steigern und Betriebskosten zu senken. Der Schritt zu autonomen Transportfahrzeugen wurde durch erfolgreiche Anpassungen aus dem Bergbau vorangetrieben.

Der Trend zur Automatisierung wird durch potenzielle Kosteneinsparungen und gesteigerte Produktivität angetrieben. Die Implementierung dieser Technologie im Zuschlagstoffsektor birgt jedoch spezifische Herausforderungen, insbesondere aufgrund der rauen Umgebung in Steinbrüchen, wo Staub und Schlamm den Betrieb erheblich behindern können. Hinzu kommen die Komplexität und Kosten für die Netzwerkaufbau sowie der Bedarf an zahlreichen Sensoren. Trotz dieser Hürden könnten anfängliche Investitionen und Bemühungen zu einer breiteren Anwendung der Autonomie in Steinbrüchen führen, die sich vielleicht auf Planierraupen, Bagger und Walzen erstreckt und einen Präzedenzfall für eine vollautomatisierte Zukunft im Zuschlagstoffsektor schaffen.

Schlussfolgerung

Die Integration fortschrittlicher Technologien im Steinbruchbetrieb steht für intelligentere und effizientere Verfahren. Innovationen, von Sensordaten bis zu Drohnenaufnahmen, setzen neue betriebliche Maßstäbe. Tolveet ein führendes Technologieunternehmen im Bereich Zuschlagstoffe unterstützt diesen Wandel durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Optimierung des Steinbruchsmanagements von vorausschauender Wartung bis hin zur Ressourcenoptimierung. Dies erhöht die betriebliche Effizienz, senkt die Kosten erheblich und steigert die Produktion. Ohne Tolveet riskieren Materialproduzenten, diese Fortschritte zu verpassen, was zu mehr Ausfallzeiten, ineffizienter Ressourcennutzung und dem Nichterfüllen der steigenden Nachfrage nach nachhaltigen Materialien führen kann. Die Lösungen von Tolveet sind entscheidend, um Steinbrüche effizienter und nachhaltiger zu machen.

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