Stimuler l'exploitation des carrières : IA dans l'industrie des granulats

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Blog Tolveet

-5 minutes de lecture-2 avril 2024

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L'industrie des granulats connaît actuellement une transformation notable grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et des technologies avancées pour relever les défis opérationnels dans les carrières.

En utilisant divers algorithmes sophistiqués, tels que la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique et les techniques d'optimisation, combinés à des données de capteurs, drones, caméras et LiDAR, les carrières augmentent l'efficacité opérationnelle, la sécurité et les processus décisionnels. Cette évolution couvre le cœur des usines de concassage jusqu'à la surveillance aérienne, optimisant sensiblement la production, les mesures de sécurité et la durabilité environnementale.

Dans ce billet de blog, le terme "IA" désigne spécifiquement "l'intelligence artificielle".IA pratique ". L'intelligence artificielle (IA) pratique utilise des algorithmes avancés, l'analyse de données et la puissance de calcul pour résoudre des problèmes spécifiques, produisant des résultats surpassant largement les performances humaines sans viser l'excellence. Renseignements généraux .

Ce billet met en évidence plusieurs cas d'utilisation dans le secteur des granulats où l'IA pratique peut grandement améliorer les opérations sur le terrain. En utilisant des techniques d'optimisation, les producteurs de matériaux transforment les données historiques en informations exploitables, optimisant ainsi la productivité et l'affectation des ressources dans la production de granulats. L'apprentissage automatique renforce les opérations de carrière avec des insights basés sur les données, tandis que la vision par ordinateur alimentée par l'IA améliore l'efficacité opérationnelle, la maintenance et la conformité en matière de sécurité, signalant une évolution vers des opérations de carrière plus intelligentes, plus sûres et plus efficaces.

Maintenance prédictive

La maintenance prédictive emploie des algorithmes avancés tels que la détection des points de changement et des valeurs aberrantes pour analyser minutieusement les données des capteurs des machines de carrière, anticipant ainsi les dysfonctionnements et besoins de maintenance. Cette utilisation intelligente de l'apprentissage automatique permet de programmer la maintenance durant les périodes les moins critiques, minimisant les interruptions de production. Par exemple, elle peut prévenir les problèmes des bandes transporteuses dans les carrières en analysant les données de vitesse, tension et vibrations, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant l'efficacité. L'adoption de ces méthodes prédictives optimise la gestion des équipements, diminue les arrêts imprévus et prolonge la durée de vie des machines.

Mesures volumétriques

Les mesures volumétriques reposent sur des capteurs stéréo 3D et/ou LiDAR pour estimer avec précision le volume des carrières. Scanners de volume de charge Par exemple, ils permettent de mesurer le volume d'un camion à benne en mouvement, éliminant ainsi le besoin de balances de pesée et permettant le calcul du volume, essentiel pour les matériaux à taux d'humidité variable. En outre, Scanners de volume pour bandes transporteuses utilisent une technologie similaire pour un suivi en temps réel de la production.

L'adoption du volume (mètres cubes ou yards cubes) comme unité de mesure, plutôt que le poids, simplifie la planification opérationnelle dans les carrières. Ce changement permet de rationaliser le suivi de la production, des stocks et de la demande, ce qui améliore le processus de planification.

Surveillance de la sécurité

En contrôlant le respect des règles de sécurité et les risques potentiels, vous garantissez la sécurité des travailleurs et la conformité aux réglementations. Parmi les cas d'utilisation de cette technologie figurent l'identification en temps réel de l'utilisation des équipements de sécurité, l'anti-collision homme-machine, la détection des blocages sur le site et la détection des pratiques dangereuses.

Automatisation des portes

Systèmes de surveillance des portes équipés de caméras aux points d'entrée permettent le suivi en temps réel des camions et la saisie automatique des demandes, ce qui optimise les opérations dans les usines de granulats. Avec la détection des plaques d'immatriculation et la RFID, l'identification des véhicules et les contrôles de conformité, ces systèmes renforcent la sécurité, réduisent les litiges et simplifient le processus d'enregistrement et de sortie.

De plus, la billetterie autonome, facilitée par la vision par ordinateur et supprimant le besoin de kiosques, ainsi que le perfectionnement des algorithmes d'analyse granulométrique pour la catégorisation des produits, ouvrent la voie à un ramassage entièrement automatisé des produits.

Contrôle de la qualité

En exploitant l'analyse d'images pour évaluer en temps réel la taille des particules dans les stocks ou sur les bandes transporteuses, la vision par ordinateur classe précisément la qualité des matériaux. Cela assure une qualité constante et le respect des spécifications client, éliminant le besoin d'échantillons manuels périodiques.

Surveillance de l'état des équipements

L'analyse de l'usure des machines en temps réel permet d'éviter les pannes. Par exemple, les systèmes de détection des dents manquantes sur les excavateurs et chargeurs préviennent les blocages de concasseurs et les interruptions opérationnelles grâce à une analyse en temps réel et des alertes de maintenance rapides.

Estimation du volume des stocks

L'imagerie par drone, la photogrammétrie et l'apprentissage profond garantissent la précision. mesure du volume des stocks Cette méthode optimise la gestion et l'efficacité des stocks, permettant une analyse rapide en fosse, un meilleur suivi et visibilité des stocks, et la génération de rapports semi-automatiques en temps réel pour améliorer le rapprochement des stocks et les prévisions financières.

Optimisation des processus

En utilisant des données provenant de capteurs sur des équipements tels que des alimentateurs, des concasseurs et des broyeurs, les algorithmes d'optimisation ajustent les paramètres en fonction de la température, des infrarouges, des vibrations et de l'énergie consommée. Cette optimisation stratégique améliore la production et la qualité des agrégats, réduit les déchets, les inefficacités et diminue les temps d'arrêt de l'usine. Résultat : une opération adaptable et efficace, répondant aux demandes et conditions changeantes, garantissant des granulats de haute qualité.

Gestion des ressources

Les algorithmes d'optimisation sont essentiels pour améliorer l'allocation des ressources et la planification de la production. En équilibrant précisément la demande avec la capacité de production et les niveaux de stock, ces algorithmes accroissent l'efficacité opérationnelle et réduisent les coûts, simplifiant ainsi l'ensemble des opérations de la carrière.

Prévision de la demande

Pour les grandes opérations de granulats avec de nombreuses commandes et un flux quotidien important de camions entrant dans l'usine, l'utilisation de modèles de prévision des séries temporelles peut aider à anticiper la demande future de matériaux. Ceci facilite la planification stratégique et les ajustements opérationnels.

Camions de transport autonomes

Les camions autonomes utilisés dans les carrières sont passés du concept à la réalité. à la réalité pour certaines entreprises Cette évolution démontre la progression de l'industrie vers des solutions innovantes améliorant l'efficacité et réduisant les coûts d'exploitation. L'adoption de camions de transport autonomes a été stimulée par leur succès dans le secteur minier.

La tendance à l'automatisation est motivée par le potentiel d'économies importantes et d'une productivité accrue. Cependant, l'application de cette technologie dans le secteur des agrégats rencontre des défis spécifiques, notamment en raison de l'environnement difficile des carrières où la poussière et la boue affectent les opérations. Ces difficultés sont exacerbées par la complexité et les coûts associés à l'installation de réseaux et à la nécessité de nombreux capteurs. Malgré ces obstacles, l'investissement et l'effort initiaux permettent d'envisager une application plus large de l'autonomie dans les carrières, pouvant s'étendre aux bouteurs, excavateurs et rouleaux, et créant un précédent pour un avenir entièrement automatisé dans le secteur des agrégats.

Conclusion

L'intégration de technologies avancées dans les carrières marque une évolution vers des pratiques plus intelligentes et efficaces. Les innovations, des données des capteurs aux vues globales des drones, établissent de nouvelles normes d'exploitation. Tolveet , société technologique de premier plan dans le secteur des agrégats, facilite cette transformation en utilisant l'IA et l'apprentissage automatique pour optimiser la gestion des carrières, allant de la maintenance prédictive à l'optimisation des ressources. Cela améliore non seulement l'efficacité opérationnelle, mais réduit aussi considérablement les coûts tout en augmentant la production. Sans Tolveet, les producteurs de matériaux risquent de manquer ces avancées, pouvant entraîner des temps d'arrêt accrus, une gestion inefficace des ressources, et une incapacité à satisfaire la demande croissante de matériaux durables. Avec l'évolution de l'industrie, les solutions de Tolveet sont cruciales pour améliorer l'efficacité et la durabilité des carrières.

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