Meningkatkan Operasi Tambang: Pemanfaatan Kecerdasan Buatan dalam Industri Agregat

Diterbitkan di

Blog Tolveet

-5 menit baca-2 April 2024

--

Industri agregat saat ini mengalami transformasi luar biasa dengan integrasi Kecerdasan Buatan (AI) dan teknologi canggih untuk menghadapi tantangan operasional dalam kegiatan penambangan.

Menggunakan algoritme canggih, seperti visi komputer, pembelajaran mesin, dan teknik pengoptimalan, digabungkan dengan data dari sensor, drone, kamera, dan LiDAR, tambang meningkatkan efisiensi operasional, keselamatan, dan pengambilan keputusan. Evolusi ini merentang dari inti pabrik peremukan hingga pemantauan udara, secara signifikan mengoptimalkan produksi, langkah-langkah keselamatan, dan kelestarian lingkungan.

Dalam konteks artikel blog ini, istilah AI secara khusus merujuk pada "Kecerdasan Buatan yang Praktis ". Kecerdasan Buatan (AI) praktis adalah penerapan algoritme canggih, analisis data, dan daya komputasi untuk mengatasi tantangan spesifik, memberikan hasil yang jauh melampaui kemampuan manusia tanpa berambisi untuk Intelijen Umum .

Artikel ini menyoroti beberapa kasus penggunaan dalam industri agregat di mana AI Praktis dapat secara substansial meningkatkan operasi lapangan. Dengan teknik pengoptimalan, produsen material dapat mengubah data historis menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, meningkatkan produktivitas dan alokasi sumber daya dalam produksi agregat. Pembelajaran mesin mengoptimalkan operasi tambang dengan wawasan berbasis data, sementara visi komputer bertenaga AI meningkatkan efisiensi operasional, pemeliharaan, dan pemenuhan keselamatan, menandai pergeseran menuju operasi tambang yang lebih cerdas, aman, dan efisien.

Pemeliharaan Prediktif

Pemeliharaan Prediktif menggunakan algoritme canggih seperti Detection Titik Perubahan dan Pendeteksian Outlier untuk menganalisis data sensor pada mesin tambang, memprediksi kemungkinan kerusakan dan kebutuhan pemeliharaan. Aplikasi pembelajaran mesin yang cerdas ini memfasilitasi penjadwalan pemeliharaan tepat waktu pada periode yang kurang kritis, mengurangi gangguan produksi. Misalnya, aplikasi ini dapat mengantisipasi masalah ban berjalan di tambang dengan menganalisis data kecepatan, tegangan, dan getaran, sehingga mengurangi waktu henti dan meningkatkan efisiensi operasional. Mengadopsi metode prediktif ini meningkatkan manajemen peralatan, mengurangi waktu henti tak terduga, dan memperpanjang umur mesin.

Pengukuran Volumetrik

Pengukuran volumetrik menggunakan sensor stereo 3D dan/atau sensor LiDAR untuk estimasi volume tambang yang akurat. Pemindai Volume Muat misalnya, memungkinkan pengukuran volume dump truck yang bergerak tanpa memerlukan timbangan berat, hanya perlu perhitungan volume - sangat penting untuk material dengan kadar air berfluktuasi. Selain itu, Pemindai Volume Sabuk Konveyor menggunakan teknologi serupa untuk menyediakan pelacakan produksi secara real-time.

Menggunakan volume (meter kubik atau yard kubik) sebagai satuan pengukuran alih-alih berat akan mempermudah perencanaan operasional di tambang. Pergeseran ini memudahkan pelacakan produksi, inventaris, dan permintaan, secara signifikan meningkatkan proses perencanaan.

Pemantauan Keamanan

Dengan memantau kepatuhan keamanan dan potensi bahaya, Anda dapat memastikan keselamatan pekerja dan kepatuhan terhadap peraturan. Penggunaan teknologi ini meliputi identifikasi penggunaan perlengkapan keselamatan secara real-time, pencegahan tabrakan antara manusia dan alat berat, deteksi kemacetan di lokasi, serta deteksi praktik-praktik tidak aman.

Otomatisasi Gerbang

Sistem pemantauan gerbang dilengkapi dengan kamera titik masuk untuk pelacakan truk secara real-time dan pengambilan permintaan otomatis, sehingga operasi pabrik agregat lebih efisien. Dengan deteksi pelat nomor dan RFID, identifikasi kendaraan serta pemeriksaan kepatuhan ditingkatkan, sistem ini meningkatkan keamanan, mengurangi perselisihan, dan menyederhanakan proses masuk/keluar.

Selain itu, tiket otonom, yang difasilitasi oleh visi komputer dan menghilangkan kebutuhan kios, bersama dengan peningkatan algoritme Analisis Ukuran Partikel untuk kategorisasi produk, membuka jalan bagi pengambilan produk secara otomatis.

Kontrol Kualitas

Dengan menggunakan analisis citra untuk evaluasi ukuran partikel secara real-time pada tumpukan atau konveyor, teknologi penglihatan komputer dapat mengklasifikasikan kualitas material dengan akurat. Ini memastikan kualitas produk yang konsisten dan sesuai spesifikasi pelanggan, menghilangkan kebutuhan pengambilan sampel manual secara berkala.

Pemantauan Kondisi Peralatan

Analisis keausan alat berat secara real-time memungkinkan pencegahan kerusakan. Misalnya, sistem pendeteksi kehilangan gigi pada excavator dan loader mencegah penyumbatan crusher dan menghentikan gangguan operasional dengan menyediakan analisis kondisi aktual dan peringatan pemeliharaan cepat.

Estimasi Volume Timbunan

Citra drone, fotogrametri, dan pembelajaran mendalam memungkinkan pengukuran volume timbunan yang mengoptimalkan manajemen dan efisiensi persediaan. Metode ini menawarkan analisis di dalam pit yang cepat, meningkatkan pelacakan dan visibilitas stok, serta mendukung pelaporan semi-otomatis dan real-time untuk rekonsiliasi persediaan dan perkiraan keuangan yang lebih baik.

Pengoptimalan Proses

Memanfaatkan data dari sensor pada peralatan seperti pengumpan, penghancur, dan pabrik, algoritma pengoptimalan menyesuaikan parameter operasional berdasarkan suhu, inframerah, getaran, dan konsumsi energi. Penyesuaian strategis ini meningkatkan hasil dan kualitas agregat, meminimalkan pemborosan dan inefisiensi, serta mengurangi waktu henti pabrik. Hasilnya adalah operasi yang mudah beradaptasi dan sangat efisien, mampu memenuhi permintaan dan kondisi yang terus berubah, menjamin pasokan agregat berkualitas unggul.

Manajemen Sumber Daya

Algoritme pengoptimalan berperan penting dalam meningkatkan alokasi sumber daya dan penjadwalan produksi. Dengan secara cermat menyeimbangkan permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat inventaris, algoritme ini secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya, sehingga merampingkan operasi tambang.

Peramalan Permintaan

Untuk operasi agregat besar dengan ratusan pesanan harian dan truk yang masuk ke pabrik, penggunaan model peramalan deret waktu dapat membantu memprediksi permintaan material agregat di masa mendatang, sehingga mendukung perencanaan strategis dan penyesuaian operasional.

Truk Angkut Otonom

Truk otonom yang digunakan dalam operasi tambang telah beralih dari konsep menjadi kenyataan bagi beberapa perusahaan menandai perkembangan industri ini menuju inovasi yang meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional. Langkah penerapan truk pengangkut otonom ini didorong oleh keberhasilan adaptasi di sektor pertambangan.

Dorongan menuju otomatisasi didorong oleh potensi penghematan biaya yang signifikan dan peningkatan produktivitas. Namun, penerapan teknologi ini di sektor agregat menghadapi tantangan unik, terutama karena lingkungan tambang yang keras, di mana debu dan lumpur sangat memengaruhi operasi. Tantangan ini diperberat oleh kompleksitas dan biaya pengaturan jaringan serta kebutuhan banyak sensor. Terlepas dari rintangan ini, investasi dan upaya awal menjanjikan aplikasi otonomi yang lebih luas dalam operasi tambang, berpotensi melibatkan dozer, ekskavator, dan roller, serta menetapkan preseden untuk masa depan yang sepenuhnya otomatis di sektor agregat.

Kesimpulan

Mengintegrasikan teknologi canggih ke dalam operasi tambang menandakan langkah menuju praktik lebih cerdas dan efisien. Inovasi, mulai dari wawasan sensor hingga tinjauan drone, menetapkan tolok ukur operasional baru. Tolveet perusahaan teknologi terkemuka di sektor agregat memfasilitasi transformasi ini dengan menerapkan AI dan pembelajaran mesin untuk merampingkan manajemen tambang, mulai dari pemeliharaan prediktif hingga pengoptimalan sumber daya. Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga secara signifikan mengurangi biaya dan meningkatkan produksi. Tanpa Tolveet, produsen material berisiko kehilangan kemajuan ini, yang berpotensi menyebabkan peningkatan waktu henti, penggunaan sumber daya yang tidak efisien, dan kegagalan untuk memenuhi permintaan material yang berkelanjutan. Seiring kemajuan industri, solusi Tolveet sangat penting dalam mendorong tambang menuju efisiensi dan keberlanjutan yang lebih besar.

_________________________________________________________________

Jika Anda menyukai artikel blog ini, lihat juga pekerjaan kami dan ikuti kami di LinkedIn.