Первым делом беспилоты

Лидеры горнодобывающей отрасли всё более начинают осознавать важность систем автоматизации в деле снижения себестоимости производства. На отраслевых конференциях обсуждается тема качественных изменений в горной добыче, необходимость адаптации возможностей, предоставляемых производителями оборудования, важности автоматизации как одного из элементов - не единственного, но очень важного для сокращения себестоимости.

Горнодобывающая отрасль считается одной из самых консервативных, и компании- поставщики новых технологий часто полагают, что их новинки плохо внедряются просто из-за недостаточной информированности горняков. Однако чаще всего горнодобывающие компании просто стараются быть более предусмотрительными перед лицом многих неизвестных. Для успешного внедрения системы автоматизации поставщику необходимо правильно определить процессы, нуждающиеся в улучшении, дать правильные обязательства на разных уровнях управления ГОКом, при этом всё равно у заказчика останутся сомнения: действительно ли новая технология принесёт пользу? Есть ли у нас возможности для поддержки новинки? Сможем ли мы вносить изменения в технологию по итогам анализа данных?

Обычно барьеры падают, как только компании начинают видеть пользу, прибыль, а ещё быстрее – при внедрении новых технологий конкурентами.

Ряд глобальных компаний, таких, как Rio Tinto, уже довольно далеко продвинулись в области автоматизации производственных процессов. Начав работать над своей программой «Рудник будущего» в 2008 году, к настоящему дню Rio Tinto стала оператором крупнейшего в мире парка автономных машин: самосвалов грузоподъёмностью от 180 до 300 тонн, буровых установок и поездов для перевозки готовой продукции. Другие горняки, например, Fortescue Metals, начав в 2013 году с парка из 45 автономных самосвалов, к 2021 году подошли с внушительной цифрой из 183 автономных самосвалов грузоподъёмностью от 180 до 300 тонн. Всего же у группы 900 единиц техники, интегрированной в систему беспилотного парка: кроме самосвалов это бульдозеры, колёсные погрузчики, экскаваторы и подсобные машины. Их конкуренты из BHP Billiton начали процесс внедрения такого парка позже, в 2017 году, но навёрстывают упущенное семимильными шагами.

Конечно, существуют различного рода препятствия для внедрения систем автоматизации, но преимуществ всё же гораздо больше, и они настолько очевидны, что процесс уже не остановить. Одна из главных целей автоматизации, например, в Rio Tinto – исключение человеческого фактора из монотонного производственного процесса, которому опасность свойственна по своей природе. В компании полагают, что наилучшее применение для человеческого капитала находится вне монотонных, повторяющихся процессов, а также на участках, где работа человека небезопасна или в отдалённых, безлюдных областях, где имеется постоянный дефицит квалифицированных кадров и необходимо организовывать вахту.

Другой важной целью автоматизации, кроме человеческого фактора, являются производительность и себестоимость. Человек просто не может конкурировать с высокой точностью, повторяемостью и систематичностью, на которые способны машины. Да хотя бы просто потому, что машинам не надо останавливаться на обед и пересмену, их производительность уже гораздо выше. На время проведения взрывных работ беспилотные самосвалы также не останавливают. Если же говорить о выгоде автономных систем в целом, то Rio Tinto даёт такие цифры: оценочно, беспилотные самосвалы нарабатывают от 700 до 1000 дополнительных часов в год, они в среднем на 13% более производительны, чем управляемые операторами, а их себестоимость перевозки на 15% ниже. Плюс к экономии надо отнести отсутствие необходимости повышения квалификации операторов, обучения новичков из-за ротации кадров и т.д. Машины же «обучаются» автоматически, причём постоянно, непрерывно совершенствуя процесс выполнения заданий.

Один из главных аргументов при внедрении процесса автоматизации состоит в том, что она позволяет измерять и анализировать процессы, рассматривать различные варианты исполнения, улучшать процесс по итогам анализа. Как только исключается человеческий фактор, процесс становится намного более управляемым. Бортовые системы беспилотного парка ежесекундно присылают в пункт управления океаны данных, обработать которые человеческий мозг не в силах. Например, на каждом автономном самосвале установлены 45 электронных меток, в сутки они присылают более 30 миллионов геопозиций. На помощь приходит искусственный интеллект. ИИ решает, по большому счёту, четыре главных задачи: одновременное управление всем парком техники, позиционирование парка в нужном месте в нужное время, контроль за выполнением производственного плана и решение нестандартных ситуаций (выходов из строя или простоев). Комбинация логики и интуиции позволяет ИИ прогнозировать работу участка на 45 минут вперёд. Это возможно благодаря сопоставлению актуальных данных и базы данных за последние 5 лет. Обрабатывая 6 миллионов точек данных за 12часовую смену, ИИ создаёт 400 сценариев развития ситуации в минуту. Выбор наиболее оптимального сценария занимает 300 миллисекунд- втрое быстрее, чем вы успеете моргнуть.

Следить за общей обстановкой на участке центру управления помогает 3D модель, созданная и постоянно обновляемая при помощи роботов и дронов:

С помощью этой модели можно, например, «зависнуть» над любым экскаватором и наблюдать за его работой в режиме реального времени, или проследовать за каким-нибудь из самосвалов. А вообще с помощью этого программного обеспечения решаются геологические, геотехнические, буровзрывные, планово-производственные и прочие вопросы.

Или другой пример: производитель автономных буровых установок допускает возможность одному технику дистанционно управлять сразу четырьмя станками. При беспилотной работе станка его срок службы увеличивается минимум на 10% именно за счёт исключения человеческого фактора. В среднем, по данным производителя, стоимость автономного бурения ниже управляемого оператором на 15-20%. Хотя в расходах рудника это и не самая большая статья расходов, но здесь гораздо важнее другое: речь идёт не только о качестве бурения, сколько о его влиянии на весь производственный цикл. В дополнение к повышенной точности бурения (она составляет +/- 3см против +/- 30см несколькими годами ранее) система позволяет в режиме реального времени оценивать крепость породы. Это, помимо экономии взрывчатых материалов, даёт и лучшее измельчение породы взрывом, что приводит к оптимизации и остальных технологических процессов: коэффициента заполнения ковша экскаватора и кузова самосвала, снижения нагрузки на дробилку и на конвейер.

Одним из барьеров на пути внедрения систем автоматизации является их начальная стоимость. Пока только крупные компании могут позволить себе внедрять такие системы, сконфигурированные под их нужды, даже на фоне роста цен на металл. Где бы ни работало автономное оборудование, оценка его эффективности проводится централизованно, в едином пункте управления всеми системами. Это позволяет переносить успешный опыт с одного рудника на другой или другие, в зависимости от размера компании.

Впрочем, иногда имеет смысл и подождать с внедрением, пока не сгладятся первые неровности, исчезнут детские болезни. Та же Рио Тинто, самая продвинутая в области новых технологий компания, пока 80% сырья добывает старыми методами. За счёт автономности Rio Tinto увеличила срок службы двигателей 300тонных самосвалов до капремонта с 22 до 38 тысяч моточасов, но при этом вынуждена была добавлять небольшую долю хаотичности в маршруты своих самосвалов, потому что иначе они накатывали колею в карьере – настолько точным был заданный автоматикой маршрут. Есть и другой риск: рост зависимости от новейших технологий, когда ошибки и проблемы могут множиться. Теперь в случае сбоя системы выходит из строя не отдельный самосвал или экскаватор, а вся смена может остановиться из-за случайно нажатого переключателя или не той кнопки на мониторе.

Говоря о системах автоматизации обычно сразу вспоминают и о проблеме занятости, т.е. замене человека автоматикой. Всё не так однозначно: управляющие системой ИИ люди полагают, что ИИ не заменяет их, а лишь позволяет лучше понимать последствия принимаемых людьми решений. Высвобождающийся в ходе автоматизации персонал не увольняют, а переключают на другие функции, переводят на другие участки работы. В том же Rio Tinto бывшие операторы самосвалов сейчас отвечают за мониторинг своих бывших машин. В централизованном пункте управления каждый из них отслеживает работу до 15 самосвалов. Это яркий пример альтернативного применения профессии. Но также это и пример отсева тех работников, кто не хочет совершенствовать свои навыки, расти в профессии. В истории человечества каждый виток прогресса сопровождался естественным отбором. Когда изобрели первый, паровой ещё, экскаватор, число работников рудника резко сократилось, но возвращаться к кирке по этой причине вряд ли кто согласится. Так что сокращаются лишь должности с наименьшими требованиями к квалификации, в то время как спрос на высококвалифицированных работников, наоборот, постоянно растёт. Одним из вариантов безболезненного сокращения персонала для компаний является переучивание операторов в квалифицированных техников, ведь даже новые технологии требуют поддержки.

Но, несмотря на всё это, чем больше компаний внедряют новейшие технологии, чем более ясными становятся их преимущества, тем более активно горнодобывающая отрасль вовлекается в гонку за технологиями. Например, сейчас в мире горняков ажиотажный спрос на автоматические буровые установки: в Канаде, Австралии, США, Южной Америке, Африке.

Темп восприятия новых технологий растёт, и главной его движущей силой является всё-таки экономика. Горнодобывающая отрасль является наиболее очевидной для применения беспилотных систем, ведь доступ на участки строго ограничен, а правила движения строго регулируются, что позволяет легко отделить автономный транспорт от остальных процессов. Кроме того, процессы погрузки, транспортировки и разгрузки горной породы относительно простые и повторяющиеся. А что в других отраслях? Если говорить о прогрессе автономных грузовиков, можно привести пример компании Volvo. Они начали внедрение беспилотных машин с порта недалеко от своей штаб-квартиры, в Гётеборге. Крупный логистический центр на закрытой для посторонних территории – отличное место для пилотного проекта. Как и в горной отрасли, для того, чтобы отдать бразды правления искусственному интеллекту сначала надо наработать историю, базу данных. И вот грузовик, управляемый человеком, но обвешанный датчиками, радарами и лидарами (дальномерами оптического диапазона) выполняет обычную работу в порту и на прилегающих дорогах общего назначения, одновременно поставляя системе данные о поездках, манёврах, взаимодействии человека и машины и т.д. На основании полученных данных система ИИ будет оптимизировать работу уже беспилотного грузовика, стараясь улучшить маршрут, безопасность движения, расход топлива и т.д. Как и в горной отрасли, немаловажным фактором для экономики пилотного проекта являются дополнительные часы работы автономного грузовика, в сравнении с машиной, управляемой человеком.

По материалам зарубежной прессы

Александр Жданов
Руководитель технической экспертизы проектов
ООО «Ферронордик машины»