Op-Ed: 하드 록, 스마트 도구 – AI가 마이닝을 다시 작성하는 방법
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더 중요한 미네랄을 공급해야 한다는 압박이 현실입니다. 동시에 안전, 비용 관리, 환경 성과에 대한 기대도 계속 높아지고 있습니다. 이 두 가지 요구는 채굴 분야에서 인공 지능이 부상하는 배경을 만들었습니다. 몇 년 전에는 멀게만 느껴졌던 일이 이제 실제로 현장에서 이루어지고 있습니다. AI는 팀이 더 빠른 결정을 내리고, 사람들을 위험에서 제거하고, 공장과 차량을 효율적으로 운영하여 중요한 광물 수요를 충족하도록 돕습니다. 이러한 변화는 탐사, 추출, 처리, 유지 관리 및 계획 전반에 걸쳐 적용됩니다. 공통점은 시간이다. 결정에
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더 중요한 미네랄을 공급해야 한다는 압박이 현실입니다. 동시에 안전, 비용 관리, 환경 성과에 대한 기대도 계속 높아지고 있습니다. 이 두 가지 요구는 채굴 분야에서 인공 지능이 부상하는 배경을 만들었습니다. 몇 년 전에는 멀게만 느껴졌던 일이 이제 실제로 현장에서 이루어지고 있습니다. AI는 팀이 더 빠른 결정을 내리고, 사람들을 위험에서 제거하고, 공장과 차량을 효율적으로 운영하여 중요한 광물 수요를 충족하도록 돕습니다. 이러한 변화는 탐사, 추출, 처리, 유지 관리 및 계획 전반에 걸쳐 적용됩니다. 공통점은 시간이다. 결정에 소요되는 시간이 절약됩니다. 장비 가동 시간으로 얻은 시간입니다. 보고서 작성 후 일주일이 아니라 감독자가 교대로 행동할 수 있는 시간입니다. 시간이 지나면 일반적으로 안전과 비용 대비 성능이 향상됩니다. 운영하면서 학습하는 작업은 현대식 광산에서 방대한 데이터 스트림을 생성합니다. 단일 회사는 플랜트, 피트 및 지원 시스템 전반에 걸쳐 매주 수천만 개의 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있습니다. 역사적으로 해당 신호를 실행으로 옮기는 데는 너무 오랜 시간이 걸렸습니다
상세 분석
. 오늘날 기계 학습은 운영자가 추세 데이터가 형성되는 대로 시각화하는 데 도움이 됩니다. 제작진은 지난 달에 발생한 일뿐만 아니라 앞으로 어떤 일이 일어나고 있는지 확인합니다. 이는 사이트 실행 방식을 변경하고 최적화합니다. 이제 실시간 분석을 통해 물 사용, 에너지 소비 및 시약 소비를 줄이는 교대근무 조정이 가능해졌습니다. 금속공학자는 가치를 더하기 위해 현장에 있을 필요가 없습니다. 안전한 원격 시각화를 통해 전문가는 다른 위치에서 공장 성능을 검토하고 설정점 및 제약 조건에 대해 현지 팀에게 지도할 수 있습니다. 통제실이 뒤따를 것입니다. 목표는 먼저 선명한 시야를 확보한 다음 적합한 위치에서 안전한 원격 제어입니다. 자동화도 같은 이야기의 일부입니다. 길고 복잡한 분쇄기 통로를 따라 검사 및 상태 점검을 고려하십시오. 그 일은 반복적이고 불편할 때가 많습니다. 그것은 또한 중요합니다. 센서가 장착된 4족 로봇은 고정된 일정에 따라 해당 경로를 순찰할 수 있습니다.
정리
베어링 소음과 기어 소음을 듣습니다. 진동과 온도를 추적합니다. 제한 구역을 피로 없이 이동합니다. 데이터는 바로 신뢰성 시스템으로 전달됩니다. 유지관리자는 조기 통지를 받습니다. 운영자는 위험을 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다. 그 결과 예상치 못한 일이 줄어들고 유지 관리 기간이 더 정연해졌습니다. 가장 큰 위험은 알고리즘이 아니라 데이터 품질입니다. 쓰레기를 넣는 것은 여전히 쓰레기를 내놓는 것을 의미합니다. AI는 예상치 못한 값과 누락된 태그를 표시할 수 있는 모델로도 도움이 됩니다. 팀은 여전히 과거 소스를 정리하고, 불량 센서를 폐기하고, 새로운 센서에 규율을 적용해야 합니다. 그것은 매력적이지 않은 작업입니다. 이는 또한 그에 따른 모든 이익의 기초이기도 합니다. AI를 확장하는 안전 및 지속 가능성
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