采矿和金属

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该由AI做决定吗？横河电机的Erich Lucic探讨大语言模型的决策作用

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为何端到端优化对可持续采矿至关重要？横河电机副总裁Naohisa Endo在Mining.com分享见解。

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宣传册
智能采矿：随着数字技术发展的采矿厂的未来

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英文版

工人与工厂安全

• 引入自动化技术
• 网络安全措施

提高生产率

• 通过数据利用提高效率
• IoT、AI 和数字孪生的集成

优化工厂运营

• 通过智能维护增强可靠性
• 尽可能地减少停机时间

现场作业支持

通过实时共享和数字化视频与音频，实现安全操作

现场挑战

• 前往出问题的现场很耗时
• 支持不足导致设备故障和工人受伤

解决方案

• 利用远程清晰的视频和语音通话查看现场情况
• 在移动设备上实时显示的文档和图像上远程书写指令
• 记录工作细节（含视频），日后共享信息并创建手册

益处

• 若出现问题，可及早共享现场情况，并能从远程位置提供支持
• 减少现场工作时间和系统恢复时间

降低网络攻击风险

根据客户的具体情况确保适当的安全管理，有效保护工厂免受网络攻击

现场挑战

• 缺乏应对安全事件的措施
• 不知从何处开始着手安全措施

解决方案

• 基于IEC62443实现端到端的安全措施建议与实施、运行监控和事件响应
• 基于成本效益考虑目标等级
• 通过实时监控进行集中安全管理
• 通过帮助台提供7x24全球管理

益处

• 减少网络攻击造成的财务损失风险
• 通过简化、标准化和进一步整合安全管理来降低成本
• 通过遵守IEC62443等行业和企业安全标准来加强安全性

向数据驱动型运营转型

组织工作流程，支持现场数据的优化利用

现场挑战

• 很少使用摄像机图像和过程数据
• 工作流程不清晰

解决方案

• 整理收集的数据及其用途，为数据利用创建优先级和路线图
• 举办研讨会以明确工作流程
• 引入数字标准操作程序（SOP），通过系统实现自动化

益处

• 根据实际工作内容和数据进行量身定制的运营转型
• SOP促进技能传承并减轻操作员负担

步骤1：整理数据使用与工作流程

利用未用数据提出工作流程改进建议

改进前：经常处于异常状态

浮选槽表面的泡沫被摄像机捕捉，但未被操作员监控。异常的泡沫状况未被处理，对矿物回收率产生不利影响。

改进后：快速检测并响应异常状况

通过对摄像机图像进行图像识别，自动检测异常泡沫状况。通知操作员并促使其快速响应。

步骤2：工作标准化与自动化

通过引入SOP实现操作稳定和快速恢复

改进前：工作因操作员而异

操作员将状态从异常恢复到正常的工作程序不一致且因人而异。

改进后：工作标准化并部分自动化

识别并改进操作员的工作程序，并将其纳入SOP。
通过将可系统化的工作自动化，减少恢复所需的人工工时。

现场挑战

• 设备监控不规律且依赖人力
• 厂区面积广阔，导致检查耗时

解决方案

• 利用易于安装的无线传感器自动持续收集设备状态数据
• 在仪表板上监控设备状态，并使用AI检测异常征兆

益处

• 减少人工检查所需工时
• 通过量化和可视化检查工作来稳定检查质量
• 预防突发、意外的设备故障

1. LoRaWAN网关
数据收集并传输至服务器

2. Sushi Sensor
测量表面温度和振动

横河电机提出的框架

资产运营管理（AOM）建立在三大技术支柱之上：可组合性、人工智能/机器学习（AI/ML）和数字孪生。它统一了运营、维护、可靠性和工程，旨在实现卓越运营。

• 运营
  运营确保资产的高效和有效使用
• 可靠性
  通过支持在特定条件下、特定时期内、无故障地实现预期性能指标，提高资产的可靠性
• 维护
  资产维护可有效减少运营停机时间及相关成本
• 工程 ​​​​​​
  开发和优化资产设计与流程，以确保高效运营、符合标准，并满足运营需求和未来的修改要求

AI正从辅助人类进化为与人类协作

AI代理不仅执行专门的任务以实现业务目标，还与其他AI代理沟通协调，以增强解决问题的能力。这意味着AI代理的行为方式与操作员和工程师迄今为止的行为方式相同。