採礦和金屬

新聞
該由AI做決定嗎？橫河電機的Erich Lucic探討大語言模型的決策作用

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為何端到端優化對可持續採礦至關重要？橫河電機副總裁Naohisa Endo在Mining.com分享見解。

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宣傳冊
智能採礦：隨著數字技術發展的採礦廠的未來

下載：
英文版

工人與工廠安全

• 引入自動化技術
• 網絡安全措施

提高生產率

• 通製數據利用提高效率
• IoT、AI 和數字孿生的集成

優化工廠運營

• 通製智能維護增強可靠性
• 盡可能地減少停機時間

現場作業支持

通製實時共享和數字化視頻與音頻，實現安全操作

現場挑戰

• 前往出問題的現場很耗時
• 支持不足導致設備故障和工人受傷

解決方案

• 利用遠程清晰的視頻和語音通話查看現場情況
• 在移動設備上實時顯示的文檔和圖像上遠程書寫指令
• 記錄工作細節（含視頻），日後共享信息並創建手冊

益處

• 若出現問題，可及早共享現場情況，並能從遠程位定提供支持
• 減少現場工作時間和系統恢複時間

降低網絡攻擊風險

根據客戶的具體情況確保適當的安全管理，有效保護工廠免受網絡攻擊

現場挑戰

• 缺乏應對安全事件的措施
• 不知從何處開始著手安全措施

解決方案

• 基於IEC62443實現端到端的安全措施建議與實施、運行監控和事件響應
• 基於成本效益考慮目標等級
• 通製實時監控進行集中安全管理
• 通製幫助台提供7x24全球管理

益處

• 減少網絡攻擊造成的財務損失風險
• 通製簡化、標準化和進一步整合安全管理來降低成本
• 通製遵守IEC62443等行業和企業安全標準來加強安全性

向數據驅動型運營轉型

組織工作流程，支持現場數據的優化利用

現場挑戰

• 很少使用攝像機圖像和製程數據
• 工作流程不清晰

解決方案

• 整理收集的數據及其用途，為數據利用創建優先級和路線圖
• 舉辦研討會以明確工作流程
• 引入數字標準操作程序（SOP），通製系統實現自動化

益處

• 根據實際工作內容和數據進行量身定制的運營轉型
• SOP促進技能傳承並減輕操作員負擔

步驟1：整理數據使用與工作流程

利用未用數據提出工作流程改進建議

改進前：經常處於異常狀態

浮選槽表面的泡沫被攝像機捕捉，但未被操作員監控。異常的泡沫狀況未被處理，對礦物回收率產生不利影響。

改進後：快速檢測並響應異常狀況

通製對攝像機圖像進行圖像識別，自動檢測異常泡沫狀況。通知操作員並促使其快速響應。

步驟2：工作標準化與自動化

通製引入SOP實現操作穩定和快速恢複

改進前：工作因操作員而異

操作員將狀態從異常恢複到正常的工作程序不一致且因人而異。

改進後：工作標準化並部分自動化

識別並改進操作員的工作程序，並將其納入SOP。
通製將可系統化的工作自動化，減少恢複所需的人工工時。

現場挑戰

• 設備監控不規律且依賴人力
• 廠區面積廣闊，導致檢查耗時

解決方案

• 利用易於安裝的無線傳感器自動持續收集設備狀態數據
• 在儀表板上監控設備狀態，並使用AI檢測異常征兆

益處

• 減少人工檢查所需工時
• 通製量化和可視化檢查工作來穩定檢查質量
• 預防突發、意外的設備故障

1. LoRaWAN網關
數據收集並傳輸至服務器

2. Sushi Sensor
測量表面溫度和振動

橫河電機提出的框架

資產運營管理（AOM）建立在三大技術支柱之上：可組合性、人工智能/機器學習（AI/ML）和數字孿生。它統一了運營、維護、可靠性和工程，旨在實現卓越運營。

• 運營
  運營確保資產的高效和有效使用
• 可靠性
  通製支持在特定條件下、特定時期內、無故障地實現預期性能指標，提高資產的可靠性
• 維護
  資產維護可有效減少運營停機時間及相關成本
• 工程 ​​​​​​
  開發和優化資產設計與流程，以確保高效運營、符合標準，並滿足運營需求和未來的修改要求

AI正從輔助人類進化為與人類協作

AI代理不僅執行專門的任務以實現業務目標，還與其他AI代理溝通協調，以增強解決問題的能力。這意味著AI代理的行為方式與操作員和工程師迄今為止的行為方式相同。