Горнодобывающая промышленность развивается стремительными темпами, при этом интеграция данных и усовершенствованные методики моделирования распахивают двери в новую эру, которая будет проходить под знаком тесного междисциплинарного взаимодействия и эффективности по всей отраслевой цепочке создания стоимости.
Но в условиях, когда геологические отделы получают в свое распоряжение больше данных, сотрудников и ресурсов, перед ними встает серьезный вызов — как повысить эффективность совместной работы.
Традиционно рабочие процессы в геологии страдали от того, что отдельные подразделения и рабочие группы, выполняющие различные производственные функции, зачастую существовали в отрыве друг от друга. Отсутствие прозрачности оказывало негативное влияние на производительность, в результате чего горнодобывающие компании теряли время и несли финансовые потери.
Предлагаем рассмотреть, как современные технологии, процессы и цепочки рабочих операций увеличивают производительность в горнодобывающей отрасли, а не приносят ей вред. Также познакомимся с некоторыми инструментами, которые понадобятся вам, чтобы продвигать проекты эффективно и с полной отдачей.
Материалы на похожие темы:
* Инновации и устойчивость: Значимость меди для центров обработки данных завтрашнего дня
* Три тенденции в горнорудной индустрии, за которыми стоит следить в 2025 году
* Переход на цифровые технологии повысил готовность горнодобывающей компании к будущему
* Сокращение рисков: Разрозненные данные в горнодобывающей промышленности
Проблема № 1: Разрозненные рабочие группы и системы
Успех мероприятий по добыче руды зависит от сотрудничества между специалистами в разных областях. Рабочие связи между геологами, задействованными в разведке и добыче полезных ископаемых, должны формироваться на основе тесного взаимодействия, объединяя потенциал экспертных знаний и помогая выявлять особенности строения сложных рудных тел. Для этого требуются бесперебойные рабочие процессы, интегрирующие различные источники данных и технологии для уверенности в знаниях о рудном теле.
Кроме того, горнодобывающие технологии открыли эру детализированного сбора данных — от лазерного сканирования до трехмерных изображений, несущих такие многообещающие преимущества, как улучшение контроля содержания полезного компонента, снижение затрат и повышение производительности. Представьте себе обновление в реальном времени и получение ценной информации о тенденциях изменения рудного тела при помощи данных интернета вещей (IoT), которые легко интегрируются в процессы непрерывного моделирования при нанесении забоя на схему. Подобная интеграция не только упорядочивает операционную деятельность; она также обеспечивает бесперебойную передачу информации инженерам-технологам, оптимизируя производительность по всей цепочке от добычи до обогащения и сводя к минимуму любую неопределенность.
Однако на поверку внедрение этих цифровых рабочих процессов в рамках целого предприятия оказывается сложной задачей для многих организаций в горнодобывающей отрасли, а более технологичная, быстрая и бесперебойная автоматизация геологических наук, которая должна быть интегрирована в эти рабочие процессы, все еще отстает.
Почему? В текущих условиях многие горнодобывающие компании приобретают технологии у разных поставщиков, что ведет к проблемам с совместимостью, появлению разрозненных данных и разобщению рабочих процессов. Барьеры, стоящие на пути стандартизации в масштабе всей отрасли, усложняют внедрение унифицированных цифровых решений для рабочих процессов.
Как устранить разрозненность данных и решить проблемы совместимости с интегрированным программным обеспечением
Горнодобывающие компании могут справиться с разрозненностью, рассматривая свои технологии на каждом этапе проекта как составную часть гораздо более крупной системы. Взаимосвязанные рабочие процессы, которые позволят перемещать данные между разными пакетами ПО без проблем совместимости или трудоемкого импорта вручную, жизненно необходимы для создания моделей в режиме, близком к реальному времени, а также для предоставления ключевой, выверенной с точностью до минут ценной информации, позволяющей принимать более обоснованные решения.
В конечном итоге данные из различных источников должны быть внесены в геологическую модель на всех этапах разведки и эксплуатации рудника. Рассматривать в составе более крупной системы означает, что эти источники данных можно легко подключить к вашему программному обеспечению для геологического моделирования.
К примеру, с помощью Leapfrog Geo можно создавать динамичные рабочие процессы, состоящие из нескольких систем, с использованием встроенных в программу возможностей подключения. В геологические модели можно с легкостью включать данные трехмерных фотограмметрических изображений из Imago, данные по скважинам и отобранным пробам из MX Deposit — платформы управления данными, использование которой доступно на условиях SaaS (программное обеспечение в форме услуги).
Связь Leapfrog Geo с Seequent Central обеспечивает возможность размещать модели в облаке, благодаря чему участники рабочей группы могут работать индивидуально и применять обновления к базовой модели, гарантируя, что вся проектная группа будет работать на основе единого источника достоверных данных.
Что в результате? Бесперебойное сотрудничество и ускоренное познание недр.
Доступ к точным данным в режиме реального времени на месте проведения работ гарантирует успех вашей рабочей группе.
Проблема № 2: Защита целостности данных
Исторически большую долю своего времени геологи тратили на подготовку, проверку, внесение и уточнение данных в ручном режиме. Геологи сегодняшнего дня уходят от этой парадигмы, стремясь уделять больше времени улучшению качества своего анализа, получению более углубленной ценной информации и проверке своих моделей с целью сделать их более эффективными.
Но надежное управление данными приобретает еще большую значимость по мере роста числа горнодобывающих компаний, внедряющих цифровые рабочие процессы, чтобы повысить операционную эффективность. Надежные методики управления данными важны не только в отношении соблюдения требований к проверке данных, но и с точки зрения обеспечения надежности, целостности и удобства использования геологических данных на всем протяжении их жизненного цикла. Кроме того, обеспечивается улучшенная связь между подразделениями по разведке и добыче. Управление данными по геологоразведке может способствовать передаче данных на протяжении всего жизненного цикла вплоть до этапов работы рудничных геологов и осуществления добычи.
Как использовать технологии управления данными и цифровые рабочие процессы для защиты данных
Управление данными имеет жизненно важное значение во всех горнодобывающих проектах, но особенно в тех, которые связаны с контролем содержания полезного компонента, где понимание качества руды зависит от целостности данных анализируемых образцов.
Эффективное управление данными требует четких процедур и политик — но они эффективны только при наличии соответствующих ограничений и при условии соблюдения требований персоналом. Именно в этой области решающую роль играет программное обеспечение для управления данными.
Платформы управления данными должны служить единым источником достоверной информации, доступным всем участникам проекта, чтобы гарантировать, что все специалисты работают на основе самой актуальной информации. Хотя эта доступность сама по себе снижает вероятность ошибок, платформы, включающие четкий и прозрачный контрольный журнал, такие как MX Deposit, обеспечивают дополнительную уверенность в том, что данные обрабатываются правильным способом во всех проектах.
Но как насчет инструментов, которые используются за пределами вашей платформы управления данными на разных этапах проекта? Когда группы специалистов по разным дисциплинам работают с разрозненными, несовместимыми программными средствами, передача данных вручную из одной системы в другую открывает возможности для человеческих ошибок или вмешательства людей в функционирование системы. Взаимосвязанные цифровые рабочие процессы способны закрыть этот пробел. Например, MX Deposit предлагает общедоступный API, при помощи которого программное обеспечение может осуществлять непосредственную интеграцию с лабораториями, обеспечивая пользователям возможность напрямую отправлять и получать результаты контроля и обеспечения качества, сводя к минимуму обработку данных вручную.
Поскольку платформы, подобные MX Deposit, разработаны специально для проектов по добыче полезных ископаемых, они предлагают интуитивно понятные интерфейсы, которые быстро и легко осваиваются участниками проектов, что еще больше снижает риск ошибок.
Постановка отчетливого акцента на управлении данными и внедрении цифровых рабочих процессов дает горнодобывающим компаниям возможность эффективно справляться со сложностями, которые встречаются в их работе.
Проблема № 3: Поиск технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, подходящих для данной цели
Чтобы идти в ногу с конкурентами и технологическим прогрессом, в стремлении обеспечить экологическую устойчивость и эффективность добычи полезных ископаемых горнодобывающие компании постоянно выходят за пределы зоны комфорта. Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни, но как можно успешно применять их в проектах по добыче полезных ископаемых?
Для горнодобывающих предприятий, внедряющих машинное обучение и искусственный интеллект, эти технологии способны предоставить много преимуществ — от упорядочивания задач и ускорения принятия решений до оптимизации распределения ресурсов, что обеспечивает устойчивый рост в условиях сегодняшнего рыночного ландшафта, для которого характерна неистовая конкуренция. Например, улучшая сбор и анализ данных с помощью машинного обучения, горнодобывающие компании могут эффективнее использовать имеющийся в их распоряжении огромный объем всевозможных данных. Это позволяет им извлекать преимущество из этой бесценной информации в целях оптимизации работ по контролю содержания полезного компонента, снижения неопределенности и повышения точности и скорости операционных процессов.
Вся ваша проектная группа может работать с единым источником достоверных данных.
Тем не менее, одним из решающих факторов является обеспечение того, чтобы алгоритмы ИИ и машинного обучения были крепко и глубоко связаны с достоверными с точки зрения геологии принципами. Для этого геологам, инженерам по разработке программного обеспечения и специалистам по работе с данными требуется тесно сотрудничать, чтобы обеспечить геологическую обоснованность расчетов в алгоритмах. Это позволяет защитить целостность геологических интерпретаций и решений, уберегая от возможных неточностей или некорректных интерпретаций, которые могут поставить под удар операционную эффективность и безопасность.
Без применения контекста этих геологических принципов или количественной оценки самых последних данных существует абсолютно реальный риск неверно классифицировать породу и задерживать принятие решений, что потенциально может ухудшить операционную эффективность и прибыльность.
Повышение производительности с помощью машинного обучения и ИИ, специально разработанных для горнодобывающей промышленности
Бурение скважин — это процесс, который требует большого объема данных и может быть длительным и дорогостоящим, и потому представляет собой идеальную возможность для повышения производительности с помощью машинного обучения.
Например, машинное обучение используется в функции AutoCrop для автоматической обрезки фотографий керна и размещения их в том порядке, в котором керн был извлечен из скважины, ускоряя процесс съемки и регистрации изображений. В результате получаются последовательные и организованные данные изображений, прошедшие надлежащую очистку, что улучшает визуализацию и анализ изображений керна, отобранного в ходе алмазного бурения.
Пример использования функции Autocrop для автоматической обрезки изображений
Интеграция с Leapfrog Geo обеспечивает пользователям возможность проверять данные моделей и поддерживать более глубокий анализ рудного тела, отображая возле смоделированных скважин фотографии керна, расположенные вдоль ствола скважины. Функция AutoCrop также обрабатывает архивные данные, размещая их на облачном портале, чтобы вы могли легко получить к ним доступ и обмениваться этими данными. Такая стандартизация и централизация улучшает процесс принятия решений, экономит время и максимально увеличивает отдачу от инвестиций за счет более быстрого предоставления высококачественных данных изображений.
Функция автоматической обрезки AutoCrop в Imago — лишь один пример того, как машинное обучение (при условии надлежащей интеграции в программное обеспечение для горнодобывающей отрасли, доказавшее свою эффективность) сокращает время от сбора данных до создания моделей, позволяя быстрее принимать более обоснованные решения, обеспечивая экономию денежных средств и улучшая результаты буровых работ.
Заглядывая в будущее производительности горнодобывающей отрасли
Совместное применение интеграции данных, усовершенствованного моделирования и машинного обучения меняет контуры производительности горнодобывающих предприятий завтрашнего дня.
Приоритетная роль совместной работы, взаимосвязанные рабочие процессы, надежные структуры управления данными и принятие на вооружение новых технологий, таких как ИИ и машинное обучение, — вот ключевые шаги, которые должны предпринять горнодобывающие компании, чтобы достичь беспрецедентного уровня эффективности, производительности и прибыльности по всей цепочке создания стоимости.
Подобный интегрированный подход не только оптимизирует операционную деятельность — он также обеспечивают четкость, гибкость и устойчивое развитие при выполнении всех операций. По мере того, как горнодобывающие предприятия продолжают адаптироваться и внедрять инновации, они готовятся прокладывать путь в будущее, где производительность в горнодобывающей промышленности будет достигать новых высот, стимулируя устойчивый рост и успех в отрасли с постоянно меняющимся ландшафтом.
Управление изменениями и их внедрение
Но есть общий фактор, который связывает все три проблемы и препятствует прогрессу — это люди.
Внедрение изменений на рабочем месте часто оказывается сложной задачей, поскольку они нарушают устоявшийся порядок вещей и вносят неопределенность — а это, в свою очередь, может стать причиной стресса и тревожности. Мы знаем, что человеческий мозг склонен отдавать предпочтение привычным вещам, чтобы экономить когнитивные ресурсы, из-за чего работники естественным образом сопротивляются изменению привычных для них методик.
Специалисты, работающие в отделах геологии, часто предъявляют претензии к качеству данных, из-за чего могут предпочесть и дальше сохранять сложившееся положение дел.
В групповом обсуждении Seequent с отраслевыми экспертами (ознакомиться с аналитическим документом можно по этой ссылке) Мэтт Блаттман (Matt Blattman), директор по техническому обслуживанию в компании Hecla Mining, рассказывает о проблемах, связанных с внедрением новых технологий. Мэтт сообщает коллегам: «Одним из факторов, которые заставляют людей отказываться от новых рабочих процессов и возвращаться к работе «по старинке», является проблема с качеством данных либо неполнотой данных. Это создает у них впечатление, что процесс не работает либо не обеспечивает точность данных, поэтому они возвращаются к старому, привычному для них способу работы».
Преодоление такого сопротивления требует серьезных усилий по взаимодействию с людьми и комплексной поддержки со стороны руководства горнодобывающих предприятий. Однако достигаемые преимущества определенно стоят затраченных усилий.