Новые подходы в стратегическом планировании горных работ

Автор: Алексей Фатеев, старший консультант по решениям в горной отрасли Dassault Systèmes

Эффективное стратегическое планирование — один из важнейших факторов успеха горнодобывающего производства, так как основная ценность для компании создаётся именно на этом этапе. Современные программные решения в сфере автоматизации, планирования и имитационного моделирования горных работ открывают новые возможности для принятия оптимальных решений.

Что из себя представляет стратегическое планирование применительно к горнодобывающей отрасли? В самом общем смысле — это необходимость ответить на ряд вопросов, среди которых следующие. Каковы запасы и предельный карьер? Откуда начать отработку карьера? Какую производительность выбрать? Какие существуют риски? Есть и другие вопросы, на которые необходимо ответить при планировании горных работ.

Оптимизация через анализ переменных

Несмотря на то, что вопросы звучат довольно просто, для получения верных ответов требуется скрупулёзный анализ огромного количества данных. При этом требуемые данные можно разделить на две группы: внешние переменные и проектные переменные.

Внешние переменные характеризуются тем, что их невозможно контролировать. К их числу можно отнести такие показатели, как цены на металл и особенности геологии. Изменения в значениях таких данных способны внести серьёзные коррективы в стратегический план предприятия. Потому критическое значение имеет возможность предусмотреть влияние показателей на производство и с учётом этого продолжать планирование.

В свою очередь, проектные данные, например, производительность конкретного предела, оборудование или альтернативные варианты последовательности отработки карьеров — это показатели, изменение которых зависит от воли и ресурсов компании.

Комбинации различных данных обоих типов создают калейдоскоп возможных сценариев. Однако поиск и последующий анализ тысяч вариантов невозможно провести вручную.

Решением данной проблемы является автоматизация составления цикла производственных процессов и анализа полученных результатов. На сегодняшний день эта задача передаётся специальному программному обеспечению, обладающему соответствующим функционалом.

Подобные цифровые инструменты позволяют создавать функциональный цикл с возможностью проводить множество различных цифровых экспериментов, тестируя различные параметры и переменные. Поиск вариантов решений осуществляется с помощью таких подходов, как проектирование эксперимента (Design of experiment), симуляция, оптимизация, а также благодаря методам определения равновесного состояния.

Метод проектирования эксперимента (DOE) подразумевает, что пользователь самостоятельно задаёт переменные и набор вариантов их значений. Затем из результатов работы приложения выбирается решение, которое отвечает заданным приоритетам.

Другой вариант — это оптимизация.  В рамках оптимизации планировщик задаёт не конкретные значения переменных, а их рамки, в которых предприятие может работать. Кроме того, в функции указывается цель оптимизации, например, максимизация NPV. В результате формируется список решений, ранжированных по тому, насколько они способствуют достижению требуемых целей.

Однако нельзя забывать, что лучший вариант не всегда является оптимальным. Часто потенциально лучшее значение крайне чувствительно к изменению параметров — даже незначительные корректировки могут привести к тому, что проект потеряет всю ценность. Для того чтобы найти самое оптимальное решение, используются методы нахождения равновесного состояния, наглядным образом демонстрирующие ровное плато решений.

Как уже было отмечено, недостаточно просто найти все возможные варианты. Не менее важной задачей является выделение из них лучшего. Осознавая это, разработчики программных продуктов также предоставляют своим пользователям методологии анализа полученных результатов.

Анализ найденных вариантов решений можно проводить в формате трёхмерных графиков (например: «холм ценности»), линейных таблиц и связанных между собой точечных диаграмм (scatter plot diagrams), на которых демонстрируется предпочтительный вариант. Кроме того, пользователям доступен режим многокритериального анализа, в рамках которого задаются необходимые критерии, а система на их основании определяет лучший результат.

Упомянутая методология нахождения и анализа вариантов производственных решений эффективна на всех этапах разработки стратегического плана горнодобывающего предприятия: от этапа выбора оболочки предельного контура карьера и направления его отработки до менеджмента рисков. Подобный функционал доступен в промышленных решениях компании Dassault Systemes, их использование помогает решать не только задачи планирования, но и достигать других целей горнодобывающих предприятий. 

Суммируя сказанное, можно сделать вывод, что оптимизация производственной деятельности предприятий горной отрасли связана с автоматизацией производственных процессов, в том числе стратегического планирования. Наиболее продвинутые современные программные решения позволяют упростить разработку стратегических планов и в результате способствовать увеличению прибыли предприятий горнодобывающей области.