Реклама. ООО «Норд Клан», ИНН 7325165872
Erid: F7NfYUJCUneLtX7eMawa
Цифровая платформа на основе машинного зрения и нейросетей ML Sense применяется для контроля качества продукции на десятках производственных предприятий по всей России. Два новых решения «ML Sense. Инородные тела» и «ML Sense. Контроль фракций» особенно актуальны для отраслей добывающей промышленности.
Разработчик платформы ML Sense ИТ-компания Nord Clan вот уже четыре года помогает предприятиям конвейерного типа решать их задачи с помощью искусственного интеллекта. Среди проектов — контроль качества углеродного волокна на заводе по производству композитных материалов ГК «Росатом», дефектоскопия на поверхности металла для ГК «Техностиль», контроль качества сборки водонагревателей для завода «Аристон» и многие другие.
ML Sense входит в реестр отечественного ПО — это импортозамещающая технология. А значит, производитель выполняет поручения президента РФ по внедрению систем искусственного интеллекта на предприятии.
Применение ИИ в промышленности приносит измеримый эффект: оно позволяет отделу технического контроля ускорить процесс отбраковки и исключить человеческий фактор, а производству повысить процент выпускаемой продукции высокого качества, соответствующей международным стандартам.
Яркий пример — внедрение ML Sense на заводе «Техностиль», который выпускает сэндвич-панели и рулонную сталь. Если раньше производственный процесс по выявлению дефектов и подготовке отчёта по отбраковке поставщику занимал два рабочих дня, то сейчас не более 20 минут с момента запуска системы до вывода данных.
Машинное зрение на предприятиях добывающей промышленности
Недавно Nord Clan прошёл сертификацию по государственной регистрации двух новых решений на платформе ML Sense:
- «ML Sense. Инородные тела» — решение, способное находить на лентах с породой металлические частицы, резину, дерево, пластик, которые могут повредить мельницы;
- «ML Sense. Контроль фракций», — решение, которое позволяет контролировать размер кусков породы в реальном времени для оптимизации процесса помола.
Разработки уже опробованы на нескольких горно-обогатительных комбинатах в Мурманской области.
Определение инородных тел в руде дробильной фабрики
Разработка и внедрение системы видеоаналитики для определения инородных материалов в руде дробильной фабрики. Именно так можно обозначить задачу, которую мы получили от горно-обогатительного комбината.
Чтобы объяснить проблему, нужно описать технологический процесс работы ГОКа. Экскаваторы собирают руду в карьерах, грузят её в самосвалы. Те, в свою очередь, отвозят руду в дробильно-конвейерный цех. А теперь представьте, что в дробилку вместе с полезным ископаемым попал, например, один из зубьев экскаватора. Да, бывает, что они отламываются. Техника, которая измельчает руду, выйдет из строя. В результате остановится работа огромного ГОКа, что может привести к многомиллионным потерям из-за простоя оборудования.
Бывает, что инородные тела оказываются достаточно мелкими, чтобы не повредить мельницу. Например, это небольшие куски металла, части корней деревьев, мусор из пластика или резины. Но, попав на конвейерную ленту, они могут её порвать — это приведёт к остановке производства, ремонту ленты, простою сотрудников. В результате ГОК несёт серьёзные убытки.
Решение проблемы — внедрение системы «ML Sense. Инородные тела».
В зонах контроля на конвейере устанавливают высокоскоростные и высокоточные камеры. Они фиксируют видеопоток и передают его на анализ ML Sense. Система интенсивного освещения в местах выявления дефектов повышает точность работы устройства.
«ML Sense. Инородные тела» анализирует входящие данные и сравнивает их с референсными. При этом оператор качества видит отчёт о функционировании системы в режиме реального времени на экране своего автоматизированного рабочего места.
Если обученная нейросеть обнаруживает инородные тела, оператор получает оповещение. Он может остановить конвейер и убрать мусор с ленты. Таким образом, ML Sense обнаруживает инородные тела в руде со 100% точностью.
В результате ГОК получает:
- экономический эффект — оборудование больше не ломается из-за инородных тел, производственные простои снижаются до нуля;
- мотивацию сотрудников — система избавляет их от визуального контроля, позволяет работать быстрее и с большей пользой для компании;
- цифровизацию и импортозамещение — производитель внедряет российскую систему искусственного интеллекта на предприятии.
Контроль негабаритных фракций дроблёной руды
Такой тип контроля нужен, чтобы крупные фракции породы не скапливались на конвейерной ленте. Ведь из-за таких скоплений забиваются дробильные мельницы и бункеры. Негабаритные фракции блокируют бункер, что приводит к скоплению тонн породы и остановке конвейера на длительное время.
Решением для ГОК стал «ML Sense. Контроль фракций».
Принцип его работы тот же. Над конвейерной лентой между дробилками устанавливаются высокоскоростные камеры и осветительные приборы. Видеопоток фиксируется и передается на анализ цифровой платформе на основе машинного зрения и нейросетей ML Sense.
«ML Sense. Контроль фракций» определяет размер фракций дроблёной руды и выдаёт отчёт о работе системы в режиме реального времени на экране пульта управления оператора качества. Если алгоритм на основе нейросетей заметит отклонения от заданных техническими регламентами параметров, оператор получит уведомление. Это позволяет эффективно настраивать дальнейшие технологические процессы.
Например, крупные фракции руды на определённых участках могут указывать на проблему с дробилками или просеивающими поверхностями. В этом случае оператор передаёт дробильщикам, что нужно скорректировать работу оборудования, которая выдаёт крупную фракцию. В результате на ГОКе повышается производительность мельниц обогащения и качество железорудного концентрата.
И ещё несколько слов о повышении эффективности работы дробильного оборудования и рациональном управлении процессом обогащения. В цехе дробления руда проходит обработку на множестве агрегатов. Между ними она непрерывно движется по ленте. Размер фракций в руде может очень сильно отличаться. Это делает производство концентрата руды в нужных значениях дольше и, соответственно, дороже.
И вот для того, чтобы стабилизировать технологический процесс на обогатительной фабрике, выполнять плановые задания и снижать материальные затраты при производстве концентрата, ГОКу необходимо внедрение современной автоматизированной системы по контролю крупных фракций дроблёной руды. С этим тоже успешно справляется ML Sense.
Использование цифровой платформы на основе машинного зрения и нейросетей ML Sense в добывающей промышленности уже доказало свою эффективность.
Компания Nord Clan
mlsense.nordclan.com
welcome@nordclan.com
8 (499) 112 39 39
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.