Активное внедрение цифровых технологий, таких как автоматизация, интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (ИИ) и 3D-печать, открывает новые возможности для оптимизации горных работ, снижения затрат и минимизации экологических рисков. Современная горнодобывающая промышленность находится на этапе глубокой цифровой трансформации, обусловленной необходимостью повышения эффективности, безопасности и устойчивости производственных процессов. Однако уникальные условия отрасли, включая геологическую неопределенность, сложность эксплуатации оборудования и высокие требования к безопасности, создают значительные барьеры для прямого заимствования технологий из других секторов.
Современные инновационные процессы в горнодобывающем секторе представляют собой комплекс взаимосвязанных технологических направлений. Доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Ольга Владимировна Доможирова выделяет наиболее значимые технологии: автоматизация производственных процессов, применение роботизированных систем, внедрение интернета вещей (IoT), анализ больших данных (Big Data), системы мониторинга в реальном времени, аддитивные технологии (3D-печать) (рис. 1).
Рисунок 1 – Ключевые цифровые технологии в горнодобывающей промышленности
I. Автоматизация и роботизация. Анализ практического применения данных технологий выявляет существенную диспропорцию в их внедрении. Наиболее распространёнными остаются системы автоматизации на стадиях переработки сырья, где они успешно эксплуатируются в течение последних десятилетий.
Однако критически важный этап погрузки полезных ископаемых и вскрышных пород остаётся слабо автоматизированным. Основными технологическими барьерами выступают: динамические изменения физико-механических свойств горной массы, пространственное залегание руды, необходимость обработки оперативных геотехнических данных.
«Автоматизация» является наиболее упоминаемой технологией в докладах компаний. Среди всех цифровых технологий автоматизация демонстрирует наиболее выраженное трансформационное воздействие. На автоматизацию влияет целый ряд других цифровых технологий, такие как роботизация, «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «3D-печать». «Автоматизация» является центральным компонентом сети и, следовательно, центральным столпом для горнодобывающей промышленности и часто рассматривается как конечная перспектива цифровой трансформации.
II. Интернет вещей. В горнодобывающей деятельности данная технология находит практическое применение в следующих направлениях.
1. Операционный менеджмент:
- мониторинг пространственного позиционирования погрузочно-транспортной техники;
- контроль параметров загрузки оборудования;
- оптимизация логистических потоков мобильных агрегатов.
2. Системы обеспечения безопасности:
- отслеживание персонала в шахте;
- раннее предупреждение об опасных ситуациях.
Ключевым преимуществом IoT-решений является их экономическая эффективность, обусловленная возможностью интеграции недорогих сенсорных устройств с единой платформой сбора и обработки данных. При этом следует различать общепромышленный IoT и его специализированную модификацию – промышленный интернет вещей (IIoT), обладающий следующими отличительными характеристиками: ориентация на непрерывные технологические процессы, обработка значительных массивов информации в реальном времени, повышенные требования к надежности и отказоустойчивости, - отмечает Аида Хизриевна Казанбиева, доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.
Технологическую основу IIoT-систем составляют: распределенные беспроводные сенсорные сети (WSN), системы виртуального мониторинга, киберфизические производственные комплексы, платформы обработки больших данных.
IoT как технология, управляемая данными, может полностью раскрыть свой потенциал в сочетании с подходами «автоматизация», «искусственный интеллект» и «машинное обучение».
III. Большие данные и данные в реальном времени. «Большие данные» относятся к исключительно крупным массивам информации, которые невозможно эффективно обработать традиционными методами. «Данные в реальном времени» характеризуются не объемом, а скоростью обработки и актуальностью для оперативного принятия решений. Эти два концепта образуют основу цифровизации горнодобывающей отрасли.
Так, системы предиктивного обслуживания оборудования и техники, позволяют лучше прогнозировать механические поломки и состояние, а также отслеживать оборудование и операторов. Другие возможные применения включают критические системы мониторинга атмосферы, такие как обнаружение опасных примесей и газа, а также измерение воздействия пыли для немедленного обнаружения опасностей.
Большие данные выступают питательной средой для других цифровых технологий. Машинное обучение использует их для тренировки алгоритмов, IoT-устройства поставляют сырье для анализа, а облачные платформы обеспечивают инфраструктуру хранения, а искусственный интеллект позволяет автоматизировать процесс. Когда дело доходит до анализа множества сложных наборов данных, где современные инструменты и приборы достигают своего предела, системы «больших данных» становятся ключевой технологией успеха.
IV. Искусственный интеллект и машинное обучение. Современные подходы к цифровизации горного производства включают применение искусственного интеллекта (ИИ) – совокупности алгоритмических решений, имитирующих когнитивные функции человека для автоматизации технологических операций. Особое место занимает машинное обучение (МО) – специализированный раздел ИИ, основанный на выявлении скрытых закономерностей в структурированных ретроспективных данных.
Методы МО уже успешно применяются в горнодобывающей промышленности. Например, анализ минерального состава горных пород с использованием данных инфракрасной спектроскопии и аэрофотосъемки с БПЛА могут обрабатываться алгоритмами МО для определения минералогии пород в районах добычи. Кроме того, прогнозирование технического состояния оборудования с ранним выявлением потенциальных отказов, предотвращением катастрофических повреждений и оптимизацией графика технического обслуживания. Несмотря на доказанную эффективность указанных решений, масштабная имплементация ИИ-технологий в горнодобывающем секторе остается ограниченной.
ИИ и МО являются важнейшими цифровыми технологиями, использующимися в горнодобывающей промышленности. «Автоматизация» сильно коррелирует с обеими технологиями, что можно объяснить фундаментальной целью ИИ и МО – автоматизировать задачи. Значительными проблемами для горнодобывающей промышленности являются растущая сложность и объем геологических и машинных данных, а также потеря квалифицированных операторов. Именно поэтому когнитивные технологии, ИИ и МО так важны для будущего горнодобывающей промышленности.
V. 3D-печать. Аддитивное производство (3D-печать) занимает особое место среди цифровых решений, поскольку позволяет трансформировать виртуальные модели в физические объекты.
В горнодобывающей промышленности возможной областью применения 3D-печати является производство запасных частей и компонентов, изготовленных на заказ, что, в свою очередь, может снизить затраты на хранение, производство и сроки доставки. Кроме того, 3D-модели инфраструктуры (например, зданий) используются для проведения испытаний на прочность и повреждение в различных геотехнических условиях.
3D-печать связана с «автоматизацией», а также с ИИ и МО, поскольку компьютеризированный производственный процесс усиливает общий подход к автоматизации. Поскольку печать запасных частей часто является реакцией на отказ компонентов, МО может помочь спрогнозировать отказ и начать 3D-печать заранее, чтобы сократить время простоя. Кроме того, МО может помочь улучшить форму запасных частей, анализируя вышедшие из строя компоненты. Таким образом, производство на месте индивидуальных запасных частей с помощью 3D-печати может существенно изменить логистическую цепочку поставок на предприятия.
Итак, ключевые цифровые технологии в горнодобывающей промышленности тесно взаимосвязаны и дополняют друг друга. Таблица 1 отражает взаимовлияние технологий (табл. 1).
Таблица 1 – Взаимовлияние цифровых технологий в горнодобывающей промышленности
Оценки основаны на их функциональной совместимости и синергетическом эффекте при совместном использовании. Такие технологии, как автоматизация, IoT и искусственный интеллект, играют центральную роль в цифровой трансформации отрасли, поддерживая и усиливая другие направления. При этом на пути внедрения цифровых технологий в горнодобывающей промышленности по-прежнему существуют препятствия. Принятие технологий зависит от таких факторов, как масштабы производства, сложность адаптации решений к специфики производственных условий, наличие обученного персонала и готовность компании играть ведущую роль в распространении технологий. Для успешной цифровой трансформации горнодобывающей отрасли необходимо преодолевать указанные барьеры и активно инвестировать в обучение и подготовку кадров, что в конечном итоге обеспечит повышение конкурентоспособности и устойчивое развитие сектора.
