АЛРОСА внедряет на своих предприятиях автоматизированную систему мониторинга загрузки самосвалов, основанную на технологиях машинного зрения. Ключевая задача проекта — оптимизировать логистику горной массы и повысить общую производительность карьерных и подземных работ. Ожидаемый прирост эффективности перевозок оценивается в 10%.
Процесс построен следующим образом: с помощью лидарного сканирования создается высокоточная трехмерная модель кузова, которую в реальном времени анализирует нейросетевой алгоритм. Алгоритм не просто фиксирует факт загрузки, а вычисляет точный объем породы и коэффициент использования вместимости машины.
Эта аналитика в режиме реального времени стекается в единый диспетчерский центр. На основе объективных данных диспетчер может немедленно внести корректировки в ритм работы операторов техники, минимизируя простои и недогрузы.
Пилотная эксплуатация системы уже продемонстрировала конкретный экономический эффект — было дополнительно перевезено порядка 12 тысяч тонн алмазоносной руды. Для минимизации технологических рисков компания использовала параллельное тестирование двух независимых программно-аппаратных платформ в разных условиях — при подземной и при открытой добыче. Обе платформы подтвердили свою работоспособность, что позволяет тиражировать решение на все добывающие активы в течение двух лет.
Источник фото: Пресс-служба компании АЛРОСА
