Интеллект ИИ постепенно вступает в эпоху технологического бума. В повседневной жизни повсеместно встречаются примеры использования ИИ для оптимизации жизни. Мы не можем не задаться вопросом, может ли интеллект ИИ войти в промышленную сферу, объединив стальные гиганты с интеллектом для достижения промышленного супер-интеллекта. Сегодня давайте подумаем, как повлияет ИИ на ленточные конвейеры для горнодобывающей промышленности в будущем.

1. Повышение эффективности работы

Мониторинг в реальном времени и предотвращение неисправностей
Алгоритм искусственного интеллекта использует высокоточные датчики и технологию визуального распознавания для фиксации рабочего состояния ленты (например, отклонение, отсутствие нагрузки, смешивание посторонних материалов и т. д.) в режиме реального времени, достижения миллисекундного уровня предупреждения о скрытой опасности и запуска механизма автоматической регулировки, снижения зависимости от ручных проверок и сокращения времени простоя.

Оптимизация энергоэффективности на основе данных
Сочетая исторические данные о работе с параметрами, собираемыми в режиме реального времени (скорость, натяжение, нагрузка и т. д.), модель искусственного интеллекта может предсказать наилучший режим работы Ленточные конвейеры, динамически регулировать мощность двигателя и ритм транспортировки, а также снизить потребление энергии в режиме холостого хода. Это позволяет сократить потребление энергии на месте и сэкономить расходы на эксплуатацию оборудования для владельцев.

2.Модернизация системы безопасности

Многомерное предупреждение о рисках
ИИ объединяет видеонаблюдение, датчики окружающей среды и данные о работе оборудования для создания комплексной системы идентификации скрытых опасностей «отклонение – разрыв – посторонние предметы – скольжение».

Скоординированное управление поведением персонала и экологической безопасностью
Благодаря компьютерному зрению мы можем идентифицировать такие виды поведения, как неиспользование средств защиты и пересечение ремней в нарушение правил, и одновременно отслеживать экологические риски, такие как концентрация газа и смещение крыши, таким образом достигая предупреждения о связи «человек-машина-окружающая среда».

3.Изменения в модели эксплуатации и технического обслуживания

ИИ анализирует вибрацию, температуру и другие параметры оборудования, чтобы предсказать скрытые риски, такие как износ роликов и разрушение подшипников, заранее составить планы замены запасных частей и сократить производственные потери, вызванные внезапными отказами.

Вызовы и предложения: В настоящее время нам все еще необходимо преодолеть способность обобщения алгоритмов в сложных геологических условиях и укрепить стандарты совместимости данных межбрендового оборудования. В будущем нам необходимо углубить интеграцию «ИИ + роботы», чтобы добиться полной автоматизации таких операций, как очистка и обслуживание ленточных конвейеров.