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面向采矿公司的五种数字化致胜方案

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面向采矿公司的五种数字化致胜方案 hero image

数字化转型对于采矿业而言是一个巨大的机遇,可帮助其应对一系列最艰难的挑战。世界经济论坛预计,截至 2025 年,数字化转型创新带来的价值将超过 3200 亿美元。

但是,大部分数字化创新会以失败而告终。

这个问题并不局限于重工业。去年,一份 Gartner 分析报告称:预计有 85% 的大数据项目将以失败告终。Cisco 近期公布了其预估数据:所有目前开展的物联网项目中,有 75% 将面临失败。

所以采矿公司该如何安全地“走向数字化”?我相信,数字化致胜方案才是解决之道。这里列出了一些现成可用的技术,它们不仅能够实现此类方案,还能帮助采矿公司应对一系列重大挑战。

在这些技术中,绝大多数实施相对简单,并且具有可扩展性,这表示可以在某个领域应用并验证它们,随后再将其扩展到其它领域和应用中。

Learn more about how we’re advancing the mining industry.

方案 1:增强现实 (AR)
这个概念早已耳熟能详。其原理是将数字信息叠加到实物或设备上。具体可以通过平板电脑、手机和可穿戴设备来实现。

这听上去是一件很复杂的事情,但真的是这样吗?现代 AR 技术可实现应用程序的快速开发,无需编写代码! 而且相对于单纯地在实物上叠加数字信息,其实施成果更进一步:即实现虚拟协作。

这意味着,除了为现场人员提供实际过程中的实时信息以外,采矿公司还能让专家在远端指导设备维护,同时强化现有培训流程,为新员工打造易于记忆的定制化教学内容。

方案 2:混合型架构 (主流传感器与工业应用相结合)

混合型平台的美妙之处在于,它可以将设备上的主流低成本传感器或装置生成的数据与工业自动化信息结合在一起。想象一下,来自环境监控系统 (IoT 检测技术) 的信息与来自过程自动化系统的实时生产信息相融合。

在我看来,若能将 IoT 主流 (和低成本) 装置收集到的信息并入采矿自动化系统中,就极有可能实现运营的可见性,您的创造力才是唯一的限制。例如,可在线订购的即用型环境监控 IoT 开发套件。


方案 3:移动化
从本质上看,采矿作业的位置分布极为分散。当维修或操作设备时,现场工人往往发现自己无法直观地查看特定设备当前的运转情况。这种可见性和信息的缺乏不仅会降低生产率,还会导致不安全的作业方式。

而移动化工具 (例如:我们的 FactoryTalk® ViewPoint 应用程序) 可以让现场工人在安全的移动环境中监视、管理和控制过程。这些工具可通过 Web 浏览器访问,这意味着无需安装和维护客户端软件,可以降低总体拥有成本,实施过程也更加简单直接。

方案 4:分析方法
采矿公司面临的重大挑战之一就是信息不连贯和闭塞。设法将采矿公司各方面的信息汇集在一起并加以应用场景化,以便做出更合理、更具大局观的决策,这是一项长期艰苦的任务。

如今,FactoryTalk® InnovationSuite (由 PTC 提供支持) 等技术可以让采矿公司收集企业内部几乎所有源头的结构化和非结构化数据,并快速构建应用程序和决策工具。

除了使用分析方法实现广泛的运营可见性,您还可以在较小的范围内提高设备性能。可将基于控制器的模块 (例如:我们即将在今年春季推出的 LogixAI 模块) 直接插入到您的控制器框架中,以便对设备数据进行分析,并自动创建一个能够实现最佳运行参数的模型。

此类模块还可全程监视设备性能,并在运行情况超出预设参数时提醒操作人员。这意味着,采矿公司可以着手使用自助的预测性乃至规范性维护策略。

方案 5:仿真

采矿供应链由一系列错综复杂的物料移动和加工过程组成,而整个价值链中可能存在若干种物料移动组合:提取、运输、物资储备、加工厂、铁路和港口。

仿真工具可以帮助采矿公司分析其运营环节和供应链可能发生的变化,甚至将天气、市场需求和物价等外部因素一并考虑在内。

高级仿真工具 (例如:Arena®) 可实现所谓的离散事件建模。离散事件建模就是将复杂系统的行为以一系列明确事件的形式描绘出来的过程。在任何存在变数、资源受到约束限制或者系统交互复杂的过程中,这种方法几乎都有不错的效果。

离散事件仿真功能可以让用户全程快速分析过程或系统的行为,追寻问题的原因或可能的后果,并对过程或系统的设计或变更进行测试,而不会涉及到经费问题。

关于即用型数字技术如何让采矿作业更加高效、更具成本效益和更加安全,本文仅列出了少量事例。您可深入了解罗克韦尔自动化推进互联矿场建设的更多解决方案。

发布时间 2019年1月28日

主题: Mining, Metals & Cement

Fabio Mielli
Fabio Mielli
Strategy Marketing Manager, Energy & Mining, Rockwell Automation
Fabio Mielli brings extensive knowledge of industrial systems to the energy and mining sectors, with a focus on process, power and digital transformation. His 20+ years of experience include strategic planning and marketing leadership. His publications address topics such as predictive analytics for equipment reliability, energy optimization, and the application of digital platforms for improved operational efficiency in resource industries.
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