Стойленский ГОК научил нейросеть проверять загрузку самосвалов рудой
Стойленский горно-обогатительный комбинат, расположенный в городе Старый Оскол Белгородской области, нашёл необычный способ повысить процент загрузки самосвалов и думпкаров железной рудой. На предприятии стали использовать нейросеть, сообщает пресс-служба комбината.
Искусственный интеллект, используя машинное зрение, сверяет видео с камер видеонаблюдения с «паспортами загрузки» и, если машины были загружены недостаточно, выдаёт соответствующие рекомендации.
Анализируется видео как с карьеров, где непосредственно ведётся сбор сырья, так и на железнодорожной станции, при загрузке груза в думпкары (вагоны для перевозки сыпучих материалов).
В релизе ГОКа отмечается, что с момента начала использования нейросетей для контроля за загрузкой на 6,5% снизилось потребление электричества, дизельного топлива стало уходить на 1% меньше, а объём перевозимой руды вырос на 1–2%.
«Наша цель — коэффициент загрузки транспорта 100%. Основной экономический эффект в этом случае мы получаем за счёт экономии электроэнергии для железнодорожного транспорта и дизельного топлива для автомашин», — заявил начальник управления по цифровой трансформации Стойленского ГОКа Андрей Немировский.
