От плана к 100%-ной загрузке фабрики: кейсы «АИОМ Технологии» в цифрах

Алексей Фатеев, технический директор «АИОМ Технологии»

На любом горно-обогатительном комбинате ключевой показатель – загрузка фабрики. Ее недозагрузка оборачивается потерей концентрата и выручки. Вся производственная цепочка в карьере работает на одну задачу: вовремя подать на фабрику руду нужного качества и в нужном объёме. Парк техники ограничен, самосвалы стареют, новые машины доставать всё сложнее. При этом большинство предприятий до сих пор рассчитывают графики работы транспорта и формирование шихты в Excel. На это уходят дни, а иногда и недели. Таблицы не позволяют учесть все реальные условия, поэтому план, составленный вручную, часто неисполним с первого дня.

Алексей Фатеев, технический директор «АИОМ Технологии», на примере трёх реальных кейсов компании для горнодобывающих предприятий рассказал, как можно заменить ручные расчёты в Excel на математические алгоритмы и 3D-моделирование. В каждом из проектов ключевым результатом стала исполнимая шихта и стабильная загрузка фабрик без перебоев.

Главное отличие горного планирования от производственного – пространственный характер задачи. На заводе станки и конвейеры зафиксированы в пространстве, а детали движутся между ними. В карьере экскаватор не привязан к точке, он перемещается по уступам, самосвалы ездят по дорогам, горная масса перераспределяется между складами и отвалами. Это не просто логическая задача, а логико-пространственная. Например, нельзя начать разработку нижележащего блока, пока не отработан верхний.

Многие предприятия до сих пор планируют такие процессы в Excel. Это понятный и доступный инструмент, но он неэффективен для задач такого уровня сложности. Ручной расчёт не позволяет охватить все ограничения: производительность экскаваторов, техническую готовность транспорта, пропускную способность дорог, вместимость складов и отвалов, последовательность отработки блоков, графики ремонтов. Инженеры вынуждены подбирать параметры вручную, подбирая варианты, но в результате получают лишь приблизительное решение. Планы часто неисполнимы, фабрика недогружена, оборудование простаивает, недропользователи несут реальные убытки.

Для решения этих задач команда горных инженеров и геологов из «АИОМ Технологии» разработала платформу PAZL:TAKT. Это единая система сквозного планирования открытых горных работ. Ключевая особенность – в математике. Большинство решений, включая западные аналоги, используют «жадный» алгоритм, который ищет оптимум только на один период вперёд. Такой подход рассчитывает лишь потребность в самосвалах и не поддерживает сложные модели шихтовки.

Собственный алгоритм PAZL:TAKT построен на базе MILP (Mixed-Integer Linear Programming) и работает глобально. Он ищет оптимум одновременно на всех периодах планирования, учитывает ограничения по парку самосвалов, максимизирует загрузку промышленного оборудования и достигает целевых показателей шихты по всей цепочке – от забоя до фабрики. Транспортировка и шихтовка оптимизируются в едином цикле, а не по отдельности.
Платформа строится на четырёх принципах: максимум ограничений, оптимизационные алгоритмы, трёхмерные интерфейсы и цифровая связь между горизонтами планирования. Это инструмент, который помогает горному инженеру найти решение, отвечающее всем производственным условиям.

Если не учитывать реальные ограничения, план остаётся только на бумаге. Можно запланировать вывоз горной массы на конкретный отвал, но, если его вместимость исчерпана или дорога перегружена, план сорвётся. Можно рассчитать шихту, но, если на складах нет руды нужного качества, фабрика встанет. Именно поэтому в систему встроены все значимые ограничения, действующие на предприятии.

Первый блок ограничений – геологические модели, показывающие распределение руды с разными характеристиками. Данные поступают из Surpac, Micromine, CSV.

Второй блок – ресурсы: экскаваторы, буровые установки, смесительно-зарядные машины, конвейеры, самосвалы. Учитываются производительность, графики ремонтов и техническая готовность.

Третий блок – транспортная модель. Самосвалы имеют скорость, грузоподъёмность, время на погрузку и разгрузку. Строится сеть дорог, движение маршрутизируется автоматически. В основе расчётов – реальный парк техники. Алгоритм ищет решение в рамках доступных машин. Если их не хватает, система выдаёт рекомендацию по снижению объёмов.

Четвёртый блок – склады, отвалы и фабрика. Учитываются вместимость отвалов, ограничения по приёмке, циклы заполнения и отгрузки складов, потребности фабрики. Фабрика – главное звено. Сколько руды она переработает – столько концентрата будет произведено, а значит, столько предприятие получит выручки. Задача системы – обеспечить стабильную загрузку фабрики без простоев.

Первый пилотный проект реализован на железорудном комбинате. На предприятии работают 20 экскаваторов, 10 отвалов, 28 штабелей складов, 65 самосвалов. До внедрения добычу планировали в иностранной системе, но расчёты транспорта и шихтовки велись вручную. Основная проблема на предприятии – дефицит техники. Поэтому нужно было минимальным количеством транспорта вывезти вскрышу и обеспечить фабрику рудой без простоев.

Совместная команда разработчика и заказчика сформулировала бизнес-цели: стабилизация объёмно-качественных характеристик шихты и снижение грузооборота за счёт оптимального распределения горной массы по пунктам разгрузки. В «АИОМ Технологии» для этого разработана собственная методология внедрения – от целеполагания до реализации.

Результаты пилотного проекта: фабрика загружена на 100 %, среднее содержание железа повысилось на 1 %, плечо откатки сократилось на 1,5 %. В пересчёте на парк это высвободило один самосвал. Заказчик оценил потенциальный эффект в 400 млн рублей в год.

Второй проект сложнее с точки зрения логистики. У заказчика шесть карьеров и две фабрики. Одна использует флотацию, вторая – цианирование. Каждая требует свой тип сырья. Главный вызов – усреднительные склады перед флотационной фабрикой. Руда поступает через четыре склада, где бульдозерами формируют слои с заданным содержанием. Сначала склад заполняют до целевых показателей, потом начинают отгрузку. Отгружать одновременно несколько складов нельзя.
Алгоритм адаптировали именно под эту схему. Система распределяет руду по складам так, чтобы к нужному моменту на каждом было сформировано сырьё требуемого качества. Одновременно решается задача по второй фабрике, где усреднение происходит за счёт одновременной подачи с нескольких складов. В этом проекте стояла обратная задача – максимизировать транспортную работу, загрузив все 35 самосвалов на дальние маршруты. Заказчик не считал экономический эффект, но система обеспечила 100%-ную загрузку обеих фабрик.

Самый сложный с математической точки зрения проект – для крупного золотодобывающего предприятия с тремя фабриками. Заказчику требовалось шихтовать руду сразу по пяти компонентам: технология обогащения чувствительна к колебаниям многих показателей. На предприятии 13 точек отвалообразования, но одновременно могут работать только пять – по числу бульдозеров.

Команда реализовала ограничение на количество активных отвалов и решила многокомпонентную задачу. Все три фабрики загружены на 100 % с целевыми показателями по золоту и четырём компонентам. Вскрыша распределена по пяти точкам. Экономику заказчик не оценивал, но главное – планы, которые раньше требовали множества итераций и часов работы, теперь система формирует за 20 минут.

Оценив дорожную карту развития продукта, в этом году команда «АИОМ Технологии» приняла стратегическое решение о вхождении в холдинг разработчиков промышленного ПО «Экспанта». В холдинге уже собраны компании, чьи решения закрывают смежные задачи: тактическое планирование дополняется управлением цеховыми процессами, математическое моделирование оптимизирует производственные и логистические планы в едином контуре.

Ремонты, управление отклонениями, складская логистика автоматизируются с помощью ИИ-ассистентов. Финансовый контур закрывают системы CPM/EPM. На уровне технологических процессов работают ИИ-рекомендательные системы и СУУТП. В единой среде предприятие получает сквозную видимость – от забоя до отгрузки, от плана ремонта до состояния техники, от бюджета до исполнения. Это позволяет выходить на плановые показатели с первого дня.

Уже есть практические результаты: с вендором Datana ведутся эксперименты с агентным ИИ для анализа планирования и автозапуска оптимизаторов. С коллегами по объёмному планированию из Hive Mind AI отработаны совместные проекты для подземных работ – их экспертиза в математическом моделировании дополняется нашей экспертизой в горном деле. Такие коллаборации создают продукты будущего, которых на рынке пока нет.

Сейчас система закрывает горизонт – месяц с детализацией по дням. В этом году команда доделывает модуль буровзрывных работ и препроцессор для подготовки участков добычи. В планах на следующий – разработка среднесрочного планирования на год – три-пять лет. Дальше – оперативное планирование на смену с интеграцией диспетчеризации в реальном времени

Ключевая задача платформы – создать сквозную цифровую связь между горизонтами. План с краткосрочного уровня должен передаваться в оперативный в цифровом виде, без перевода вручную. Это требует наличия у предприятий систем ремонтов, высокоточного позиционирования экскаваторов, 3D-моделей складов. У большинства ГОКов этого пока нет.

Как только предприятия будут готовы, начнутся проекты по оперативному планированию. Контур должен замкнуться: спланировали – выполнили – собрали факт – перепланировали. Только тогда горнодобывающая компания получит не просто красивую модель, а работающий инструмент, который позволит принимать решения на основе актуальных данных.