ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИЕЙ И РЕМОНТОМ ОБОРУДОВАНИЯ Команда: Чернозём Капитан: Давыдов С.Д. Email: Davydov@mail.com Телефон: +79145749272 Данные команды - Давыдов Семён Д. - 20 лет, дебютный опыт, сбор информации 1 часть;
- Доржиев Самбу Д. – 17 лет, дебютный опыт, составление презентации;
- Бадараев Булат Д. – 17 лет, дебютный опыт, анализ задач;
- Вакуленко Иван Н. – 18 лет, имеется опыт, сбор информации 2 часть.
Основные задачи - Проанализировать основные задачи повышения эффективности эксплуатации и ремонтов оборудования на разрезе «Предгорный»
- Определить и ранжировать факторы, влияющие на их эффективность.
- Предложить комплекс многофункциональной системы мониторинга и контроля эксплуатации и ремонтов оборудования на разрезе «Предгорный»:
Анализ
ФАКТОРЫ
|
ПРОСТОИ
|
АВАРИИ
|
КАДРЫ
|
ЧЕЛОВЕЧ.ФАКТОР
|
ВНЕШН. УСЛОВИЯ
|
УРОВНИ ВЛИЯНИЯ
|
-Надежность
-Качество
-Обслуживание
-Устаревшее
|
-Нарушение Т/Б
-Пренебрежительное отношение к оборудование
-Ошибки в регламенте работ по ремонту
-Ошибки в организации производственного процесса
|
-Средний возраст
-Квалификация
-Образование
-Демография
-Здоровье
-Условия труда
|
-Обработка информации
-Настроение
-Отношение людей
-Социально психологические барьеры
|
- Стихийные бедствия
- Правительственное регулирование
- Экономическая и политическая ситуация
- Конкуренция между добывающими компаниями
- Информационные риски
- Научно-технические риски
| | | | | | | | Решение - По проведённому нами анализу, главным влияющим фактором, мы выделяем человеческий фактор-кадры, который в свою очередь влияет на все остальные факторы.
- В связи с этим мы предлагаем следующие решения. Так как людям сложно обрабатывать информацию в ручную мы предлагаем создать базу с искусственным интеллектом, которая будет обрабатывать полученную информацию, выявлять дефекты и находить решения для устранения производственных проблем и оптимизации ремонта оборудования: Поставить систему датчиков, создать специальную базу аналитики, систему диспетчеризации, цифровизация архивов(Подобная системе WENCO)
| |
Простои
|
Аварии
|
Кадры(человеческий фактор)
|
Внешние условия
|
Нарушение Т/Б
|
+
|
+
|
+
|
-
|
Квалификация
|
-
|
-
|
+
|
-
|
Образование
|
-
|
+
|
+
|
-
|
Устаревшее оборудование
|
+
|
+
|
-
|
+
|
Условия труда
|
-
|
+
|
+
|
+
|
Умение анализировать
|
-
|
-
|
+
|
-
|
Количество-качественная работа
|
-
|
-
|
+
|
-
|
Политическая-экономическая ситуация
|
+
|
-
|
+
|
+
|
Логистика
|
+
|
+
|
-
|
+
|
Можно предложить систему контроля и управления автотранспортом:(пример: система Wenco)
- Следить за Загрузкой ТС, расходом топлива, состоянием и расходом шин автосамосвалов, соблюдением скоростного режима и качеством работы операторов
- Система контроля эксплуатации буровзрывного и выемочного оборудования, вспомогательной техники и др.
- Отслеживание состояния основных узлов и агрегатов, прогнозирование периода их замены, учет количества поломок и выходов из строя оборудования, оптимизация планирования ТОиР и др.
- Система анализа поломки(ТО)
- Решение с помощью программ, машин, анализа(машинное обучение, нейросети,прогнозирование)
- Внедрение системы диспетчеризации WENCO(Датчики снимают данные в режиме реального времени, контроль за состоянием транспорта и данных о работе ”Полюс Вернинское”)
- Управление простоями оборудования, сокращение продолжительности внеплановых простоев(умная диспетчерская)
- Нейросетевой анализ выполнялся при помощи программы STATISTICA Neural Network. Контроль качества прогнозирования осуществлялся ана-лизом остатков по сетям и ансамблям пластов
|
Скачать 1.11 Mb.