MineSense
The ຕົວກວດສອບຄຸນນະພາບແຮ່ທາດແບບ Real-time ທີ່ຕິດຕັ້ງໃສ່ບຸ້ງກີ໊ກົນຈັກຂຸດຄົ້ນ, ແຍກແຮ່ ແລະ หີນເສດໄດ້ທັນທີໃນຈຸດ
MineSense ແມ່ນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີບໍ່ແຮ່ຈາກ ວານຄູເວີ (Vancouver), ການາດາ, ທີ່ມີເປົ້າໝາຍຊັດເຈນຄື: ການຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີລົງເທິງບຸ້ງກີ໊ຂຸດຄົ້ນ ແລະ ສາຍພານລໍາລຽງໃນບໍ່ແຮ່ໂດຍກົງ ເພື່ອວັດແທກຄຸນນະພາບແຮ່ໃນທັນທີທີ່ມັນຖືກຕັກຂຶ້ນມາ, ຈາກນັ້ນກໍ່ຕັດສິນໃຈແບບ Real-time ວ່າຄວນສົ່ງແຮ່ກອງນີ້ໄປໂຮງງານປຸງແຕ່ງ ຫຼື ກອງຫີນເສດ.
ຄຸນສົມບັດ ແລະ ການນຳໃຊ້
ວິທີການແບບດັ້ງເດີມໃນການແຍກແຮ່ ແລະ ຫີນເສດແມ່ນອີງໃສ່ແບບຈຳລອງຄຸນນະພາບທີ່ໄດ້ຈາກການເຈາະສຳຫຼວດເມື່ອຫຼາຍເດືອນກ່ອນ ພ້ອມກັບການຕັດສິນໃຈດ້ວຍມືຫຼັງຈາກການລະເບີດ. ปัญหาແມ່ນການລະເບີດເຮັດໃຫ້ຫີນເຄື່ອນຕົວ ແລະ ປົນກັນ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເສັ້ນຂອບຂອງແບບຈຳລອງບໍ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມເປັນຈິງ ຜົນທີ່ຕາມມາຄືການຖິ້ມແຮ່ທີ່ມີຄຸນຄ່າເປັນຫີນເສດ ຫຼື ການສົ່ງກ້ອນຫີນທີ່ບໍ່ມີຄຸນຄ່າເຂົ້າໂຮງງານປຸງແຕ່ງ ເຊິ່ງສິ້ນເປືອງໄຟຟ້າໂດຍປ່າວປະໂຫຍດ. ShovelSense ຂອງ MineSense ໄດ້ຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີ XRF ໄວ້ໃນແຂ້ວຂອງບຸ້ງກີ໊ຂຸດ, ອ່ານຄ່າທາດທອງແດງ, ສັງກະສີ ແລະ ອື່ນໆໄດ້ໃນທຸກໆຄັ້ງທີ່ຕັກຂຶ້ນມາ ແລະ ປະສານງານກັບລະບົບອັລກໍຣິທຶມ ເພື່ອໃຫ້ຄຳຕັດສິນໃຈພາຍໃນບໍ່ພິນາທີ ກ່ອນທີ່ລົດບັນທຸກຈະອອກລົດ.
ມູນຄ່າຂອງເຄື່ອງມືປະເພດນີ້ບໍ່ໄດ້ຢູ່ທີ່ "AI ທີ່ເກັ່ງກ້າ", ແຕ່ຢູ່ທີ່ໂຄງສ້າງທາງເສດຖະກິດຂອງບໍ່ແຮ່ - ໂຮງງານປຸງແຕ່ງແຮ່ແມ່ນພາກສ່ວນທີ່ກິນໄຟຫຼາຍທີ່ສຸດ, ການຫຼຸດຜ່ອນການສົ່ງຫີນເສດເຂົ້າໄປແມ່ນການປະຢັດຄ່າໄຟຟ້າ ແລະ ຕົ້ນທຶນການບົດແທ້ຈິງ. ມັນບໍ່ໄດ້ແທນທີ່ໃຜ, ແຕ່ປ່ຽນການຕັດສິນໃຈທີ່ເຄີຍໃຊ້ປະສົບການຄາດເດົາ ໃຫ້ກາຍເປັນຕົວເລກທີ່ວັດແທກໄດ້ໜ້າວຽກ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ShovelSense: ເຊັນເຊີ XRF ທີ່ຕິດຕັ້ງຢູ່ບຸ້ງກີ໊ຂຸດໂດຍກົງ, ວັດແທກຄຸນນະພາບແຮ່ທຸກໆບຸ້ງທີ່ຕັກ
- BeltSense: วิเคราะห์ธาตุบนสายพานลำเลียงແບບ Real-time ເພື່ອກວດສອບຄຸນນະພາບວັດຖຸດິບ
- ລະບົບຕັດສິນໃຈແຍກແຮ່/ຫີນເສດແບບ Real-time ພ້ອມເສັ້ນທາງສຳລັບລົດບັນທຸກກ່ອນການໂຫຼດຈະສຳເລັດ
- ເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບຈັດການກອງລົດ (FMS) ຂອງບໍ່ແຮ່ ເພື່ອສົ່ງຄຳສັ່ງໃຫ້ຄົນຂັບໂດຍກົງ
- ລວບລວມຂໍ້ມູນການວັດແທກເພື່ອປັບປຸງແບບຈຳລອງຄຸນນະພາບແຮ່
- ນຳໃຊ້ຕົ້ນຕໍໃນບໍ່ແຮ່ເປີດສຳລັບທອງແດງ, ສັງກະສີ ແລະ ໂລຫະພື້ນຖານອື່ນໆ
ຂໍ້ດີ
- ການວັດແທກເກີດຂຶ້ນໃນ "ຈຸດຕັດສິນໃຈ" ບໍ່ແມ່ນການກວດສອບພາຍຫຼັງ, ເຊິ່ງຫາຍາກໃນລະບົບປະເພດນີ້
- ເສັ້ນທາງມູນຄ່າຊັດເຈນ: ການຫຼຸດຜ່ອນຫີນເສດເຂົ້າໂຮງງານ ຊ່ວຍປະຢັດພະລັງງານ ແລະ ຕົ້ນທຶນການບົດ
- ຮາດແວຖືກອອກແບບໃຫ້ທົນທານຕໍ່ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຮຸນແຮງຂອງບຸ້ງກີ໊ບໍ່ແຮ່, ບໍ່ແມ່ນລະດັບຫ້ອງທົດລອງ
- ຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດສາມາດຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມแม่ນຍຳຂອງແບບຈຳລອງ, ຍິ່ງໃຊ້ยิ่งແມ່ນຍຳຂຶ້ນ
ຂໍ້ເສຍ
- ຈຳກັດການນຳໃຊ້ພຽງແຕ່ບາງປະເພດໂລຫະ, ບໍ່ใช่ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ທົ່ວໄປ
- ຕ້ອງຕິດຕັ້ງຮາດແວໃສ່ເຄື່ອງຈັກໜັກ ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຢຸດເຄື່ອງ ແລະ ວິສະວະກຳບໍ່ແຮ່
- ບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍລາຄາສາທາລະນະ, ເປັນໂຄງການລະດັບองค์กรທີ່ຕ້ອງເຈລະຈາທຸລະກິດ
- ບໍ່ເໝາະສຳລັບທຸກຕະຫຼາດ ເນື່ອງຈາກຂຶ້ນກັບຂະໜາດຂອງບໍ່ແຮ່
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ການແຍກແຮ່/ຫີນເສດທອງແດງແບບ Real-time, ຫຼຸດຜ່ອນການນຳຫີນເສດເຂົ້າໂຮງງານ
- ການກູ້ຄືນແຮ່ທີ່ມີຄຸນນະພາບຂອບຊາຍແດນທີ່ອາດຈະຖືກຕັດສິນຜິດວ່າເປັນຫີນເສດ
- ການປັບປຸງແບບຈຳລອງຄຸນນະພາບແຮ່ດ້ວຍຂໍ້ມູນການວັດແທກຕົວຈິງ
- ການກວດສອບຄຸນນະພາບວັດຖຸດິບສາຍພານ ແລະ ແຈ້ງເຕືອນຄວາມຜິດປົກກະຕິ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ບັນນາທິການ: ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ສ້າງລາຍໄດ້ແນວໃດໃນຂະແໜງການນີ້. ມັນບໍ່ມີການໂຕ້ຕອບທີ່ສວຍງາມ, ແຕ່ເຫດຜົນທາງທຸລະກິດແມ່ນແຂງແກ່ນຫຼາຍ - ຄ່າໄຟຟ້າໃນການບົດຫີນເສດແມ່ນເງິນແທ້, ການຫຼຸດລົງໜຶ່ງໂຕນກໍ່ໝາຍເຖິງການປະຢັດເງິນໜຶ່ງໂຕນ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
MineSense ເປັນຊອບແວ ຫຼື ຮາດແວ?
ແມ່ນທັງສອງຢ່າງ, ແລະ ຮາດແວແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້. ShovelSense ຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີ XRF ຕົວຈິງໃສ່ບຸ້ງກີ໊ຂຸດ, ແລະ ຊອບແວເຮັດໜ້າທີ່ປ່ຽນສັນຍານເຊັນເຊີໃຫ້ເປັນການຕັດສິນໃຈ.
ມັນແຕກຕ່າງຈາກຊອບແວແບບຈຳລອງແຮ່ທົ່ວໄປແນວໃດ?
ແບບຈຳລອງແຮ່ແມ່ນ "ການຄາດຄະເນລ່ວງໜ້າ" ອີງຕາມຂໍ້ມູນການເຈາະເມື່ອຫຼາຍເດືອນກ່ອນ; ສ່ວນ MineSense ແມ່ນ "ການວັດແທກໃນຂະນະນັ້ນ" ຕອນທີ່ຕັກຂຶ້ນມາ. ທັງສອງຢ່າງເສີມເຊິ່ງກັນ ແລະ ກັນ.
ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
Godela
WINEGRID
TerraEye
MOVUS
ລະບົບ AI ກວດກາສຸຂະພາບເຄື່ອງຈັກຈາກອົດສຕຣາລີ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ ແຕ່ຍັງແນະນຳວ່າຄວນສ້ອມແປງເຄື່ອງໃດກ່ອນ
Joulea
ໃຊ້ໂດຣນຖ່າຍພາບຄວາມຮ້ອນຮ່ວມກັບ AI ເພື່ອກວດຈັບຈຸດຮົ່ວໄຫຼຄວາມຮ້ອນຂອງອາຄານໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ
Enersee
AI-powered energy management platform from Belgium designed to detect hidden power anomalies across multi-location buildings.