概述

Infosys与矿业企业合作,利用人工智能(AI),机器学习和认知计算,以确定何时,地点以及如何最有效地挖掘。AI驱动的自动化增强了数字控制系统和可编程逻辑控制器,以提高采矿网站的可靠性和准确性。

NIA,我们的AI平台,以各种形式和格式消耗数据 - 地质,地形,地理机械,工程,矿物学,以及井测井数据 - 增加各阶段的采矿。它通过预测目标区域并使用来自几个试验孔的土壤样品来加速勘探,发现和探索,以分类总表面积/岩石面/地下材料。使用卫星图像,空中照片和3D地图的地下和露天矿山的爆破矿石碎片评估,爆炸前和爆破后的调查和现场检查。

AI计划组合核心钻取数据,样本分析结果和调查报告,以推荐最大化矿床的技术。此外,它引导地质学家和工程师在提取规划和优化中。复合样品的高级分析能够定量矿石储备以及输出中的杂质。数据有助于简化处理和分拣程序以节省能量,并最大限度地减少卡车卷。

我们使用多变量建模来预测和解决开发和建设阶段的限制。我们的AI平台解决方案通过提供有效和安全地提取和处理矿物质和金属的洞察,加速新发现的矿石的回报。它赋予了具有传感器网络技术构建的数字矿山,以利用IoT数据进行实时监控和运营管理。

Infosys结合了机器人自动化和工业物联网来管理自主钻井系统和牵引车队。此外,它还可以帮助采矿企业使用舰队运动指标来最大限度地减少资产空闲时间并防止设备碰撞。值得注意的是,我们的机器学习算法可以训练,以提取来自复杂文档的上下文数据,识别风险,并响应用户查询。

线

挑战和解决方案

分析表面和地下区域的工具使得跨等级区域的瞄准更好,减少探索性钻孔的数量,并在废弃地雷更新探索。

智能自动化和直观的仪表板简化了成本/劳动密集型操作,确保控制自动钻探设备和现场资产。

机器学习算法合理化零件库存,最大限度地减少工作超支,并通过预测工业设备的过载事件,组件故障和寿命来防止资产停机/未安排维护。