Worum geht es? Tatsache ist, dass Norilsk Nickel zusammen mit der russischen Hacker-Hackathon-Community vom 16. bis 18. April einen Online-Hackathon veranstaltet, um die besten Lösungen für die Optimierung von Prozessen im Nichteisenmetall-Bergbau zu finden. Entwickler, Datenwissenschaftler, Analysten und Manager sowie Vertreter anderer Fachrichtungen sind eingeladen, am Hackathon teilzunehmen. Teams von 3 bis 5 Personen können am Hackathon teilnehmen. Um die Essenz des Hackathons besser zu verstehen, sprechen wir über die Technologien des Unternehmens und dann über die Details der Veranstaltung selbst mit einem Link zur Registrierung.
Kurz (eigentlich nicht) über Erzaufbereitung in der Aufbereitungsanlage in Norilsk Nickel
Genauer gesagt wird es sich auf Verarbeitungsbetriebe und Möglichkeiten zur Optimierung der Produktion mithilfe von Hochtechnologien konzentrieren.
Die Bereicherung selbst hat sich seit Jahrzehnten nicht geändert. Technologie - ja, Aufbereitungseffizienz - ja. Die Prinzipien ändern sich entweder überhaupt nicht oder nur unwesentlich.
Stellen Sie sich vor, Sie haben Erz abgebaut. Der Metallgehalt (egal was, Eisen oder Nickel) ist dort nicht sehr hoch. Um dieses Metall zu erhalten, muss das Ausgangsmaterial angereichert werden - nämlich um die Konzentration des Metalls zu erhöhen. Der Anstieg des Metallgehalts ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass das, was kein Metall ist, vom Erz getrennt wird und auf die Tailing-Deponie gelangt (in der Tat Produktionsabfälle).
Dies wird auf verschiedene Arten erreicht. Als Beispiel nennen wir die Talnakh-Anreicherungsanlage:
- Stufe 1. Das Erz wird in Mühlen zerkleinert. Danach wird ein einfacher Vorgang zum Trennen des konditionierten Produkts von übergroßen Elementen durchgeführt. Am Ausgang der Mühle befindet sich ein Rost. Alles, was den Rost nicht passiert, wird erneut zur Mühle geschickt.
- Stufe 2. Flotation - Bei dieser Methode werden Abfallgestein und Nutzprodukt getrennt. Die Flotationsmethode basiert auf dem Unterschied in der Benetzbarkeit der Ausgangskomponenten mit Wasser.
- Stufe 3. Verdickung, wonach das Anreicherungsprodukt zusammen mit Wasser in metallurgische Anlagen gelangt.
Der vorgestellte Prozess ist eher vereinfacht, alles ist komplizierter, aber er eignet sich zum Verständnis der Essenz der Metallanreicherung. Somit kann jede der drei Stufen optimiert werden, um die Menge an nützlichem Produkt am Ausgang zu erhöhen. Und hier kommen neue Technologien ins Spiel.
Big Data in Bereicherung
Das Entwicklungsteam implementiert neue Technologien für alle drei Phasen, einschließlich der zugehörigen Prozesse.
Jetzt wurden bereits 14 verschiedene Initiativen umgesetzt, von denen 2 umgesetzt wurden. Dies ist das Produktionsmanagement im automatischen Modus, 7 befinden sich in der Testphase und 5 in der F & E-Phase.
Projektdauer - F & E 2-3 Monate, Pilot 2-3 Monate, Umsetzung 2-6 Monate.
Das Unternehmen begann 2019, ein Team von Spezialisten zu bilden, das dann nur aus 2 Personen bestand. Jetzt sind es schon 5 Leute - 1 PM und 4 DS.
Verwendete Technologien:
- Klassisches maschinelles Lernen
- Computer Vision
Aktueller Stapel:
- Python, SQL
- 2 Server im Rechenzentrum von Norilsk
- 2 Server in Produktion (1 für Computer
- Aussicht)
Hier einige visuelle Beispiele für Konzentratorprojekte.
Bei den Plänen handelt es sich hauptsächlich um die Skalierung bereits bewährter Technologien - jetzt werden sie in zwei von zehn Abschnitten des Fabrikprozesses eingesetzt. Insgesamt werden die Technologien an drei Konzentratoren getestet.
Nicht nur Bereicherung
Ineffizienzen und die Suche nach Lösungen können überall auftreten - von der Technologie bis hin zu Managementprozessen ist das Unternehmen damit beschäftigt, solche Probleme zu finden und zu lösen. Dies führt zu einer erhöhten Produktionseffizienz und einer verbesserten finanziellen Leistung.
Zusätzlich zur Bereicherung führt das Unternehmen schrittweise maschinelles Lernen und Big Data in Bereichen wie Sicherheit und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz ein. Dies sind Mitarbeitergesundheitsdaten, Vorhersagemodelle für die Dynamik saisonaler Krankheiten und verschiedene andere Projekte.
Ein weiteres großes Projekt ist Data Lake. Es ist eine technologische Plattform zur Lösung von Personalaufgaben
Der Data Lake bietet die einmalige Gelegenheit, ein erweitertes Mitarbeiterprofil zu erstellen und Management und Prognosen auf einer neuen Ebene in einem der strategischen Bereiche für Unternehmen durchzuführen - im Personalmanagement (HR).
In diesem Fall können Informationen aus verschiedenen internen Systemen gesammelt werden. Die Implementierung datengesteuerter Ansätze in der Personalanalyse ist einer der vielversprechendsten Trends in der KI-Transformation. Das Hauptziel hierbei ist die Verbesserung der Effizienz der Mitarbeiter, die Verbesserung des Arbeitsschutzes, die Verhinderung von Unfällen usw.
Ok, es ist klar mit Technologie, aber was ist mit dem Hackathon?
Es besteht aus zwei Hauptspuren:
Foam Party - Bestimmung der Schaumflussrate mit Metall und anderen Flotationsparametern aus dem Video, um die Arbeit des Bedieners in der Produktion zu optimieren.
Prognose der kontinuierlichen Beschäftigung - Erstellung eines Modells zur Vorhersage des Krankenstands von Mitarbeitern in einer der Produktionswerkstätten von Norilsk Nickel unter Verwendung anonymisierter Daten über Mitarbeiter und ihre Umgebung.
Der Gesamtpreis des Hackathons beträgt 500.000 Rubel: 250.000 Rubel für jede Strecke. Außerdem erhält jeder Teilnehmer einen Merch. Darüber hinaus erhalten die Teilnehmer für den People's Choice Award AirPods Pro und Promo-Codes Yandex.Plus, Okko, Gmoji sind ebenfalls erhältlich.
Was der Hackathon den Teilnehmern gibt:
- data driven .
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- .
" Wir leben in einer interessanten Zeit - künstliche Intelligenz dringt in alle Bereiche ein, sogar in eine scheinbar konservative Industrie wie die Schwerindustrie. Beispielsweise wird in einer der Fabriken von Norilsk Nickel ein Teil des Flotationsprozesses bereits von einem digitalen Zwilling gesteuert Es werden aktiv bereichernde Daten-Computer-Vision-Technologien verwendet, unter anderem zur Bestimmung der Größe von zerkleinertem Erz.
Arbeiten in dieser Richtung sind sehr interessant und auf ihre eigene Weise ungewöhnlich - sie umfassen sowohl ein tiefes Eintauchen in Algorithmen für maschinelles Lernen als auch in die Technologie des Produktionsprozesses. Eine breite Palette von Menschen und der Hackathon ist eine großartige Gelegenheit, anhand realer Beispiele zu lernen, wie industrielle ML funktioniert", - kommentierte Anton Abrarov, Leiter der datenwissenschaftlichen Projekte bei Norilsk Nickel. Der
technologische Partner des Hackathons ist SberCloud, der den Teilnehmern alles bietet, was sie zum Trainieren von Modellen benötigen: ML Space - eine Plattform für die Entwicklung und Zusammenarbeit von ML in vollem Zyklus DS - Teams, sowie die Cloud - Infrastruktur der hackathon selbst. mächtigen russischen Supercomputer „Christofari.“ Sie können
registrieren für die hackathon vom 17. März bis 14. April
Nun, um die wichtigsten Fragen über die hackathon zu beantworten, zusätzlich zu Mit den obigen Informationen haben wir einem der Organisatoren - Alexander Malyshev von Russian Hackers - ein paar Fragen gestellt.
Wer, wie und warum haben Sie beschlossen, den Hackathon mit "Norilsk Nickel" zu organisieren?
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Als Organisatoren haben wir uns zunächst die Aufgabe gestellt, zu erklären, welche Aufgaben aus Sicht von Data Science in einer ziemlich geschlossenen Branche liegen. Es wird cool sein, wenn die Teams einen Job bei Norilsk Nickel bekommen oder einen Piloten mit ihnen starten, aber hier, wie in jedem B2B, muss man eine starke Willenskraft haben, um einen Prototyp von einem Hackathon zu einem echten Ergebnis in der Produktion zu bringen. Mal sehen, wie es geht.
Nun, wir warten auf die Teilnehmer des Hackathons. Für alle Fälle geben wir noch einmal den Link zur Registrierung an .