¿Que es todo esto? El caso es que Norilsk Nickel, junto con la comunidad de hackathon de Russian Hackers, realizará un hackathon online del 16 al 18 de abril, dedicado a encontrar las mejores soluciones para optimizar procesos en la industria minera de metales no ferrosos. Los desarrolladores, científicos de datos, analistas y gerentes y representantes de otras especialidades están invitados a participar en el hackathon. En el hackathon pueden participar equipos de 3 a 5 personas. Para comprender mejor la esencia del hackathon, hablemos de las tecnologías de la compañía y luego, los detalles del evento en sí, con un enlace para registrarse.
Brevemente (en realidad no) sobre el aderezo de mineral en la planta de aderezo en Norilsk Nickel
Más precisamente, se centrará en plantas de procesamiento y formas de optimizar la producción utilizando tecnologías avanzadas.
En cuanto al enriquecimiento en sí, sus principios fundamentales no han cambiado durante décadas. Tecnología - sí, eficiencia de beneficio - sí. Principios: o no cambian en absoluto o son insignificantes.
Imagina que has extraído mineral. El contenido de metal (no importa qué, hierro o níquel) no es muy alto allí. Para obtener este metal, el material de partida debe enriquecerse, es decir, para aumentar la concentración del metal. El aumento en el contenido de metales se debe a que lo que no es metal se separa del mineral y va al vertedero de relaves (de hecho, residuos de producción).
Esto se logra de diferentes formas, como ejemplo, citaremos la planta de enriquecimiento de Talnakh:
- Etapa 1. El mineral se tritura mediante molinos. Posteriormente, se lleva a cabo un sencillo proceso de separación del producto acondicionado de los elementos sobredimensionados. Hay una rejilla a la salida del molino, todo lo que no pasa por la rejilla se envía nuevamente al molino.
- Etapa 2. Flotación: este método utiliza la separación de roca estéril y producto útil. El método de flotación se basa en la diferencia en la humectabilidad de los componentes iniciales con agua.
- Etapa 3. Engrosamiento, tras lo cual el producto del enriquecimiento, junto con el agua, pasa a las plantas metalúrgicas.
El proceso presentado está bastante simplificado, todo es más complicado, pero es adecuado para comprender la esencia del enriquecimiento de metales. Por lo tanto, cada una de las tres etapas se puede optimizar para aumentar la cantidad de producto útil en la salida. Y aquí es donde entran en juego las nuevas tecnologías.
Big data en enriquecimiento
El equipo de desarrollo implementa las nuevas tecnologías en las tres etapas, incluidos los procesos relacionados.
Ahora ya se han implementado 14 iniciativas diferentes, de las cuales se han implementado 2, esta es la gestión de producción en modo automático, 7 está en etapa de prueba y 5 es la etapa de I + D.
Duración de los proyectos: I + D 2-3 meses, piloto 2-3 meses, la implementación tarda 2-6 meses.
La empresa comenzó a formar un equipo de especialistas en 2019, luego estaba compuesto por solo 2 personas. Ahora ya son 5 personas: 1 PM y 4 DS.
Tecnologías utilizadas:
- Aprendizaje automático clásico
- Visión por computador
Pila actual:
- Python, SQL
- 2 servidores en el centro de datos de Norilsk
- 2 servidores en producción (1 para computadora
- vista)
A continuación se muestran algunos ejemplos visuales de proyectos de concentradores.
En cuanto a los planes, se trata principalmente de la ampliación de tecnologías ya probadas; ahora se utilizan en dos secciones del proceso de la planta de cada 10. En total, las tecnologías se prueban en tres plantas de procesamiento.
No solo enriquecimiento
Las ineficiencias y la búsqueda de sus soluciones pueden estar en todas partes: desde la tecnología hasta los procesos de gestión, la empresa se dedica a encontrar estos problemas y resolverlos. Esto conduce a una mayor eficiencia de producción y un mejor rendimiento financiero.
Entonces, además del enriquecimiento, la compañía está introduciendo gradualmente el aprendizaje automático y el big data en áreas como la seguridad y salud ocupacional. Se trata de seguimiento de la salud de los empleados, modelos predictivos de la dinámica de las enfermedades estacionales y varios otros proyectos.
Otro proyecto importante es Data Lake. Es una plataforma tecnológica para la resolución de tareas de recursos humanos (RRHH).
El lago de datos ofrece una oportunidad única para crear un perfil de empleado ampliado y para llevar a cabo la gestión y la previsión a un nuevo nivel en una de las áreas estratégicas para los negocios: la gestión de personal (RRHH).
En este caso, la información se puede recopilar de varios sistemas internos. La implementación de enfoques basados en datos en el análisis de recursos humanos es una de las tendencias más prometedoras en la transformación de la IA. El objetivo principal aquí es mejorar la eficiencia de los empleados, mejorar la seguridad industrial, prevenir accidentes, etc.
Ok, está claro con la tecnología, pero ¿qué pasa con el hackathon?
Consta de dos pistas principales:
Foam Party : determinación del caudal de espuma con metal y otros parámetros de flotación del video para optimizar el trabajo del operador en la producción.
Pronóstico del empleo continuo : creación de un modelo para predecir las bajas por enfermedad de los empleados en uno de los talleres de producción de Norilsk Nickel utilizando datos anónimos sobre los empleados y su entorno.
El fondo total de premios del hackathon es de 500.000 rublos: 250.000 rublos por cada pista. Además, cada participante recibe un merchandising. Además, para el premio People's Choice Award, los participantes reciben AirPods Pro y los códigos promocionales Yandex.Plus, Okko, Gmoji también están disponibles.
Qué les da el hackathon a los participantes:
- data driven .
- - .
- .
" Vivimos en una época interesante: la inteligencia artificial penetra en todas las esferas, incluso en una industria aparentemente conservadora como la pesada. Por ejemplo, en una de las fábricas de Norilsk Nickel, parte del proceso de flotación ya está controlado por un gemelo digital, mientras que Se utilizan tecnologías de visión por computadora de datos que enriquecen activamente, incluso para determinar el tamaño del mineral triturado. El
trabajo en esta dirección es muy interesante e inusual a su manera: incluye tanto la inmersión profunda en algoritmos de aprendizaje automático como en la tecnología del proceso de producción. una amplia gama de personas y el hackathon es una gran oportunidad para aprender cómo funciona el ML industrial utilizando ejemplos reales", - comentó Anton Abrarov, Jefe de proyectos de ciencia de datos en Norilsk Nickel. El
socio tecnológico del hackathon es SberCloud, que proporcionará a los participantes todo lo que necesitan para entrenar modelos: ML Space - una plataforma para el desarrollo de ML de ciclo completo y la colaboración de Los equipos de DS, así como la infraestructura en la nube del propio hackathon. La poderosa supercomputadora rusa "Christofari". Puedes
registrarte en el hackathon del 17 de marzo al 14 de abril.
Bueno, para responder a las principales preguntas sobre el hackathon, además de Con la información anterior, le hicimos algunas preguntas a uno de los organizadores, Alexander Malyshev de Russian Hackers.
¿Quién, cómo y por qué decidió tomar y organizar Hackathon con "Norilsk Nickel"?
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Como organizadores, en primer lugar nos planteamos la tarea de contar qué tareas hay en una industria bastante cerrada desde el punto de vista de la ciencia de datos. Sería genial si los equipos consiguen un trabajo en Norilsk Nickel o lanzan un piloto con ellos, pero aquí, como en cualquier B2B, es necesario tener una gran fuerza de voluntad para llevar un prototipo de un hackathon a un resultado real en producción. Veamos cómo va.
Bueno, estamos esperando a los participantes del hackathon. Por si acaso, volvemos a indicar el enlace de registro .