Портфель виртуальных сенсоров
Восполнение недостающих данных и получение уникальных сведений о процессах
Что такое виртуальные датчики?
Набор выходных данных модели реального времени, основанных на динамических и статических входных данных, которые могут быть использованы для принятия оперативных и финансовых решений и автоматизированного управления.
Как правило, основанные на динамических и статических входных данных, комбинация физического/математического моделирования и машинного обучения применяется для получения более глубокого понимания текущего состояния активов и того, каким будет будущее состояние при заданном наборе управляющих переменных.
Создано для решения ваших задач в горнодобывающей промышленности
Отсутствие достоверности данных ограничивает эффективность процессов
На предприятиях обычно ограничены возможности оценки качества данных, и часто приходится тратить время на работу с несколькими версиями одних и тех же данных, циркулирующих в различных системах и электронных таблицах.
Физические датчики, установленные в суровых условиях, легко повреждаются и часто выходят из калибровки.


Как это работает
Цифровые датчики для текущих и будущих состояний процесса
При помощи комбинации физического/математического моделирования и машинного обучения виртуальные датчики улучшают понимание текущих условий процессов и будущих состояний при заданном наборе управляющих переменных.
В сочетании с моделью движения материалов они обеспечивают неизвестные ранее значения интересующих параметров (включая неопределенность).
Как это помогает
Цифровые датчики для текущего и будущего состояния процесса
Используя комбинацию физического моделирования и машинного обучения, виртуальные датчики улучшают понимание текущих условий процессов и будущих состояний при заданном наборе переменных управления.
В сочетании с моделью движения материалов они обеспечивают неизвестные ранее значения интересующих параметров (включая неопределенность).

Виртуальные датчики в действии
Портфель виртуальных датчиков IntelliSense.io разрабатывался и совершенствовался в течение нескольких лет на многочисленных объектах клиентов, разработанный «готовый» продукт, может быть быстро развернут для обеспечения ценности в течение нескольких недель.
1 миллиард
Тонны переработанного материала
7
петабайты обрабатываемых данных
От добычи до отгрузки: Оптимизация цепочки создания стоимости
Модель движения материала объединяет наши приложения для достижения еще большей эффективности.
Они работают на базе платформы для поддержки принятия решений с помощью технологии Scientific AI.

Оптимизация рудных складов и запасов

Оптимизация измельчения

Оптимизация сгущения

Оптимизация флотации

Оптимизация экстракции растворителем (SX)
