В карьере всегда есть один вечный парадокс. Техники много, людей много, работы много - а в какой-то момент ты видишь одну и ту же картину: у одного экскаватора очередь из трёх самосвалов, а на другом - пусто. Один грузит и ждёт, другой ждёт и не грузит. Самосвалы то приезжают слишком рано и стоят, то опаздывают, и тогда уже простаивает экскаватор.
И в этот момент хочется быть не “человеком с рацией”, который разруливает всё вручную, а современным руководителем, у которого есть система, которая сама подсказывает: кому куда ехать и почему. Вот ровно это мы и делаем через MRA.
Суть простая: мы не гадаем, как “обычно бывает” на карьере. Мы считаем фактическую скорость процессов на ваших машинах. Реальную. По секундам.
С самосвалами всё понятно: после установки оборудования MRA видит, как они двигаются по маршрутам - с грузом и порожняком. Не “примерно 20 минут до разгрузки”, а реальное время на конкретных участках дороги, с учётом подъёмов, покрытия и привычного стиля вождения. Через 2-3 недели у системы уже есть нормальная картина: где самосвалы теряют время, где ускоряются, где всегда проседают, и сколько реально занимает круг.
Но самое интересное начинается на экскаваторах. Потому что скорость погрузки мы тоже считаем не “по плану” и не “по теории”. Мы видим фактические циклы работы экскаватора по данным из CAN-шины: работа стрелой, рукоятью, ковшом, поворот, ход. По сути, экскаватор сам рассказывает нам, когда он реально грузит, с какой скоростью и где именно это происходит. Не предположения, а факты.
И вот когда у нас есть две части картинки - реальные круги самосвалов и реальные циклы погрузки экскаваторов - появляется то, ради чего всё это затевалось: умная диспетчеризация.
Представьте карьер, где стоит, скажем, пять экскаваторов в разных точках и тридцать самосвалов, которые возят породу (назовём так всё сразу: грунт, ПГС, уголь, полезный материал - неважно). Обычно распределение работает “по привычке”: кто ближе оказался, тот и поехал. Или диспетчер вручную пытается держать порядок. Но на практике очереди всё равно появляются, потому что никто не видит точную картину в моменте.
А MRA может. И после 2-3 недель обучения на ваших данных система начинает подсказывать: этому самосвалу выгоднее ехать к экскаватору №2, потому что там через 3 минуты освободится окно погрузки. А этот самосвал лучше отправить к №4, потому что на №1 уже формируется очередь. В итоге самосвалы подъезжают не “как получится”, а более равномерно - без толпы у одного ковша и пустоты у другого.
Что это даёт в реальности? Самое приятное - эффект обычно чувствуется не на бумаге, а прямо в смене. Меньше самосвалов стоят в ожидании погрузки. Меньше экскаваторы простаивают, потому что “никого нет”. Меньше хаоса на подъездах. А производительность растёт просто потому, что техника делает то, за что вы платите: работает, а не ждёт.
И ещё один важный плюс - система следит за техническим состоянием. Мы видим коды неисправностей, перегревы, нестандартные режимы, и можем заранее понять: вот эта машина начинает “сыпаться”, её лучше не ставить в самый критичный маршрут. Или если что-то случилось внезапно - вы не теряете время на догадки, а быстро перестраиваете схему: кто куда едет, кто подстраховывает, где перекрыть “дыру”.
“Современный карьер - это не про то, чтобы кричать в рацию громче всех. Это про то, чтобы управлять потоком техники на данных. Мы как раз к этому и ведём MRA”, - говорит Иван Комаров, Руководитель отдела интеллектуальных решений “Тимбермаш Байкал”.
Начинается всё спокойно: ставим оборудование, собираем данные 2-3 недели, чтобы система выучила именно ваш карьер - ваши дороги, ваши циклы, вашу реальную скорость работы. А дальше запускаем диспетчеризацию и смотрим, как меняется картина. Без веры на слово. Просто по факту.
Если вы хотите управлять карьером по-современному - так, чтобы техника работала как единый организм, а не как набор отдельных машин - MRA как раз про это.