Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Как система видеоаналитики решила проблему недозагрузки карьерных автосамосвалов на Лебединском ГОКе

Системная проблема В начале прошлого года специалисты центра управления производством Металлоинвеста обратили внимание на неприятную статистику: в ночные смены на Лебединском ГОКе загрузка автосамосвалов на четыре процента ниже по сравнению с дневными показателями. — Когда начали разбираться, поняли: основной причиной выступают не усталость и уменьшение концентрации внимания машинистов, а снижение контроля. В ночное время гораздо меньше руководителей, регулирующих процессы на площадке. Поскольку с экскаваторщиков большой спрос не только по объёмам, но и по времени отгрузки, некоторые пытались «ускориться» и систематически недогружали машины, — рассказывает начальник центра управления производством горнотранспортного комплекса (ЦУП ГТК) Лебединского ГОКа Дмитрий Лаврентьев. Как же отследить, кто не выполняет норматив? Раньше проверку объёма руды в кузове большегрузов проводили «вручную». Группа из специалистов маркшейдерской службы, производственного отдела и начальников участков выезжа
С помощью системы видеоаналитики на Лебединском ГОКе стабилизировали загрузку автосамосвалов в ночное время. Фото: Владимир Авдеев / «Медиацентр»
С помощью системы видеоаналитики на Лебединском ГОКе стабилизировали загрузку автосамосвалов в ночное время. Фото: Владимир Авдеев / «Медиацентр»

Системная проблема

В начале прошлого года специалисты центра управления производством Металлоинвеста обратили внимание на неприятную статистику: в ночные смены на Лебединском ГОКе загрузка автосамосвалов на четыре процента ниже по сравнению с дневными показателями.

— Когда начали разбираться, поняли: основной причиной выступают не усталость и уменьшение концентрации внимания машинистов, а снижение контроля. В ночное время гораздо меньше руководителей, регулирующих процессы на площадке. Поскольку с экскаваторщиков большой спрос не только по объёмам, но и по времени отгрузки, некоторые пытались «ускориться» и систематически недогружали машины, — рассказывает начальник центра управления производством горнотранспортного комплекса (ЦУП ГТК) Лебединского ГОКа Дмитрий Лаврентьев.
Дмитрий Лаврентьев. Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»
Дмитрий Лаврентьев. Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»

Как же отследить, кто не выполняет норматив? Раньше проверку объёма руды в кузове большегрузов проводили «вручную». Группа из специалистов маркшейдерской службы, производственного отдела и начальников участков выезжала в карьер в течение дневной или ночной смены. В случайном порядке выбирали три-пять автомобилей. Горную массу из них выгружали на отдельной площадке и измеряли геометрические параметры штабеля. Затем сравнивали фактический результат с регламентом.

Но такой метод неудобен и малоэффективен. В смену парк автомобилей выполняет более 600 рейсов, а без остановки технологического процесса удавалось проверить менее одного процента машин.

Видео с интеллектом

Решение искали недолго: коллеги из управляющей компании предложили лебединцам разработать систему видеоаналитики и внедрить её на дробилках комплекса циклично-поточной технологии (ЦПТ).

— Над каждой из четырёх рамп дробилок установили по видеокамере с искусственным интеллектом. Когда автомобиль заезжает на выгрузку, система сканирует параметры кузова и анализирует, соответствует ли фактический объём руды заданному нормативу, — поясняет руководитель направления по развитию цифровых инструментов и систем ЦУП Металлоинвеста Михаил Воронин. — Если есть отклонение, программа помогает сразу определить, какой экскаватор грузил авто. И быстро связаться с машинистом, а также мастером и начальником участка, чтобы оперативно вернуться в нормативный режим работы.
Михаил Воронин. Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»
Михаил Воронин. Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»

Изображение в режиме реального времени поступает в ЦУП ГТК комбината. В отдельном модуле на видеостене старший горный диспетчер сразу видит недогруженные машины: окошко с изображением отмечено красным цветом. Самосвалы с правильным объёмом загрузки обозначают зелёным.

Цифре» быть!

На разработку решения ушло около двух месяцев. К задаче подключили команду специалистов JSA Group. Сначала обучили искусственный интеллект распознавать автомобили с разной грузоподъёмностью и параметрами кузова. Для этого специалисты подключались к камерам, брали видео с каждой выгрузки и нарезали его на кадры. На каждом кадре вручную отмечали форму и границы кузова, а также штабеля руды. Затем задавали алгоритмы: вот здесь всё хорошо, а здесь недогруз, значит система должна оповещать об этом. Кроме того, команда разработчиков создала систему визуализации отклонений.

Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»
Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»
— В процессе контроля система исключает человеческий фактор и почти не делает ошибок. Точность распознаваний составляет 98 процентов. Внедрение этого решения помогло поднять уровень загрузки самосвалов до нормативного, — делится результатами Дмитрий Лаврентьев. — Благодаря стабилизации загрузки автосамосвалов в ночное время повысили объёмы перевозки горной массы. И с декабря 2025 года комплекс циклично-поточной технологии начал отгружать на обогатительную фабрику порядка трёх миллионов тонн руды в месяц. Ранее объём составлял 2,6-2,8 миллиона тонн.
Данные из системы видеоаналитики поступают в центр управления производством горнотранспортного комплекса. Старший горный диспетчер может посмотреть не только общие результаты по загрузке автосамосвалов, но и вывести изображение каждой машины или экскаватора в отдельности. Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»
Данные из системы видеоаналитики поступают в центр управления производством горнотранспортного комплекса. Старший горный диспетчер может посмотреть не только общие результаты по загрузке автосамосвалов, но и вывести изображение каждой машины или экскаватора в отдельности. Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»

Цифровизация помогает в автоматическом режиме получать достоверную информацию и контролировать производственные процессы, подчёркивает Михаил Воронин. Уже в этом году ещё два процесса на комбинате «снабдят» инструментами видеоаналитики. В центре управления производством перерабатывающего комплекса заработает система контроля технического состояния ленточных конвейеров фабрики дробления и распределения руды. А на заводе горячебрикетированного железа цифровые технологии помогут контролировать качество отгружаемой в вагоны продукции по гранулометрическому составу.

Один из участников разработки — стажёр JSA Group Александр Азаров — показал, насколько кропотливым был этап обучения искусственного интеллекта: пришлось сделать покадровую разметку видеозаписей нескольких сотен рейсов! Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»
Один из участников разработки — стажёр JSA Group Александр Азаров — показал, насколько кропотливым был этап обучения искусственного интеллекта: пришлось сделать покадровую разметку видеозаписей нескольких сотен рейсов! Фото: Александр Белашов / / «Медиацентр»