Sobre o que é tudo isso? O fato é que Norilsk Nickel, junto com a comunidade hackathon russa de Hackers, realizará um hackathon online de 16 a 18 de abril, dedicado a encontrar as melhores soluções para otimizar processos na indústria de mineração de metais não ferrosos. Desenvolvedores, cientistas de dados, analistas e gerentes e representantes de outras especialidades são convidados a participar do hackathon. No hackathon podem participar equipes de 3 a 5 pessoas. Para entender melhor a essência do hackathon, vamos falar sobre as tecnologias da empresa, e depois - os detalhes do evento em si, com um link para inscrições.
Resumidamente (na verdade não) sobre o tratamento de minério na planta de tratamento de níquel de Norilsk
Mais precisamente, ele se concentrará em plantas de processamento e maneiras de otimizar a produção usando tecnologias de ponta.
Quanto ao enriquecimento em si, seus princípios fundamentais não mudam há décadas. Tecnologia - sim, eficiência de beneficiamento - sim. Os princípios não mudam ou são insignificantes.
Imagine que você extraiu minério. O conteúdo de metal (não importa o quê, ferro ou níquel) não é muito alto lá. Para obter este metal, o material de partida precisa ser enriquecido - ou seja, para aumentar a concentração do metal. O aumento do teor de metal se deve ao fato de que o que não é metal é separado do minério e vai para o depósito de rejeitos (na verdade, resíduo de produção).
Isso é conseguido de diferentes maneiras, como exemplo, citaremos a planta de enriquecimento de Talnakh:
- Etapa 1. O minério é britado em moinhos. Depois disso, é realizado um processo simples de separação do produto condicionado dos elementos sobredimensionados. Há uma grelha na saída do moinho, tudo que não passa pela grade é enviado novamente ao moinho.
- Estágio 2. Flotação - Este método usa a separação de estéril e produto útil. O método de flotação é baseado na diferença na molhabilidade dos componentes iniciais com água.
- Etapa 3. Espessamento, após o qual o produto do enriquecimento, junto com a água, segue para as metalúrgicas.
O processo apresentado é bastante simplificado, tudo é mais complicado, mas é adequado para compreender a essência do enriquecimento de metais. Assim, cada uma das três etapas pode ser otimizada para aumentar a quantidade de produto útil na saída. E é aqui que as novas tecnologias entram em jogo.
Big data em enriquecimento
Novas tecnologias são implementadas pela equipe de desenvolvimento em todas as três etapas, incluindo processos relacionados.
Agora, já foram implementadas 14 iniciativas diferentes, das quais 2 foram implementadas, trata-se de gestão da produção em modo automático, 7 estão em fase de testes e 5 em fase de I&D.
Duração dos projetos - P&D 2-3 meses, piloto 2-3 meses, implementação leva 2-6 meses.
A empresa começou a formar uma equipe de especialistas em 2019, então era composta por apenas 2 pessoas. Agora já são 5 pessoas - 13h e 4 DS.
Tecnologias utilizadas:
- Aprendizado de máquina clássico
- Visão computacional
Pilha atual:
- Python, SQL
- 2 servidores no data center de Norilsk
- 2 servidores em produção (1 para computador
- visualizar)
Aqui estão alguns exemplos visuais de projetos de concentrador.
Quanto aos planos, é principalmente a ampliação de tecnologias já comprovadas - agora são utilizadas em duas seções do processo da fábrica em 10. No total, as tecnologias são testadas em três concentradores.
Não só enriquecimento
As ineficiências e a busca por suas soluções podem estar em qualquer lugar - da tecnologia aos processos de gestão, a empresa está empenhada em encontrar esses problemas e resolvê-los. Isso leva a uma maior eficiência de produção e melhor desempenho financeiro.
Por isso, além do enriquecimento, a empresa está gradativamente introduzindo o aprendizado de máquina e o big data em áreas como segurança e saúde ocupacional. Trata-se de monitoramento da saúde dos funcionários, modelos preditivos da dinâmica das doenças sazonais e vários outros projetos.
Outro grande projeto é o Data Lake. É uma plataforma tecnológica para resolver tarefas de recursos humanos (RH)
O Data Lake oferece uma oportunidade única para criar um perfil de funcionário estendido e realizar a gestão e as previsões em um novo nível em uma das áreas estratégicas de negócios - em gestão de pessoas (RH).
Nesse caso, as informações podem ser coletadas de vários sistemas internos. A implementação de abordagens baseadas em dados em análises de RH é uma das tendências mais promissoras na transformação de IA. O principal objetivo aqui é melhorar a eficiência dos funcionários, melhorar a segurança industrial, prevenir acidentes, etc.
Ok, está claro com a tecnologia, mas e o hackathon?
Consiste em duas faixas principais:
Foam Party - determinação da vazão de espuma com metal e outros parâmetros de flotação do vídeo para otimizar o trabalho do operador na produção.
Previsão de emprego contínuo - criando um modelo para prever licenças médicas de funcionários em uma das oficinas de produção da Norilsk Nickel usando dados anônimos sobre funcionários e seu ambiente.
O prêmio total do hackathon é de 500.000 rublos: 250.000 rublos para cada faixa. Além disso, cada participante recebe uma mercadoria. Além disso, para o People's Choice Award, os participantes recebem AirPods Pro e os códigos promocionais Yandex.Plus, Okko, Gmoji também estão disponíveis.
O que o hackathon oferece aos participantes:
- data driven .
- - .
- .
“ Vivemos em uma época interessante - a inteligência artificial penetra em todas as esferas, mesmo em uma indústria aparentemente conservadora como a pesada. Por exemplo, em uma das fábricas da Norilsk Nickel, parte do processo de flotação já é controlado por um gêmeo digital, enquanto As tecnologias de visão computacional que enriquecem ativamente os dados são usadas, inclusive para determinar o tamanho do minério triturado. O
trabalho nessa direção é muito interessante e, à sua maneira, incomum - inclui uma imersão profunda em algoritmos de aprendizado de máquina e na tecnologia do processo de produção. uma ampla gama de pessoas e o hackathon é uma grande oportunidade de aprender como o ML industrial funciona usando exemplos reais", - comentou Anton Abrarov, chefe de projetos de ciência de dados da Norilsk Nickel. O
parceiro tecnológico do hackathon é o SberCloud, que fornecerá aos participantes tudo o que precisam para treinar modelos: ML Space - uma plataforma para desenvolvimento de ML de ciclo completo e colaboração de Equipes do DS, bem como a infraestrutura de nuvem do próprio hackathon. Poderoso supercomputador russo "Christofari". Você pode se
inscrever no hackathon de 17 de março a 14 de abril.
Bem, para responder às principais perguntas sobre o hackathon, além de Com as informações acima, fizemos algumas perguntas a um dos organizadores - Alexander Malyshev da Russian Hackers.
Quem, como e por que você decidiu realizar e organizar o Hackathon com "Norilsk Nickel"?
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Data Science. , . , .. 50% . , , , , . , «», Russian Hackers SberCloud.
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Como organizadores, em primeiro lugar definimos a tarefa de dizer quais são as tarefas em uma indústria razoavelmente fechada do ponto de vista da Ciência de Dados. Será legal se as equipes conseguirem um emprego na Norilsk Nickel ou lançar um piloto com elas, mas aqui, como em qualquer B2B, você precisa ter muita força de vontade para trazer um protótipo de um hackathon para um resultado real em produção. Vamos ver como acontece.
Bem, estamos aguardando os participantes do hackathon. Por precaução, indicamos mais uma vez o link para inscrição .