CC BY
25Научная статья УДК 004.94, 622.2
doi:10.37614/2949-1215.2022.13.2.012
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФОРМИРОВАНИЯ УСРЕДНИТЕЛЬНОГО СКЛАДА ГОРНОДОБЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Роман Павлович Воронин1, Виталий Викторович Быстрое2'
12Филиал Мурманского арктического государственного университета в городе Апатиты, Апатиты, Россия
3Институт информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук, Апатиты, Россия 1rom.voron@bk.ru, https://orcid.org/0000-0001-7210-8510 2bystrov@iimm.ruB, https://orcid.org/0000-0002-9369-8457
Аннотация
Работа посвящена вопросам прикладного использования концепции цифровых двойников для задач усреднения качества руды на горнодобывающих предприятиях. Авторы рассматривают проблему автоматизации процессов формирования усреднительного рудного склада с помощью компьютерного моделирования. В качестве формальной основы для представления штабеля склада предлагается использовать матричные структуры. Описывается алгоритм определения последовательности и позиции разгрузки транспортного средства в штабеле при формировании усреднительного склада с учетом графика движения транспортных единиц, а также процедура проверки возможности разгрузки транспортного средства в заданную ячейку штабеля, реализованная с помощью модификации алгоритма ветвей и границ. Также приводится краткое описание процессов визуализации результатов работы разработанных алгоритмов с помощью 3D-анимации в среде Unity. Ключевые слова:
алгоритм усреднения, усреднительный склад, компьютерное моделирование, логистические процессы, горнодобывающее предприятие Для цитирования:
Воронин Р. П., Быстров В. В. Компьютерное моделирование процессов формирования усреднительного склада горнодобывающего предприятия // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2022. Т. 13, № 2. С. 124-133. doi:10.37614/2949-1215.2022.13.2.012
Original article
COMPUTER MODELING OF THE PROCESSES OF FORMATION OF A BLENDING WAREHOUSE OF A MINING ENTERPRISE
Roman P. Voronin1' Vitaliy V. Bystrov2'
1Apatity branch of the Murmansk Arctic State University, Apatity, Russia 2 3Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences, Apatity, Russia 1rom.voron@bk.ru, https://orcid.org/0000-0001-7210-8510 2bystrov@iimm.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9369-8457
Abstract
The work is devoted to the issues of applied use of the concept of digital twins for the problems of averaging the quality of ore in mining enterprises. The authors consider the problem of automation of the processes of formation of the blending ore stockpile with the help of computer simulation. It is proposed to use matrix structures as a formal basis for representing a warehouse stack. The article describes an algorithm for determining the sequence and position of unloading a vehicle in a stack when forming a blending warehouse, taking into account the schedule of movement of transport units, as well as the procedure for checking the possibility of unloading a vehicle into a given cell of a stack, which is implemented using a modification of the branch and bound algorithm. A brief description of the processes for visualizing the results of the work of the developed algorithms using 3D animation in the Unity environment is also given. Keywords:
averaging algorithm, blending warehouse, computer modeling, logistics processes, mining enterprise For citation:
Voronin R. P., Bystrov V. V. Computer modeling of the processes of formation of a blending warehouse of a mining enterprise // Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2022. Vol. 13, No. 2. P. 124-133. doi:10.37614/2949-1215.2022.13.2.012
Введение
В последнее десятилетие процессы автоматизации производственных систем вышли на новый виток применения вычислительных средств, задавая актуальный тренд на всеобщую информатизацию и цифровизацию промышленности. Активно развиваются и внедряются концепции Industry 4.0 [1, 2] и цифровых двойников [3-5], ориентированные на максимальное использование современных информационных технологий в деятельности промышленных предприятий на всех уровнях управления. В частности, концепция цифрового двойника предлагает за счет всеобъемлющей цифровизации воссоздать виртуальный образ реального предприятия с целью максимально правдоподобного отражения протекающих в нем производственных процессов с реализацией обязательных функций мониторинга и контроля их состояния. Цифровой двойник предприятия предназначен для прозрачного получения всей необходимой информации о деятельности предприятия в любом разрезе (по отдельному производственному процессу, по уровню управления, за определенный временной промежуток и т. д.) и для представления ее в удобном виде для процессов принятия управленческих решений. Направлений развития концепции цифровых двойников достаточно много, начиная с создания модельно-тренажерных комплексов для подготовки персонала и заканчивая компонентами и цельными программно-техническими решениями класса корпоративных информационных систем (ERP-систем), реализующих принципы цифровизации производства. В данные направления включается и разработка систем поддержки принятия решений в разных областях производственной деятельности. В частности, активно развивается такое направление, как планировщики, например, в транспортной логистике как внутри промышленного предприятия, так и внешне. Теоретический фундамент подобного рода планировщиков разнообразен и включает в себя, например, методы комбинаторной оптимизации, программирование в ограничениях, сетевое планирование, эконометрическое моделирование и многие другие подходы. Также актуальным направлением программных средств поддержки принятия управленческих решений является компьютерное (имитационное) моделирование.
В студенческой лаборатории филиала Мурманского арктического государственного университета в городе Апатиты под руководством научных сотрудников Горного института и Института информатики и математического моделирования Кольского научного центра Российской академии наук ведутся научно-практические работы по автоматизации разных технологических процессов деятельности горнодобывающего предприятия. В первую очередь, в рамках данного исследования производится компьютерное моделирование полного технологического цикла добычи и переработки полезного ископаемого. При этом технологический цикл разбивается на разные проекты, которые реализуются междисциплинарными группами студентов направлений подготовки «Информационные системы и технологии» и «Горное дело».
В рамках текущей работы представлены промежуточные результаты проекта по автоматизации процессов формирования усреднительного рудного склада типового горнодобывающего предприятия. Акцент делается на разработке алгоритма оптимального распределения транспортных единиц по временной оси и территории рудного склада с учетом заданного набора ограничений на процесс формирования склада, тестировании предлагаемого алгоритма и визуализации результатов его работы.
Краткая характеристика предметной области
Усреднительный рудный склад представляет собой специально отведенную территорию, предназначенную для временного хранения руды. Его использование является одним из наиболее эффективных способов стабилизации качества полезного ископаемого и позволяет минимизировать отклонения показателя процентного содержания полезного ископаемого в рудной массе от некоторого заданного значения, что снижает производственные издержки. Эффективность такого способа стабилизации качества полезного ископаемого подтверждается активным его использованием большинством крупных компаний горной отрасли.
Усреднительные склады имеют обширную классификацию, их разделяют как по расположению (открытый / закрытый типы), так и по способу формирования. Для текущего проекта автоматизации процесса формирования был взят усреднительный склад со следующими параметрами: открытый тип; загрузка (формирование) штабелей склада осуществляется с помощью автосамосвалов, в несколько слоев, когда штабель загружен; его разгрузка осуществляется с помощью экскаватора.
Стабилизация качества руды в данной модели формирования рудного склада достигается за счет того, что при разгрузке экскаватор зачерпывает ковшом руду вертикально, начиная забор у основания штабеля и заканчивая верхним слоем, благодаря чему происходит перемешивание (шихтование) руды из всех слоев штабеля. Эту руду экскаватор загружает в вагоны железнодорожного состава, предназначенного для ее транспортировки на обогатительную фабрику. Основная проблема данного способа заключается в том, что контролируемым остается только средний показатель качества (процент содержания полезного ископаемого) по всему штабелю, в то время как в разных его частях этот показатель может сильно разниться.
Если при использовании данного метода усреднения заранее учитывать, что разгрузка руды будет осуществляться вертикально, то уменьшить отклонение ее качества от заданного значения можно еще на этапе формирования штабеля. Поскольку выбранная модель усреднительного склада формируется с помощью самосвалов, появляется потенциальная возможность определить для руды из каждого самосвала оптимальное место в штабеле таким образом, чтобы при разгрузке склада в ковше экскаватора оказалась руда, качество которой имеет минимальное отклонение от заданного, и так для любой точки штабеля.
В настоящее время для автоматизации подобного рода расчетов можно использовать специальное программное обеспечение, позволяющее по результатам анализа руды из разведывательных скважин получить информацию о размерах и расположении рудного тела, построить его 3Б-модель и определить в каждой ее точке предполагаемое содержание полезного компонента. В частности, в рамках текущего научно-практического проекта ориентировались на горно-геологическую информационную систему (ГГИС) Мте&ате [6], разработанную специалистами Горного института Кольского научного центра Российской академии наук. Кроме вышеописанного функционала, Мтейате позволяет представить горное тело как массив единичных блоков, которые имеют задаваемый размер, хранят информацию о своем месторасположении и содержании полезного ископаемого. Поскольку размер единичного блока может быть любым, предполагается, что он будет задаваться, исходя из объема кузова самосвалов, работающих на усреднительном складе. Также данная ГГИС позволяет определить, в какой последовательности будут разработаны единичные блоки в каждом забое, и на основе этой информации составить расписание прибытия самосвалов на усреднительный склад (рис. 1). С точки зрения разработки алгоритма формирования склада важно то, что есть возможность в приведенном расписании движения автосамосвалов давать прогнозную оценку процента содержания полезного компонента в руде для каждой транспортной единицы.
Рис. 1. Пример расписания прибытия транспортных единиц на усреднительный склад
Усреднение показателя качества руды достигается за счет того, что загрузка штабеля осуществляется в несколько слоев, а экскаватор, который разгружает усреднительный склад, забирает руду из штабеля вертикально, зачерпывая ее ковшом снизу вверх. В этот момент происходит перемешивание руды из всех слоев штабеля и, как следствие, усреднение содержания полезного компонента.
Однако в настоящее время автосамосвалы доставляют руду на усреднительный склад без учета ее качества. Руду последовательно разгружают начиная от дальнего конца штабеля, пока не заполнится слой. После чего формируется новый слой по тому же принципу. Такой способ формирования склада обладает существенным недостатком: контролируемым остается только средний показатель качества по всему штабелю, в то время как в разных его частях этот показатель может сильно отличаться. Следовательно, при дальнейшей транспортировке руды на обогатительную фабрику или другому конечному потребителю не исключена возможность отсутствия однородности качества руды, отгруженной из разных частей штабеля, что, в свою очередь, приводит к дополнительным временным затратам на контроль качества руды на самой фабрике и/или к нерациональному использованию реагентов, применяемых в процессе обогащения.
Для решения данной проблемы предлагается разработать программное обеспечение, которое на основании расписания прибытия самосвалов в усреднительный склад, полученного из ГГИС Mineframe, сможет определять место разгрузки каждой машины в штабеле рудного склада таким образом, чтобы минимизировать отклонение среднего показателя качества руды для каждой ячейки склада. За ячейку предполагается взять диаметр конуса руды, который получается при разгрузке самосвала. В математической модели каждый слой штабеля будет представлен в виде матрицы таких ячеек, сам штабель — как список матриц. Когда самосвал привозит руду на усреднительный склад, программа должна определить для него оптимальную ячейку разгрузки в матрице заполняемого в данный момент слоя таким образом, чтобы среднее значение качества руды для всех слоев штабеля в данной ячейке было максимально приближенно к заданному. Такой подход учитывает, что разгрузка штабеля будет проводиться вертикально. Он сразу формируется таким образом, чтобы при перемешивании руды ковшом экскаватора усредненный показатель качества руды был максимально приближен к заданному в каждой точке, а не по всему штабелю в целом.
В дальнейшей перспективе развития прикладной стороны проекта для организации взаимодействия водителей автосамосвалов и экскаваторов с разрабатываемой программой предлагается оснастить технику аппаратурой, позволяющей внедрить графическую систему помощи водителям самосвалов, подсказывающую, где стоит выгрузить руду из машины, и при необходимости принимать от водителей обратную связь. Разрабатываемое программное решение также должно обеспечить централизацию общего управления системой доставки и разгрузки руды посредством разработки отдельного интерфейса для взаимодействия с диспетчером производственной службы.
Разработка компонентов программного решения
Основное внимание в проекте уделяется алгоритму определения места разгрузки руды автосамосвалами в штабеле усреднительного склада, а также его реализации в виде программного решения. В качестве основного инструмента разработки был использован язык C#, среда разработки Microsoft Visual Studio. Для структуризации данных прикладной задачи и организации оперативного доступа к изменяющейся информации была разработана реляционная база данных формата MySQL. Текущая версия базы данных хранит полную информацию из расписания прибытия самосвалов на склад, но она будет усложняться по мере расширения функционала разрабатываемого программного решения. Для ее администрирования был выбран веб-интерфейс phpMyAdmin. Оперирование информацией из базы данных реализовано в разрабатываемой программе средствами языка C#.
На текущем этапе реализации проекта был разработан первичный прототип программы, решающий задачу планирования распределения самосвалов в штабеле усреднительного склада согласно расписанию, полученному программой как входные данные. Также программа получает на вход следующие параметры: заданный показатель качества руды, необходимый обогатительной фабрике; габариты штабеля усреднительного склада (максимально допустимые размеры); характеристики транспортных единиц: габариты автосамосвалов, которые работают на складе, а также объем их кузова.
Общая концепция работы программного решения
Исходя из полученных входных данных, программа определяет «сетку» для каждого слоя штабеля — двумерную матрицу, количество ячеек которой равно количеству транспортных единиц, которые смогут разгрузиться в данном слое. При этом штабель представляется как упорядоченный список таких матриц. Когда руда погружена на склад, в соответствующей ячейке матрицы штабеля появляется запись о качестве этой руды. Таким образом, программа отслеживает общий уровень наполнения всего штабеля и каждого его слоя в процессе формирования усреднительного склада.
Количество ячеек в одном слое определяется следующим образом: исходя из габаритов кузова автосамосвала и объема перевозимой руды высчитывается диаметр конуса, который образуется при разгрузке самосвала. После чего длина и ширина площади, которую может занимать штабель, делятся на диаметр получившегося конуса, в результате определяются размеры матрицы.
Для того чтобы программа могла определить количество слоев в штабеле, в ней определен угол естественного откоса руды, поступающей на склад. С помощью данного параметра определяется высота отсыпаемого самосвалом конуса. После чего необходимо рассчитать, как изменится высота конусов, когда уже сформированный слой будет разровнен экскаватором и сформирован заезд для загрузки следующего слоя. Программа делит максимально допустимую высоту штабеля на получившуюся высоту одного слоя и определяет общее количество слоев для заполнения.
После того как вычислено количество слоев и ячеек в каждом из них, перед программой стоит задача распределить в эти ячейки самосвалы таким образом, чтобы отклонение качества руды от заданного значения было минимальным. Отклонение считается по каждому «столбцу», то есть качество руды суммируется для всех ячеек с одинаковыми координатами, находящимися в разных слоях, а после делится на количество этих ячеек (то есть на количество слоев). Полученное значение показывает, какое среднее качество будет у руды, находящейся в ковше экскаватора, когда он зачерпнет этот столбец. Самым оптимальным распределением будет считаться то, где для каждого столбца отклонение качества от заданного минимально. Чтобы это проверить, вводится показатель среднего отклонения для всех столбцов, а также показатель максимального отклонения среди всех столбцов.
Для нахождения оптимального распределения в программе реализован алгоритм, который строит дерево вариантов всех возможных распределений (отдельно для каждого слоя), для всех веток подсчитывается среднее отклонение качества руды среди столбцов. По окончании подсчета выбирается ветка с минимальным отклонением, согласно которой будут распределены транспортные единицы в процессе формирования склада.
Рис. 2. Схема построения дерева вариантов распределения самосвалов в ячейки штабеля
Во время построения дерева вариантов стоит учитывать, что не всегда есть возможность разгрузить самосвал в определенную ячейку. Среди всех вариантов неизбежно встретятся такие, в которых при определении самосвала в рассматриваемую ячейку дальнейший проезд техники станет невозможен. Такое случится, когда рассматриваемая ячейка будет находиться на единственном пути к незанятым ячейкам в дальних частях штабеля. На рис. 3 приведен пример такой ситуации: зелеными треугольниками обозначены занятые ячейки (в которые уже загружена руда), белые клетки — это свободные ячейки, красным обозначены ячейки, занимать которые нельзя, так как будет перекрыт доступ к нескольким незанятым ячейкам.
Заезд
Рис. 3. Пример распределения ячеек штабеля с учетом недопустимых вариантов
Поэтому всегда необходимо учитывать тот факт, что после разгрузки руды в какую-то ячейку должен остаться проезд ко всем незаполненным ячейкам. Чтобы это осуществить, реализована специальная функция (процедура), которая выполняет проверку возможности разгрузки самосвала в определенной ячейке (координаты ячейки передаются как аргументы функции). Во время построения дерева вариантов функция проверки возможности разгрузки действует на каждой итерации алгоритма.
Работает функция следующим образом: из ячеек, которые соответствуют месту заезда самосвалов, строится маршрут, который проходит через все незанятые (пустые) ячейки, двигаясь только прямо, вправо, влево и назад. Когда маршрут был проложен через все доступные ячейки, алгоритм проверяет, остались ли в штабеле незанятые ячейки, не попавшие в маршрут, если нет, то он разрешает разгрузку самосвала в ячейке, а если остались, то данная ветка дерева вариантов бракуется и не рассматривается в дальнейшем.
На рисунке 4 можно наблюдать ситуацию, когда при разгрузке автосамосвала в рассматриваемую ячейку (обозначена знаком вопроса) алгоритм не сможет построить маршрут до всех свободных ячеек слоя, а значит, этот вариант, как и вся последующая ветка, не будет рассматриваться.
Рис. 4. Пример ситуации «Разгрузка автосамосвала в анализируемую ячейку невозможна»
Достоинством данной проверки состоит в том, что отбрасывание веток дерева альтернатив существенно сокращает перебор, позволяя не тратить вычислительные ресурсы и время на проверку заведомо невозможных вариантов распределения транспортных единиц.
Стоит отметить, что при реализации проекта разработчики придерживались объектно-ориентированной парадигмы программирования [7], главное преимущество которой заключается в упрощении отладки и тестирования программы, а также ее дальнейшей модернизации и расширения. Отличительной особенностью такой методологии является представление программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определённого класса, отражающим характеристики объекта реального мира.
ип
□□□
Для всех объектов реального мира, с образами которых работает программа, были описаны классы, а сами объекты представлены как экземпляры этих классов, например: 1) транспортная единица — автосамосвал: порядковый номер; объем кузова; максимальная высота; качество перевозимой руды; ip-адрес электронного устройства информирования водителя; 2) штабель усреднительного склада: порядковый номер; тип (загружающийся / разгружающийся); максимально допустимые габариты (выраженные в метрах и в целом количестве слоев и ячеек в каждом из них); 3) слой штабеля усреднительного склада: номер слоя; его размеры, размеры матрицы его сетки; 4) строка расписания прибытия транспортных единиц на склад: номер строки; порядковый номер автосамосвала; время прибытия на склад; качество перевозимой руды.
На текущем этапе реализации проекта был разработан демонстрационный прототип программного продукта, позволяющий показать концепцию предлагаемого решения. В нем был реализован алгоритм распределения автосамосвалов в штабеле усреднительного склада с помощью построения дерева вариантов, разработана процедура проверки возможности разгрузки самосвала в определенной ячейке, созданы программные интерфейсы для работы с базой данных. Также для демонстрации результатов работы алгоритма упорядоченного формирования усреднительного склада была создана 3Б-анимация данного процесса. В качестве движка для визуализации использовалась среда Unity.
На рисунках 5-7 представлены примеры 3Б-визуализации результатов работы разработанного прототипа программного решения по формированию усреднительного склада горнодобывающего предприятия. 3Б-анимация позволяет продемонстрировать процесс распределения транспортных средств по штабелю усреднительного склада в динамике на основе рассчитанных программой последовательности и позиции разгрузки автосамосвалов. На рисунках слева приводится снимок вычислительных результатов распределения транспортных единиц, а правая часть содержит в табличном виде легенду цветовой идентификации качества руды. Центральная часть рисунков содержит непосредственно 3Б-визуализацию результатов работы разработанного прототипа.
Стоит отметить, что визуализация позволяет оценить корректность работы алгоритма распределения транспортных единиц и их разгрузки при формировании штабеля усреднительного склада. Тестирование правильности работы предложенного алгоритма проводилось на тестовых данных: количество транспортных единиц менялось от 5 до 20 единиц, количество ячеек в одном слое штабеля — от 3 х 3 до 10 х 10. На тестовых данных алгоритм показал свою работоспособность, но были выявлены ситуации, когда алгоритм выдавал некорректное решение. Таким образом, следует продолжить работу по совершенствованию алгоритмов формирования усреднительного склада, возможно, с учетом дополнительных параметров технологических процессов.
15 14
_ 13
I 12
ВЦ
Î
Рис. 5. Визуализация пустого штабеля усреднительного склада
Car id Time
7000 06.03.2022
7062 06.03.2022
7003 06.03.2022 7081 06.03.2022
7006 06.83.2022
7007 06.03.2022
7004 06.03.2022
7005 06.03.2022
7013 06.03.2022 7012 06.03.2022
7008 06.03.2022
7009 06.03.2022 7011 06.03.2022 7016 06.03.2022
7014 06.03.2022
7010 06.03.2022
7015 06.03.2022
Qality
9 01 00 11
9 02 00 10
9 04 00 11
9 05 00 14
9 08 00 12
9 16 00 13
9 12 00 8
9 12 00 7
9 13 00 10
9 15 00 13
9 17 00 9
9 17 00 8
9 18 00 7
9 18 00 12
9 19 00 IS
9 19 00 9
9 22 00 7
Рис. 6. Визуализация результата формирования первого штабеля на основе автоматически рассчитанной последовательности разгрузки автосамосвалов
car id Time Qality
7000 96.03.2922 9 91:99 11
7002 06.03.2022 9 02:00 ie
7003 06.03.2922 9 94:99 11
7001 06.03.2922 9 95:09 14
7006 06.03.2922 9 08:00 12
7907 06.03.2922 9 19:99 13
7004 06.03.2922 9 12:99 8
7005 06.03.2922 9 12:09 7
7013 06.03.2922 9 13:99 10
7912 96.03.2922 9 15:09 13
7908 06.03.2922 9 17:09 9
7909 06.03,2922 9 17:00 8
7911 06.03.2922 9 18:09 7
7916 06.03.2922 9 18:99 12
7914 06.03,2022 9 19:00 15
7910 06.03.2922 9 19:99 9
7915 06.03.2922 9 22:00 7
7 £
П7 9 15
Итоговое общее отклонение: 1,25 %
Время выполнения: 00:00:00,1796909
Рис. 7. Визуализация процесса разравнивания штабеля усреднительного склада Заключение
В современных условиях повсеместной информатизации и цифровизации процессов управления активностью человека все актуальнее становятся вопросы сквозной автоматизации производственной деятельности горнодобывающих предприятий. Одним из перспективных направлений в этой области является разработка программно-технических решений, лежащих в парадигме цифровых двойников. Основной задачей такого рода систем является предоставление лицу, принимающему решения, полную адекватную информацию о протекающих производственных процессах и потенциальных сценариях развития ситуации при осуществлении тех или иных управляющих воздействий. Компьютерное моделирование является одним из способов разработки такого класса программных систем, который позволяет как спрогнозировать развитие производственных ситуаций, так и протестировать разрабатываемые алгоритмы планирования и управления отдельными производственными процессами.
В статье приводятся промежуточные результаты научно-практического проекта по разработке автоматизированной системы формирования усреднительного склада горнодобывающего предприятия. В рамках проекта проведен анализ текущего состояния горной отрасли и применяемых методов усреднения руды, выделены ключевые логистические звенья работы рудных складов и основные направления автоматизации, составлена концепция программного продукта, призванного
сократить производственные затраты за счет стабилизации качества руды с помощью усреднительного склада. В статье же внимание уделяется разработке отдельных компонентов автоматизированной системы формирования усреднительного склада: алгоритму автоматического планирования последовательности и места разгрузки транспортных единиц, процедуре проверки возможности разгрузки транспортной единицы в указанном месте склада, 3D-визуализации результатов работы предложенных алгоритмов.
В ближайшем будущем проект планируется развивать по следующим перспективным направлениям: 1) усложнение математической модели представления штабеля усреднительного склада с целью повышения степени правдоподобия моделируемых процессов по отношению к реальным; 2) усложнение модели высыпания единичного объема руды за счет перехода от конусообразной структуры к ее усеченной версии; З) отладка и совершенствование алгоритма определения позиции и последовательности разгрузки транспортной единицы в штабеле усреднительного склада; 4) построение математической модели формирования откосов штабеля и их учет в разработанных алгоритмах; 5) создание модели реалистичной фигуры выемки руды из штабеля экскаватором в процессе погрузки на железнодорожный транспорт.
В качестве дальней перспективы планируется создание полноценной программной и аппаратной экосистемы, обеспечивающей автоматизированное формирование усреднительного склада, состоящей из детально проработанного блока информирования и обратной связи для водителей автосамосвалов, а также блока диспетчера, обеспечивающего централизацию управления всеми технологическими процессами формирования и использования усреднительного склада. Такая программно-техническая система поддержки управления позволит улучшить показатель качества отгружаемой со склада руды, даже в условиях появления внештатных ситуаций, также она может использоваться в качестве компонента цифрового двойника горнодобывающего предприятия.
Список источников
1. Тарасов И. В. Индустрия 4.0: понятие, концепции, тенденции развития // Стратегии бизнеса. 2018. № 6 (50). С. 57-63.
2. Saucedo-Martínez J. A. et al. Industry 4.0 framework for management and operations: a review // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2017. June. DOI: 10.1007/s12652017-0533-1
3. Шпак П. С., Сычева E. Г., Меринская E. E. Концепция цифровых двойников как современная тенденция цифровой экономики // Вестник ОмГУ. Серия: Экономика. 2020. № 1. С. 57-68. DOI 10.24147/1812-3988.2020.18(1).57-68
4. Barth L. et al. Systematization of digital twins // Proceedings of the 3rd international conference on information science and system. ACM, New York, 2020. P. 13-23.
5. Enders M. R., Hoßbach N. Dimensions of digital twin applications — a literature review // Proceedings of the 25th Americas conference on information systems. Cancun, 2019. P. 1-10.
6. Горно-геологическая информационная система Mineframe [Электронный ресурс]. URL: http://майнфрэйм.рф/ (дата обращения: 01.11.2022).
7. Мейер Б. Объектно-ориентированное конструирование программных систем. М.: Русская редакция, 2005. 12З2 с.
References
1. Tarasov I. V. Industriya 4.0: ponyatiye, kontseptsii, tendentsii razvitiya [Industry 4.0: idea, concepts, development trends]. Strategii biznesa [Business Strategies], 2018, no. 6 (50), pp. 57-63. (In Russ.).
2. Saucedo-Martínez J. A., Lara M., Marmolejo J. A., Salais T. Industry 4.0 framework for management and operations: a review. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2017, June. DOI: 10.1007/s12652017-0533-1
3. Shpak P. S., Sycheva Ye. G., Merinskaya Ye. Ye. Kontseptsiya tsifrovykh dvoynikov kak sovremennaya tendentsiya tsifrovoy ekonomiki [The concept of digital twins as a modern trend in the digital economy]. Vestnik OmGU. Seriya: Ekonomika [Herald of Omsk University. Series "Economics"], 2020, no. 1, pp. 57-68. (In Russ.). DOI 10.24147/1812-3988.2020.18(1).57-68
4. Barth L., Haarmann J., Ehrat M., Fuchs R. Systematization of digital twins. Proceedings of the 3rd international conference on information science and system. ACM, New York, 2020, pp. 13-23.
5. Enders M. R., HoBbach N. Dimensions of digital twin applications — a literature review. Proceedings of the 25th Americas conference on information systems. Cancun, 2019, pp. 1-10.
6. Gorno-geologicheskaya informacionnaya sistema Mineframe [Mining and geological information system Mineframe]. (In Russ.). Available at: http://майнфрэйм.рф/ (accessed 01.11.2022).
7. Meyyer B. Ob"yektno-oriyentirovannoye konstruirovaniye programmnykh sistem [Object-oriented design of program systems]. Moscow, Russkaya redaktsiya, 2005, 1232 p. (In Russ.).
Информация об авторах
Р. П. Воронин — студент третьего курса бакалавриата направления подготовки «Информационные системы и технологии» филиала МАГУ в городе Апатиты; В. В. Быстров — кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник филиала МАГУ в городе Апатиты, старший научный сотрудник ИИММ КНЦ РАН.
Information about the authors
R. P. Voronin — Third-year Bachelor in the program "Information systems and technologies" of the Apatity branch of the Murmansk Arctic State University;
V. V. Bystrov — Candidate of Science (Tech.), Leading Researcher of the Apatity branch of the Murmansk Arctic State University, Senior Researcher of the Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences.
Статья поступила в редакцию 15.10.2022; одобрена после рецензирования 10.11.2022; принята к публикации 18.11.2022. The article was submitted 15.10.2022; approved after reviewing 10.11.2022; accepted for publication 18.11.2022.
