地下矿山调度

在自动化选项上做出基于证据的决策,以最大限度地利用资本支出投资

机密矿业客户|机密| 2020

最大化吞吐量

更快的决策

避免代价高昂的假设

挑战

客户正在调查不同自动化选项对吞吐量和人员利用率的影响,并希望利用数据来证明和推动他们在地下矿山网络的自主采矿战略中的投资决策。客户端有特定的约束,如:

  • 采矿任务的短期排序,取决于采矿阶段,每个任务的船员需求和最优船员分配
  • 矿石在仓内的储存能力,不同的矿石路径到每个仓
  • 运输能力和提升能力有限
  • 计划的维护活动,以及下班时间的安排,如长时间的换班和午休。

他们让Hatch来审查他们的方法,评估不同的自动化方案并提出建议。

解决方案

Hatch使用Hatch Optimizer配置了一个详细的调度模型,以简化他们的决策过程。Hatch评估了井下作业的自动化方案,并量化了它们对整体生产和人员利用的影响。因此,客户能够:

  • 了解矿山当前自动化状态和不同自动化选项的最大吞吐量
  • 确定未来自动化方案下的最佳操作策略
  • 通过对每个场景下的操作进行详细优化,避免代价高昂的假设
  • 了解自动化对不同自动化选项的操作顺序和劳动力利用率的影响,并发现系统中的新瓶颈

突出了

  • 有效确定每个自动化方案的最佳操作——第一次获得最佳解决方案
  • 在新的操作环境下最大限度地提高整体生产能力
  • 为每个自动化方案确定最佳操作模式和人员分配
  • 识别系统瓶颈,并通过对生产和传输进行全面、同步的优化来解决这些瓶颈
  • 同时考虑生产潜力、设备能力和人员限制,如执行任务所需的人力、换班和午休时间

项目数量

高度详细的调度模型创建仅在几周

发现周围吨位改善的机会10%和生产力的提高10-20%

我们能怎么帮你

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