レノボのAI

Nov 29, 2023

KrASIA Connection 著 2023 年 7 月 27 日発行 2 分で読む

中国の石炭産業は地下採掘に大きく依存している。 2022 年の時点で、この方法は国内の炭鉱の 92% で採用されており、国内の石炭生産の 82% に貢献しています。

石炭への高い需要により、中国の石炭企業はインテリジェントな採掘技術を活用するようになりました。 中国国家鉱山安全監督局によると、中国には1,300以上のインテリジェント鉱山が存在する。

こうしたインテリジェント鉱山の 1 つが王家嶺炭鉱です。 山西省に位置し、1日あたり約16,000トンの石炭を生産しており、これは年間生産量600万トンにほぼ相当します。 スクレーパーコンベアとして知られるコンベアベルトは、石炭を地表まで輸送するために不可欠です。 各コンベアは最大 20 キロメートルまで伸びることがあり、長さ 3 ～ 4 キロメートルの一連のチェーンで構成されます。

一定の重い負荷がかかると、スクレーパーコンベヤが変形したり破損したりする可能性があり、採掘プロセスに影響を及ぼします。 変形したチェーンの交換には約 30 分かかりますが、チェーンが破損した場合、コンベヤシステム全体を解体して再構築するには 20 時間以上かかる場合があります。 課題は、故障につながる前に変形を検出することにあります。

以前、王家嶺炭鉱では手作業による検査方法が採用されており、検査のために約 200 人の専門保守員が地下に降りる必要がありました。 このアプローチは費用がかかり、安全性に重大なリスクをもたらすため、鉱山は代替案を模索することになりました。

最終的には Lenovo と協力して、スクレーパーコンベア用の 3D 視覚認識システムを開発しました。 各スクレーパーコンベアの上部に高解像度 3D カメラを設置することで、コンベアチェーンの画像を継続的かつリアルタイムで撮影して状態を評価できます。 これらのカメラには、粉塵の多い鉱山環境に適応するための清掃装置も装備されています。

低照度センシングと人工知能ベースの画像認識機能を備えた Lenovo のシステムは、暗い環境でも 3D 深度画像をキャプチャして分析することができ、コンベア チェーンの異常を最大 1 ミリメートルの精度で検出できます。

Lenovo のソリューションを採用して以来、王家嶺炭鉱でのメンテナンス作業の精度、効率、安全性が大幅に向上しました。 欠陥検出率と日常メンテナンス率はそれぞれ 95% と 99% を超えています。 異常への対応にかかる時間も 80% 短縮され、ライン停止による 1 日の平均ダウンタイムは 2 分に短縮され、鉱山の生産性が向上しました。

検査プロセスを自動化することにより、鉱山の保守チームは地下で過ごす時間を 90% 削減しました。 スクレーパーコンベアの手作業による検査は不要となり、保守作業員は修理が必要な場合にのみ地下に降ります。

この記事は、もともとベンによって書かれ、36Kr で公開されたレポートに基づいて編集されました。 KrASIA は、そのコンテンツを翻訳、翻案、出版する権限を有しています。