地下排水沟调度

对自动化选项进行基于证据的决策,以充分利用资本资本投资

机密挖掘客户|机密|2020.

最大化吞吐量

更快的决策

避免昂贵的假设

挑战

客户正在调查不同自动化选项对吞吐量和机组利用的影响,并希望使用数据在其基础上的自主采矿策略中证明和推动投资决策。客户有特定的限制,例如:

  • 采矿任务的短期排序,依赖于采矿阶段,每项任务的船员要求和最佳船员分配
  • 在箱子上的矿石存储容量,每个垃圾箱的不同路由
  • 有限的运输能力和有限的葫芦能力
  • 计划的维护活动,以及换班时间的时间,如冗长的换档变化和午休时间。

他们从事舱口划分以查看他们的方法,评估不同的自动化选项并提出建议。

解决方案

Hatch配置了一个详细的调度模型,使用舱口optimizer来简化其决策过程。孵化器评估了地下矿井运营的自动化选项,并量化了对整体生产和机组利用的影响。结果,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
  • 在未来的自动化选项下确定最佳运行策略
  • 通过在每种情况下详细优化操作,避免昂贵的假设
  • 了解自动化对不同自动化选项的操作序列和劳动力利用的影响,以及揭示系统中的新瓶颈

强调

  • 有效地确定每个自动化选项的最佳操作 - 第一次获得最佳解决方案
  • 在新的运营环境下最大化整体生产吞吐量
  • 确定每个自动化选项的最佳操作模式和船员分配
  • 通过整体,同时优化生产和运输,识别系统瓶颈和全部工作的最佳方式
  • 同时合并生产潜力,设备容量和船员约束,例如执行任务所需的人力,变化变化和午休

项目号码

在只是一个中创建的高度详细的调度模型几个星期

确定了吨位改善的机会10%和生产力提高10-20%

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