Strayosウェビナー：AIで爆破後の性能を計測

Find AI Tools in second

Find AI Tools

No difficulty

No complicated process

Find ai tools

Home AI News JP Strayosウェビナー：AIで爆破後の性能を計測

Updated on Feb 26,2024

Strayosウェビナー：AIで爆破後の性能を計測

こんにちは、Strayosのウェビナー「爆破後の性能をAIで計測する」へようこそ。私はキンバリー・サフーと申します。私はStrayosのゼネラルマネージャーです。本日のプレゼンテーションは、爆破最適化のエキスパートであるブラッド・ギュンゲルとジョン・ルイスが行います。ブラッドは鉱業エンジニアとして、オリカとダイノ・ノーベルの世界最大手の資材会社で100以上の現場でドリルや爆破活動の最適化に関わりました。また、ボストンコンサルティンググループのトップティア企業で、商業および業務機能全般に対するサポートを提供するために、マネージャーとしてのキャリアを築いた経験もあります。ブラッドは、UNSWで鉱業エンジニアリングの学士号、カーネギーメロン大学でファイナンスと起業家精神のMBAを取得しています。ジョンはケンタッキー大学の鉱業エンジニアリングプログラムを卒業しました。卒業後、爆薬メーカーのネルソンブラザーズで、石炭鉱山や鉱石採掘場でのプロジェクト管理や爆破最適化に主に従事しました。これらのプロジェクトはバケットフィル最適化から鋳造爆破分析まで幅広いものです。現在は冶金炭企業の掘削と爆破のシニアマネージャーです。ウェビナーを始める前に、いくつかの注意事項があります。質問はチャットボックスではなく、質問セクションにご記入ください。それにより、皆様の質問に対応できるようになり、追跡するのが容易になります。ウェビナー終了後に録画のリンクがメールで送信されますので、メールをチェックしてください。何か質問があれば、完了証明書が必要な場合は、お手数ですがhello@strayos.comまでメールでご連絡ください。ウェビナー中にされた質問は、数日以内に皆様に回答のメールが送信されますので、質問があれば遠慮なく聞いてください。さて、さらなるご紹介となりますが、ブラッド・ギュンゲルとジョン・ルイスに引き続き、いよいよウェビナーを始めていきます。ブラッド、ジョン、引き続きよろしくお願いいたします。

テーブルオブコンテンツ

⭐ Strayos' ウェビナー「爆破後のAIによる性能測定」

Strayosについて
爆破後の測定の重要性
- キャスト最適化
- Muck-pile形成
- コスト最適化
キャスト最適化
- キャストパーセンテージ測定
- 重心の移動距離測定
Muck-pile形成
- Muck-pile形状と装置の最適化
- ドローンとAIの活用
コスト最適化
- キャストパフォーマンスの評価
- 節約効果の具体例
Q&A
まとめ

キャスト最適化

AIとドローンの活用により、キャスト最適化を効率化することができます。キャスト最適化は、材料の最終位置に投棄された割合であり、再処理が必要な材料の割合を示します。これにより、再処理にかかるエネルギーや燃料の消費を減らし、装置の故障を減少させることができます。また、キャスト最適化により、採掘作業の生産能力も向上させることができます。

Muck-pile形成

Muck-pile形成では、機器ごとに最適なMuck-pile形状を見つけることが重要です。例えば、ローダーは低く平らなMuck-pileを好む一方、掘削機は高くて急なMuck-pileを好みます。各機器の設計に合わせた最適なMuck-pile形状を実現することで、掘削作業の生産性を向上させることができます。

ドローンとAIの活用により、Muck-pile形成の測定や予測が容易になりました。ドローンによる撮影やAIによる自動解析により、効率的なMuck-pile形状の実現が可能です。