Arbor 
핵심 살펴보기
품위 모델을 현장에 연결
모든 판단에 근거를
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광석 흐름 작업 그래프 · OreFlow Graph
하나의 광석 블록부터
최종 분석까지 추적
모델은 물료의 특성을, 현장 기록은 실제 이동 목적지를 보여 줍니다. 대상·이벤트·결과를 연결해야 제안의 근거를 추적할 수 있습니다.
트럭 한 대의 물료, 하나로 연결된 이력공간 위치와 연결 관계는 작동 원리를 설명하는 개념도
모델의 버전과 확신도를 보존
블록의 품위·불순물·불확실성이 판단의 출발점입니다. 발파·적재·운반·반입·분석 단계별로 물료 식별 정보를 남겨 최종 결과를 원천까지 추적합니다.
드론 · 지형 상태를 자주 갱신
현장이 바뀌면
채굴의 근거도 갱신
발파 후 광석 더미 형상, 채굴면 진전, 체적 변화를 파악하여 지질 모델과 실제 공간을 다시 맞춥니다.
먼저 모델에 현재 현장을 반영레이어는 원리 설명용이며 실제 측량 성과물이 아닙니다
드론으로 공간 정보 갱신
지질 및 분석으로 품위 판단
최신 지표면·모델 버전·발파 변위 근거를 같은 좌표계에 맞춰 채굴 경계를 재검토합니다. 일반 항공 촬영은 지하 Fe 품위를 직접 측정하지 못합니다. 형상 변화에도 정합 정확도와 오차 검토가 필요합니다.
굴착기와 트럭 · 원천 추정
이 트럭의 품위는
버킷 적재마다 계산
조작 가능한 원리 데모 · 생산 데이터 아님한 트럭의 적재물도
한 트럭의 적재물도
여러 블록에서 올 수 있습니다
버킷 위치를 블록과 연결하고 질량 비율로 혼합 품위를 계산합니다. A 구역에서 적재하는 비율을 바꿔 보세요.
A 구역 · Fe 62%B 구역 · Fe 54%
% Fe트럭 적재물의 예측 평균값입니다. 원천 매칭 오차·지질 불확실성·측정 규모도 반영해야 합니다.
트럭 적재물 품위 = Σ 원천별 질량 비율 × 원천별 품위
정확한 버킷 위치가 있으면 버킷별로 추적
근거가 부족한 원천은 미상으로 보존
적재 시각·버킷 궤적·채굴 경계·계근으로 원천 신뢰도를 판단합니다. 버킷별 데이터가 없으면 검증 가능한 채굴면이나 배치 단위로 기록하며, 정밀한 원천을 억지로 추정하지 않습니다.
불확실성을 고려한 의사결정
평균 품위가 같아도
확신도는 다릅니다
평균값만으로는 부족합니다. 모델이 불확실할수록 목표 품위 달성 확률을 확인해야 합니다.
확률 모델 데모 · Fe 평균 58.3%
Fe 57% 달성 확률
%원천이 명확하고 근거가 충분할수록 예측분포가 좁아집니다. 실제 분석 결과로 지속적인 보정은 필요합니다.
품위·원천·규모가
확신도에 함께 영향
확신도에 함께 영향
기준값과 확률은 방법 설명용입니다. 실제 제약에는 불순물·회수율·공정 요구사항도 포함됩니다.
모델의 불확실성 표현 자세히 보기
트럭별 평균 μ = Σ wᵦμᵦ; 분산 Var(g) = wᵀΣw + 원천 매칭 오차 + 규모 오차. 그림은 평균 58.3%, 표준편차 각각 0.65 및 1.8퍼센트포인트인 정규분포를 사용합니다. 적용 분포·상관관계·모수는 실제 광산 데이터로 검증해야 합니다.
선택적 측정 · EVSI
측정은
가장 가치 있는 물료에
한 번의 측정으로 판단이 달라질까요? 그 가치는 측정·대기·우회 비용보다 클까요?
모든 트럭을 측정소로 우회시킬 필요는 없습니다의사결정 가치와 현장 조건에 따라 측정 선택
트럭별 의사결정 시뮬레이션 · 중국 위안 기준
추가 측정 후 목적지 제안 갱신
트럭 적재물의 근거선택적 추가 측정재판단
추가 측정의 예상 의사결정 개선 가치가 CNY 900이고 측정·대기·우회 비용이 CNY 350이면 순정보가치는 CNY 550입니다. 이 예에서는 추가 측정이 가치 있을 수 있습니다.
EVSI = 측정 후 기대 최적 가치 − 현재 최적 가치 − 추가 비용. 예시는 실제 측정 수익을 나타내지 않습니다. 센싱 방식은 광물·입도·시료 대표성에 적합해야 합니다.
전문 모델 계산 + 담당자 확인
품위·처리능력·운반거리가
다음 목적지를 함께 결정
제안은 생산 제약을 만족하고 현장에서 실행할 수 있어야 합니다. AI가 근거를 정리하고 전문 모델이 계산하며 배차·지질 담당자가 확인합니다.
단순화한 제약 데모 · 실제 배차 아님
권장 목적지
파쇄시설
이 예에서는 품위 조건을 만족하고 파쇄시설에 여유 용량이 있습니다. 승인된 계획에 따라 직접 반입하여 추가 재취급을 줄이도록 제안합니다.
현재 광산 운반트럭파쇄시설
제안 → 지질 / 배차 담당자 확인 → 실행
입력 버전·판단 근거·승인자·실제 하역점을 보존합니다. 인터페이스 쓰기와 현장 제어 범위는 별도 검증합니다.
품질 제약
Fe 하한, SiO₂·Al₂O₃·P 등 상한, 요구사항 충족 확률
생산 제약
파쇄시설 처리능력·저광장 용량·물료 적합성·현재 계획
경제적 제약
광석 톤당 가치와 측정·우회·재취급 비용을 함께 비교
분석 대조 · ROI Ledger
각 최적화를
실제 경영 수지로 검증
실제 분석·생산 기록으로 품위·톤수·목적지를 대조합니다. 손실을 줄인 광석, 추가 분리한 폐석, 추가 비용을 같은 기준으로 계산합니다.
예측 → 실행 → 분석 → 대조 → 보정결과를 광석 흐름의 원천으로 되돌려 다음 개선에 활용
이 가정에서의 순가치
¥100톤 × CNY 200 + 200톤 × CNY 80 − CNY 15,000
예시 가정: 광석 손실 감소의 순가치는 건조 톤당 CNY 200, 폐석 분리 절감액은 건조 톤당 CNY 80입니다. 실제 값은 광산이 확인하며 같은 효익을 중복 계산하면 안 됩니다.
계산 기준 데모이며 프로젝트 수익 예측이 아닙니다. 채굴 구역과 교대조를 맞춘 기준선을 세우고 가격·수분·재고·다른 기술 개선의 영향을 제외합니다.
희석 감소
광석 흐름에 혼입된 폐석 톤수를 확인하고 오분류 발생 단계를 검토
광석 손실 감소
폐석장으로 간 광석 톤수를 확인하고 검사 대기·미확정 물료를 보존
품위 안정화
반입 분석과 예측분포를 비교하여 편향과 변동의 수렴 여부 검증
계산 기준과 근거의 범위 자세히 보기
희석과 광석 손실의 분모·물료 분류·미확정 재고 처리를 먼저 합의해야 합니다. 투입·산출 건조 톤수와 재고 변화로 물질수지를 대조하고, 과거 이력 재구성·조건 일치 비교·통제된 시범 적용으로 효과를 검증합니다. 연구 예시의 개선율을 Arbor 실적으로 사용하지 않았습니다.
하나의 채굴 구역부터
먼저 하나의 순환을
실제로 완성
기존 지질 모델·FMS·드론·분석 시스템을 연결합니다. 검증 가능한 데이터부터 시작해 실제 생산으로 제안을 검증합니다.
01 · 과거 이력 재구성
먼저 과거 기록을 대조모델·좌표·운반 회차·분석을 맞춰 채굴 구역의 물료 흐름을 재구성하고 원천 누락과 오분류 단서를 찾습니다.
02 · 섀도 검증
제안을 현행 운영과 비교현행 생산과 병행하되 지시를 직접 바꾸지 않습니다. 제안이 다른 시점·이유·후속 결과를 기록합니다.
03 · 통제된 시범 적용
근거에 따라 단계적 확장담당자 확인 후 제한된 범위에서 시범 적용하고 품질·비용·인터페이스 검증에 따라 배포 범위를 넓힙니다.
솔루션 범위·데이터 출처·도입 안내
이 페이지는 노천광산 품위 관리 구상과 목표 작동 방식을 설명하며 납품 완료 기능 목록이 아닙니다. 확률 모델·센싱·데이터 상세도·시스템 적합성·권한·쓰기 기능은 프로젝트 평가와 검증에 따릅니다. AI 이미지·레이어·인터랙션은 설명용이며 고객 현장 기록이 아닙니다.
방법은 사용자가 제공한 Grade Control Copilot 전략 연구와 광석 흐름 작업 그래프 연구에 근거합니다. 원리 참고 자료: Maptek 품위 제어、CSIRO 광물 센싱및 Palantir 객체·액션 모델링. 인용은 협력 관계·전면적인 인터페이스 호환성·Arbor의 납품 실적을 뜻하지 않습니다.