Arbor 
Her kamyon yükünün kaynağını izleyin
Cevherin nereden geldiğini görün
Model ve patlatma bloğundan kova ve kamyon yüküne
Cevher hareketini izlenebilir bir zincire bağlayın
Madencilik çözümü · Grade Control Copilot
Her kova, her kamyon yükü
Daha uygun bir varış noktasına
AI tabanlı tenör yönetimi
Daha az seyrelme ve cevher kaybı, daha dengeli tenör
Öne çıkanlar
Tenör modelini sahaya taşıyın
Her adım kanıta dayansın
Her kamyon yükünün kaynağını izleyin
Önce güven düzeyini değerlendirin
Sonra ölçüme ve varış noktasına karar verin
Tenör belirsizliğini ve test maliyetini
Açıklanabilir yönlendirme önerilerine dönüştürün
Her optimizasyonu
Gerçek operasyon hesaplarına bağlayın
Tahminleri analizle kalibre edin; yürütmeyi üretim kayıtlarıyla karşılaştırın
Faydayı ve ek maliyetleri birlikte hesaplayın
01 / 03
Cevher akışı operasyon grafı · OreFlow Graph
Bir cevher bloğundan
Son analiz sonucuna
Model malzemeyi tanımlar; operasyon kayıtları nereye gittiğini gösterir. Nesneleri, olayları ve sonuçları bağlayarak her önerinin dayanağına ulaşın.
Bir kamyon yükü, eksiksiz bir izlenebilirlik zinciriKonumlar ve bağlantılar önerilen mekanizmayı gösterir
Sürümü ve güven düzeyi korunan tek model
Blok tenörü, safsızlıklar ve belirsizlik değerlendirmenin başlangıcıdır. Patlatma, yükleme, nakliye, tesis beslemesi ve analiz boyunca malzeme kimliği korunur; böylece nihai sonuç kaynağa kadar izlenir.
Dronlar · Sık geometri güncellemesi
Saha değiştiğinde
Kazı dayanağını güncelleyin
Patlatma yığınının geometrisini, kazı aynasındaki ilerlemeyi ve hacim değişimini görün; jeolojik modeli gerçek sahayla eşleştirin.
Güncel sahayı modele taşıyınKatmanlar mekanizmayı gösterir, gerçek ölçüm sonucu değildir
Dronlar geometriyi günceller
Jeoloji ve analiz tenörü belirler
Güncel yüzeyi, model sürümünü ve patlatma hareketi kanıtlarını aynı koordinat sisteminde birleştirerek kazı sınırlarını kontrol edin. Sıradan hava görüntüleri yer altındaki Fe tenörünü doğrudan ölçmez; geometri güncellemeleri de çakıştırma doğruluğu ve hata kontrolü gerektirir.
Ekskavatör ve kamyonlar · Kaynak tahmini
Bu kamyon yükünün tenörü
Her yükleme olayından başlar
Etkileşimli mekanizma gösterimi · Üretim verisi değildirTek kamyon yükü
Tek kamyon yükü
Birden çok bloktan malzeme içerebilir
Kova konumlarını bloklarla eşleştirip kütle ağırlıklı karışımı hesaplayın. A Bölgesinden yükleme payını değiştirmeyi deneyin.
A Bölgesi · Fe 62%B Bölgesi · Fe 54%
% FeKamyon yükü başına tahmini ortalama. Kaynak eşleştirme hatası, jeolojik belirsizlik ve ölçüm ölçeği de dikkate alınmalıdır.
Kamyon yükü tenörü = Σ (kaynağın kütle payı × kaynak tenörü)
Kesin kova konumu varsa her kovayı izleyin
Kanıt yetersizse kaynağı bilinmiyor olarak bırakın
Yükleme zamanı, kova yörüngesi, kazı sınırları ve tartım, kaynak güvenini birlikte belirler. Kova düzeyinde veri yoksa doğrulanabilir kazı aynası veya parti bazında kayıt tutun; kesin kaynak tahminini zorlamayın.
Belirsizlik altında karar
Aynı ortalama tenör
Farklı güven düzeyleri
Ortalama tek başına yeterli değildir. Model belirsizleştikçe hedef tenöre ulaşma olasılığı daha önemli olur.
Olasılık modeli gösterimi · Ortalama Fe 58,3%
Fe 57%'ye ulaşma olasılığı
%Daha açık kaynaklar ve güçlü kanıtlar tahmin dağılımını daraltır. Gerçek analiz sonuçlarıyla sürekli kalibrasyon gerekir.
Tenör, kaynak ve ölçek
Güven düzeyini birlikte belirler
Güven düzeyini birlikte belirler
Eşikler ve olasılıklar yöntemi açıklar. Gerçek kısıtlar safsızlıkları, kazanımı ve proses gereksinimlerini de kapsar.
Modelin belirsizliği nasıl temsil ettiğini açın
Kamyon yükü ortalaması μ = Σ wᵦμᵦ; varyans Var(g) = wᵀΣw + kaynak eşleştirme hatası + ölçek hatası. Gösterimde ortalama 58,3%, standart sapmalar 0,65 ve 1,8 yüzde puanı olan normal dağılım kullanılır. Dağılım, korelasyon ve parametreler gerçek maden verileriyle doğrulanmalıdır.
Seçici ölçüm · EVSI
Testleri
En çok değer sağlayan malzemeye uygulayın
Ek ölçüm kararı değiştirir mi? Sağlanan değer test, bekleme ve sapma maliyetlerini karşılar mı?
Her kamyon test için sapmak zorunda değildirÖlçümü karar değeri ve saha koşullarına göre seçin
Kamyon yükü karar simülasyonu · Tutarlar CNY
Önce test edin, sonra varış önerisini güncelleyin
Kamyon yükü kanıtlarıSeçici ek ölçümYeniden değerlendirin
Ek testin karar değerini CNY 900 artırması, test, bekleme ve sapmanın CNY 350 tutması bekleniyorsa net bilgi değeri CNY 550 olur. Bu örnekte ek test anlamlı olabilir.
EVSI = test sonrası beklenen en iyi değer − mevcut en iyi değer − ek maliyet. Örnek gerçek test faydasını göstermez; algılama yöntemi mineral, tane boyutu ve numune temsil ediciliğine uygun olmalıdır.
Uzman optimizasyonu + İnsan onayı
Tenör, kapasite ve nakliye mesafesi
Sonraki durağı birlikte belirler
Öneriler üretim kısıtlarına uymalı ve sahada uygulanabilmelidir. AI kanıtları düzenler, uzman modeller optimizasyonu çözer, sevk ve jeoloji personeli sonucu onaylar.
Basitleştirilmiş kısıt gösterimi · Canlı sevk değildir
Önerilen varış noktası
Kırıcı
Bu örnekte tenör kısıtları sağlanır ve kırıcıda kapasite vardır. Onaylı plana göre tesise doğrudan gönderim, yeniden elleçlemeyi azaltmak için önerilir.
Mevcut maden kamyonuKırıcı
Öneri → Jeoloji / sevk onayı → Uygulama
Girdi sürümlerini, karar kanıtlarını, onaylayanları ve gerçek boşaltma noktalarını saklayın. Arayüze geri yazma ve saha kontrol kapsamını ayrıca doğrulayın.
Kalite kısıtları
Asgari Fe tenörü, azami SiO₂, Al₂O₃ ve P içerikleri ve gereksinimleri karşılama olasılığı
Üretim kısıtları
Kırıcı işleme kapasitesi, stok kapasitesi, malzeme uyumu ve mevcut plan
Ekonomik kısıtlar
Ton cevher değerini test, sapma ve yeniden elleçleme maliyetleriyle karşılaştırın
Analiz mutabakatı · ROI Ledger
Her optimizasyon
Operasyon hesaplarıyla mutabık kılınır
Gerçek analizler ve üretim kayıtlarıyla tenör, tonaj ve varış noktasını karşılaştırın. Kurtarılan cevheri, ayrılan pasayı ve ek maliyetleri aynı hesap esasına alın.
Tahmin → Uygulama → Analiz → Mutabakat → KalibrasyonNihai sonucu cevher akışından kaynağa izleyerek sonraki iyileştirme döngüsünü destekleyin
Bu varsayımlar altında net değer
¥100 ton × CNY 200 + 200 ton × CNY 80 − CNY 15 000
Örnek varsayımlar: önlenen cevher kaybının net değeri CNY 200/kuru ton, pasa ayırma tasarrufu CNY 80/kuru ton. Gerçek değerleri maden onaylamalı; aynı fayda iki kez sayılmamalıdır.
Bu bir hesaplama yöntemi gösterimidir, proje getiri tahmini değildir. Benzer alanlar ve vardiyalarla baz oluşturun; fiyat, nem, stok ve diğer teknik değişimlerin etkisini kontrol edin.
Daha az seyrelme
Cevher akışına giren pasa tonajını doğrulayın ve yanlış sınıflandırmanın aşamasını belirleyin
Daha az cevher kaybı
Pasa sahasına giden cevher tonajını doğrulayın; test veya karar bekleyen malzemeyi ayrı tutun
Dengeli tenör
Sapma ve değişkenliğin azalıp azalmadığını görmek için tesis besleme analizini tahmin dağılımıyla karşılaştırın
Hesap yöntemi ve kanıt sınırlarını açın
Seyrelme ve cevher kaybını ölçmeden önce paydalar, malzeme sınıfları ve karara bağlanmamış stokların işlemi belirlenmelidir. Kütle dengesi kuru ton giriş, çıkış ve stok değişimini karşılaştırır. Etkiyi geçmişin yeniden kurulması, eşleştirilmiş karşılaştırmalar ve kontrollü pilotlarla doğrulayın. Araştırma görsellerindeki iyileşme yüzdeleri Arbor başarısı olarak sunulmaz.
Tek bir kazı alanıyla başlayın
Tek bir operasyon döngüsünü
Gerçekte kanıtlayın
Mevcut jeolojik modelleri, FMS'yi, dronları ve analiz sistemlerini bağlayın. Doğrulanabilir verilerden başlayıp önerileri gerçek üretimle sınayın.
01 · Geçmişin yeniden kurulması
Önce geçmiş kayıtları eşleştirinModel, koordinat, kamyon seferi ve analizleri hizalayın; bir alandaki malzeme akışını yeniden kurup kaynak boşlukları ve yanlış sınıflandırmayı bulun.
02 · Gölge doğrulama
Önerileri mevcut operasyonlarla karşılaştırınTalimatları değiştirmeden önerileri üretime paralel çalıştırın. Ne zaman ve neden ayrıştıklarını, sonraki sonuçları kaydedin.
03 · Kontrollü pilot
Kanıtla adım adım genişleyinİnsan onayından sonra sınırlı pilot başlatın; kalite, maliyet ve arayüz doğrulamasına göre genişletin.
Arbor · Grade Control Copilot
Tenör modelinin
Saha eylemlerini desteklemesini sağlayın
Tenör yönetimini görüşelim ↗Çözüm yetenekleri, veri kaynakları ve uygulama notları
Bu sayfa açık ocaklar için tenör yönetimi çözümünü ve hedeflenen mekanizmaları sunar; teslim edilmiş işlevler listesi değildir. Olasılık modelleri, algılama yöntemi, veri ayrıntısı, entegrasyon, yetkiler ve geri yazma proje değerlendirmesi ve doğrulamasına bağlıdır. AI sahneleri, katmanlar ve etkileşimler kavramı açıklar; müşteri saha kayıtları değildir.
Yöntem, sağlanan Grade Control Copilot stratejisi ve cevher akış grafı araştırmasına dayanır. Teknik kaynaklar arasında Maptek Tenör Kontrolü、CSIRO mineral analizive Palantir nesne ve eylem modellemesi bulunur. Atıflar ortaklık, tam arayüz uyumluluğu veya Arbor'un mevcut teslimatını ifade etmez.