La solución consiste en un sistema de visión artificial basado en tres sistemas embebidos para el procesamiento de imagen.

• Hardware de captura de imagen
  El sistema incorpora cámaras lidar depth más cámara 4k de espectro visible con el fin de capturar características físicas significativas para el control tanto en el ingreso de bolas al molino como en la descarga de scrap de bolas en la salida del molino SAG.

• Transmisión y procesamiento de data
  El sistema envía las imágenes (Wireless/lan) capturadas a un procesador local para su procesamiento y posterior despliegue tanto en DCS y/o plataforma web.

• Analítica avanzada
  El modelo de balance de masa toma la información generada por los módulos de carguío y scrap de bolas para el cálculo de balance de masa de acuerdo a su fórmula: Masa acumulada (Jb) = masa de entrada – masa de salida – masa de bola desgastada.

Beneficios

• Mantener un control de balance de bolas (jb) óptimo para la operación del molino SAG

• Alertar por posibles indicios de taponamiento de parrillas por medio de la caracterización de la morfología del scrap de bolas.

Beneficios

• Reporte en línea de avance y rendimiento de actividades en planta, permitiendo una óptima distribución de recursos para la gestión de mejoras productivas, control de variabilidad del proceso y aspectos de seguridad.

• Herramienta no invasiva de amplio apoyo a la supervisión y gestión del mantenimiento, con mínimo requerimiento de personas en la planta.

• Inteligencia operacional basada en simulación en tiempo real, que permite visualizar escenarios futuros, cuellos de botellas y proyección de término de actividades.

Beneficios

• Genera alertas de variables fuera de rango, determina posibles causas basado en análisis descriptivo y recomienda ajuste de variables manipulables basado en algoritmos de optimización.

• Simula la respuesta de variables/KPIs operacionales (rendimientos, consumos y estabilidad) frente a distintas condiciones de borde (granulometría, dureza, jb/jc, % solidos, diámetro de bolas, perfil de revestimientos, etc.) para verificar/testear nuevos rangos de set-points.

• Proyecta de vida útil de revestimientos – modelos multivariable.

• Evita quiebres y sobre consumo en revestimiento y medios de molienda.

• Asiste en las mejoras en estrategia de Ramp- up y estimación de cambio de giro