Modular Mining はKomatsu の子会社であり、Komatsu Mining Technology Solutions Team (MTS) は、その一部を構成しています。データとイノベーションを活用して、採掘のバリューチェーンをリアルタイムで最適化します。
問題
鉱山では、運搬トラックが鉱物を供給源（Source）から移送先（Sink）まで運びます。つまり、ショベル（供給源）などが輸送トラックに鉱物を充填し、ダンプまたはクラッシャーで鉱物を移動します。
より詳しく説明すると、トラックは荷物を満載して走行し、目的地に到着するまでに交差点や危険箇所で停止します。ここでは、必要に応じて列に並んでから降ろす位置に移動し、最後に鉱物を蓄積する必要があります。
その後、必要に応じて非生産的な作業 (メンテナンス、シフト変更、および燃料補給など) を行うか、すぐにシャベルに戻って荷物を積み込み、プロセスを再度開始することができます。
Komatsuの MTS は、採掘作業の積載と運搬シーケンスの最適化をさらに活用するために、このプロセスを調査したいと考えていました。彼らは AnyLogic を使用した経験がなかったため、SimWell と協力して汎用 採掘 シミュレーション モデルを作成しました。
ソリューション
一般的な採掘 シミュレーション モデルのプロセス
作成された荷重と輸送の最適化ソリューションは、2 つの異なるファイルを AnyLogic モデルにインポートすることで機能します。モデル インターフェイスには、接続されているすべての道路網を含む鉱山のレイアウトが表示されます。最初のシナリオ ファイルには、トラック、シャベル、道路、ダンプ、クラッシャーの場所や鉱山内の資材などの詳細が含まれています。
これは一般的な採掘シミュレーション モデルであるため、同社は同じモデルで異なる鉱山のシナリオでも使用できます。
2 番目のファイルには、休憩およびメンテナンスのスケジュール、タイミング パラメータ、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）など、シミュレーションに固有の情報が含まれています。
これらの情報をモデルに入力すると、モデルが実行され、KPI の形式で結果が得られ、より多くの結果を取得するためにクエリを実行できる詳細なログ出力が提供されます。KPI には、移動された総トン数、移動された鉱物の種類、鉱山の実際の要素などが含まれます。
さらに、同社はいくつかの仮定のシナリオを実行しました。一つは交差点管理ルールの変更です。鉱山のほとんどの交差点は四方向の停留所であるため、複数のトラックがこの停留所に近づいたときに、より適切なトラックを選択して最初に移動することで、これを最適化する機会があります。
モデルはフルスピードで実行でき、結果は数秒で表示されます。これは、異なる構成で多数のシミュレーションを実行する場合に便利です。
これは一般的な採掘シミュレーション モデルであるため、各鉱山には固有の特性があるため、開発者は、さまざまな鉱山の積載量と輸送量の最適化に確実に使用できるように、いくつかのルールを設計する必要がありました。
ルール 1:
トラックが荷下ろしした後、積み込みを待っているトラックの数が最も少ないショベルカーに移動します。
ルール 2:
鉱山にはさまざまなグレードの材料がありますが、それらは高グレード、低グレード、および廃棄物に簡略化されています。高品位の材料は破砕機に送られ、低品位の材料は後で処理するために備蓄され、その他すべての廃棄物はダンプに運ばれます。
ルール 3:
トラックから荷物が降ろされた後、シミュレーション モデルは、計画されたメンテナンスなどの非生産的な活動を行う必要があるかどうかを確認します。また、故障などの予定外のイベントが発生し、トラックが活動を停止して修理しなければならない場合もあります。
拡張 1：鉱山用バッテリー電気トラック
一般的な採掘シミュレーション モデルはうまく機能し、良好な結果が得られたため、開発者は鉱山用のバッテリー電気 (BE) トラックを追加してモデルをさらに拡張することにしました。
トラックは最大の二酸化炭素排出源の 1 つであり、この汚染を削減するための選択肢の 1 つは、内燃機関 (ICE) トラックを鉱山用のバッテリー電気トラックに置き換えることです。これらはエネルギー効率も高く、操作も簡単なので、故障の可能性が低くなります。
ただし、充電が必要であり、ICE トラックほど長く走行することはできません。これを克服する 1 つの方法は、トロリーを使用することです。トロリーとは、道路上に吊り下げられた通電ワイヤーで、バッテリー電気トラックが走行中に充電するために使用できます。
残念ながら、すべてのトラックがその方法で充電できるわけではないため、トロリーと充電ステーションを組み合わせて運用されています。
開発者は、一部の ICE トラックを鉱山用のバッテリー電気トラックに切り替えた場合の、移動する鉱物やその他のパラメータへの影響を調査したいと考えていました。
これは、トラックのバッテリー、充電場所、道路セグメントごとのエネルギー使用量などをモデルに追加することを意味しました。
重要な追加の 1 つは、バッテリーが消耗した場合のペナルティです。この場合、トラックは充電ポイントに行き、完全に充電した後、シフトの残りの間そこに居座ることになります。
初期の結果では、ICE トラックを BE トラックに交換することでプラスの効果があり、さらに最適化する余地があることが示されました。
拡張2：社内の内製シミュレータ
Komatsu Mining Technology Solutions Teamには独自の内製シミュレータがありますが、UI コンポーネントはありません。また、このシミュレータを検証またはデバッグすることも不可能だったので、それを行う方法を見つける必要がありました。
彼らは、単純な内製シミュレータを以前に作成した AnyLogic モデルと組み合わせることにしました。彼らは、イベントを出力する内部シミュレータでシナリオ ファイルを使用しました。これらのイベントは AnyLogic モデルに実装して再生できます。オリジナルのシナリオ ファイルもインポートされ、正しく実行できるようになります。重要なのは、モデルはイベントを表示しているだけであり、決定を行っていないことです。すべての動きと決定は内製シミュレータによって行われ、AnyLogic モデルのUIにより表示されます。
このように AnyLogic モデルを内製シミュレータのUIとして使用することで、アナリストは、シミュレーション全体にわたって使用されないトラックや、トラックが来ないシャベルなどの奇妙な動作を発見するのに役立ちました。
利用可能な KPI はありませんが、チームはこの拡張機能を使用して内製シミュレータのデバッグを有効にし、正確に何が起こっているかを視覚的に確認できるようになりました。
結果
最初の汎用採掘シミュレーション モデルは、荷重と運搬の最適化の機会を調査するために使用され、これが成功したことが証明されました。さらにAnyLogic の柔軟性は、彼らはモデルを拡張して鉱山用のバッテリー電気トラックを調査し、そこでも最適化の機会を特定しました。最後に、モデルを再度拡張して彼らの内製シミュレータに接続しました。これは基本的に内製シミュレータをデバッグし、視覚的に観察するために使用されました。
将来的には、Komatsu Mining Technology Solutions Teamは、鉱山用のバッテリー電気トラックの動作が ICE のものとは大きく異なるため、より完全なルーティング ロジックを追加したいと考えています。
このケーススタディは、AnyLogic Conference 2022でKomatsuの子会社である Modular Mining の Kyle Everly によって発表されました。
スライドはPDFとして入手できます。
