問題点：炭鉱の生産性向上
Vale は、金属と鉱業に従事するブラジルの多国籍企業です。また、ブラジル最大の物流業者の 1 つでもあります。
同社は、モザンビークのモアティゼにある露天掘り炭鉱の生産性を最大化したいと考えていました。運用を中断することなくさまざまなシナリオをテストするために、Vale はシミュレーション モデリングを選択し、最適化とシミュレーションを専門とする意思決定支援会社である Genoaと契約しました。
ソリューション: 炭鉱操業の最適化とシミュレーション
ジェノバの技術者が 2 つの露天掘り炭鉱モデルを作りました。全体として、モデルは次のことを考慮しました。
- 8つの関連するマイニングフロントが同時に稼働しています
- マイニングフロントごとに 1 つのローダー
- さまざまな容量、速度、および故障プロファイルを持つ 80 台のトラック
- 10 種類の石炭 (層)
- 採炭現場ごとに ROM (run-of-mine) パッド 一台、クラッシャー一台、およびテーリング サイロ一台で構成
各鉱山にはいくつかのマイニングフロントがあり、そこからさまざまな種類の石炭が回収されます。回収された石炭は、トラックによってクラッシャーまたはその隣の ROM パッドに移動されます。採掘機械は、石炭に加えて、トラックでごみ置き場に移送する必要のある廃棄物も回収します。
抽出された石炭は、クラッシャーを通過した後、工場で処理されます。これらのプラントは、一般用 (蒸気) 石炭、原料用 (未処理、コークス用) 石炭、および尾鉱と呼ばれる副産物の 3 種類の製品を生産します。尾鉱はコンベアでサイロに運ばれ、トラックで尾鉱ダムに運ばれます。
炭鉱 モデルでは、エンジニアは現場で働くスタッフのシフト時間や、機器の故障やメンテナンスも考慮しました。
炭鉱の最適化に AnyLogic を使用する理由
プロジェクトの第 1 段階で、Genoa は外部ソルバーを使用して最適化モデルを構築し、鉱山での輸送能力を最大化しました。次に、最適化モデルの出力を炭鉱操業シミュレーション モデルの入力として使用しました。
AnyLogic のオプティマイザーによって提供された結果を、チャート、図、およびタイムラインを使用して視覚化しました。さらに、このソフトウェアにより、次のような他の重要な露天掘り管理指標の分析も可能になりました。
- 機器の故障などの不確実性（トラック、積載機器、クラッシャー）
- トラックのサイクル タイム: 移動時間、積み込み前の列、積み込み時間、荷降ろし前の列、および荷降ろし時間
- トラック、積載機器、破砕機の稼働率
- クラッシャー投入率（採掘量）
- オペレーターのシフトとメンテナンス計画。
外部 Java ライブラリをインポートする AnyLogic で、開発チームはオプティマイザーからのデータをシミュレーション モデル内で直接インポートして使用することができました。
エンジニアは最適化結果データを使用して、炭鉱プロセスをどのように改善できるかを示す炭鉱操業のシミュレーションを作成しました。チームは、機器と機械の動きをモデル化するための主なアプローチとして、離散イベント モデリング を使用しました。トラックの挙動を詳細にシミュレートするために、エージェントベースのモデリングとステートチャートも使用しました。
結果
Genoaは、モザンビークのモアティゼでの炭鉱操業のシミュレーション モデルを構築しました。外部オプティマイザーを使用して、廃棄物の輸送と尾鉱の制約も考慮しながら、最適なトラック車両のサイズを決定し、輸送できる石炭の量を最大化しました。
Vale はシミュレーション モデルを使用して、さまざまな炭鉱操業シナリオを評価し、結果を視覚化して比較できるようになりました。また、さまざまなトラックと機器のフリートで鉱山のパフォーマンスを分析し、シフトとメンテナンス ポリシーをシミュレートすることもできます。
開発チームは、一層のモデル改良を検討しましており、トラックの動きを詳細にシミュレートするために、ルートを概略的に描く代わりに、AnyLogic Road Library を使用することを検討しています。
Genoa は、 AnyLogic Conference 2021でこのケーススタディを発表しました。
