Проблема
При планировании любых подземных работ, будь то добыча полезных ископаемых или строительство, нужно учитывать множество факторов и их влияние на выполнение поставленных задач. Характерные особенности таких работ — ограниченное пространство и производственные ресурсы, а также тесная взаимосвязь процессов и их влияние друг на друга. Как следствие, при разработке плана специалисты неизбежно сталкиваются с трудностями.
Необходимо было найти новый метод планирования подземных работ. Для этого компания по управлению проектами капитального строительства IBCON решила использовать имитационное моделирование. По заказу от крупной горнодобывающей компании она разработала технологию планирования подземных работ, которая учитывала:
- внезапно возникающие ограничения организационного и производственного характера (например, необходимость выполнить работу в заданное время и отсутствие техники);
- конкуренцию участков работ за одни и те же производственные ресурсы (например, конкуренцию за технику в случае ее поломки);
- колебания фактической производительности ресурсов (например, производительность техники может снизиться из-за изменения скорости бурения горной породы).
Решение
Прежде всего для решения поставленной задачи инженерам нужно было изменить подход к планированию. Обычно для управления подземными строительными работами специалист использует линейные графики в виде диаграмм Ганта. С их помощью можно планировать цепочки заранее известных событий.
Однако при планировании любых проектных работ специалист сталкивается с неопределенностями. Например, он знает потенциальные проблемы, но вероятность и время их возникновения ему неизвестны. Поэтому, чтобы предположить, когда такие события наступят и их влияние на график работ, команда инженеров IBCON решила использовать имитационное моделирование.
(нажмите для увеличения)
(нажмите для увеличения)
Сначала на основе входных данных и с помощью возможностей AnyLogic команда IBCON построила и визуализировала упрощенную модель рудника. В ней разработчики при помощи элементов Библиотеки моделирования потоков и Библиотеки моделирования процессов описали объем отбитой породы, а также процессы ее добычи и транспортировки до поверхности. При помощи агентного моделирования они задали логику работы каждого элемента системы:
- складов, которые также являются местами базирования транспортеров и заряжающих машин;
- гаража (места базирования самоходных буровых установок и погрузочно-доставочных машин) и выработок (шахт, тоннелей, рудоспусков);
- накопителей, куда порода поступает из выработок, после чего на машинах доставляется в сухую закладку или в зону погрузки в вагонетки;
- опрокидывателя (точки остановки вагонеток), бункера, который принимает породу у ж/д состава, и т.д.
Помимо этого, команда IBCON в своей модели рудника отразила извлекаемые объемы горных пород, доступность бригад и техники, скорость машин, условия совмещения работ для нескольких выработок, коэффициенты заполнения емкостей транспортирующего оборудования, периоды между ремонтом техники, время погрузки и разгрузки и др. Это позволило с высокой точностью смоделировать работу рудника.
Эксперименты в модели
После построения, запуска и отладки модели разработчикам нужно было с ее помощью провести эксперименты с варьированием параметров и проверить, как будут меняться сроки выполнения работ.
В ходе первого эксперимента команда IBCON хотела определить, возможно ли придерживаться общего графика реализации проекта, если соблюдать проектные параметры работы техники, оборудования, выработок и других элементов. В результате команда выявила, что срок завершения работ может уменьшиться на 3 месяца, при этом отдельные виды работ должны выполняться дольше, чем по изначальному графику.
Целью второго эксперимента было минимизировать общее время выполнения работ по проекту. В нем разработчики должны были использовать параметры, которые лучше всего будут ускорять работу и то же время не будут угрожать производственному процессу и безопасности. Результатом стало сокращение срока выполнения работ на 7 месяцев.
В третьем эксперименте команда IBCON рассматривала ситуацию, при которой некоторые проектные параметры не соблюдаются, буровые установки и погрузочно-доставочные машины выходят из строя с определенной интенсивностью, а породу из одной из выработок вынужденно вывозят в сухую закладку на большое расстояние. По результатам моделирования завершение работ было на 1,5 месяца позже, чем по изначальному графику. Далее по итогам этого эксперимента команда IBCON провела факторный анализ и определила наиболее негативный фактор. При реальном выполнении работ его влияние нужно минимизировать.
В результате работы с моделью разработчики получили журнал событий с точным указанием даты и времени наступления событий и проведения отдельных операций. На основе этих данных они сформировали циклограмму, месячно-суточный график и линейный график, которые отличаются друг от друга детализацией планирования работ.
Чтобы план работ оставался актуальным, инженеры могут обновлять данные модели, когда наступают прогнозируемые события. После этого они могут снова ее запустить и полученные результаты использовать для корректировки графика работ. Процесс можно повторять пока проект не будет завершен.
Результат
При разработке технологии планирования подземных работ команда IBCON построила имитационную модель получения и транспортировки отбитой породы на руднике. По результатам моделирования системы инженеры сформировали:
- проектный график на весь период строительства;
- месячно-суточный график с ежедневным планом работ;
- циклограмму с шагом 3 минуты.
Вместе с этим с помощью модели AnyLogic они проанализировали, как различные факторы влияют на общий срок выполнения работ в сравнении с изначальным проектным графиком. Это позволило учитывать неопределенности и выбрать наиболее приемлемую стратегию при планировании реализации проекта.
Разработанную технологию можно применять в любой отрасли, где используется горнопроходческое оборудование. Имитационное моделирование позволяет рассчитывать переменные темпы строительства выработок, определять график использования каждой единицы техники, оптимизировать рабочую нагрузку на различных участках, тестировать сценарии «что, если» с варьированием параметров и прогнозировать прочие параметры по запросу заказчика. Все это помогает принимать более точные и приближенные к реальности управленческие решения.