1с добыча полезных ископаемых

Когда слышишь про 1С в контексте добычи, первое, что приходит в голову — это стандартные модули учета. Но на практике, особенно в карьерных работах, все упирается в адаптацию платформы под специфику выемки и отвалов. Многие до сих пор пытаются внедрить ?коробочные? решения, а потом удивляются, почему учет экскаваторного парка ведется с ошибками в 15-20%.

Почему типовые конфигурации не работают в карьерах

Возьмем для примера учет горной массы. В стандартной 1С часто заложены упрощенные модели списания ГСМ и амортизации, но они не учитывают переменную твердость породы. На одном из участков в Кузбассе мы столкнулись с тем, что экскаватор Hitachi EX3600 показывал перерасход топлива на 23% — система винила оператора, а на деле причина была в изменении угла залегания угольного пласта.

Здесь важно было доработать модуль техучета, привязав нормы расхода к данным геологоразведочных выработок. Кстати, именно тогда мы начали сотрудничать с ООО ?Внутренняя Монголия Ляньчжун Строительная Техника? — их экскаваторы с системой мониторинга SmartConstruction давали сырые данные для интеграции в 1С.

Недооцененный момент — учет простоев из-за погодных условий. В типовых конфигурациях этот фактор часто игнорируют, хотя в Северо-Западном регионе те же гусеничные экскаваторы теряют до 30% эффективности в период распутицы.

Интеграция с техникой: подводные камни

Когда мы подключали к 1С экскаваторы ООО Внутренняя Монголия Ляньчжун Строительная Техника, столкнулись с проблемой разноформатных данных. Их системы выгружали параметры работы ковша с привязкой к GPS-координатам, а наша 1С требовала привязки к скважинам разведочного бурения.

Помню, как на объекте в Воркуте пришлось вручную корректировать выгрузку по 27 экскаваторам — именно тогда появился скрипт пересчета координат в условные ?зоны отработки?. Кстати, их колесные экскаваторы показали себя интересно в условиях частой смены забоев — но для учета этого в 1С пришлось создавать отдельные подсистемы перемещения техники.

Самое сложное — это учет износа узлов в зависимости от типа породы. Стандартные методики ТО не работают, когда один и тот же экскаватор за смену переходит с песчаников на сланцы. Пришлось разрабатывать градацию коэффициентов износа, причем данные брали в том числе из отчетов по ремонтам от https://www.lzgcjx.ru.

Кейс: учет вскрыши при переменной мощности пластов

На золоторудном месторождении в Якутии столкнулись с классической проблемой: геологическая модель показывала постоянную мощность вскрыши 12 метров, а фактические данные экскаваторов фиксировали колебания от 8 до 19 метров. Расхождение в объемах достигало 40%.

Решение нашли через кастомизацию модуля планирования горных работ в 1С. Внедрили поправку на ?плавающий коэффициент вскрыши?, который рассчитывался по данным GPS-траекторий ковша. Интересно, что для калибровки использовали в том числе данные с подержанных экскаваторов Komatsu — их датчики требовали дополнительной настройки, но в итоге дали приемлемую погрешность в 7-8%.

Этот опыт показал, что без привязки к реальным параметрам работы гусеничных экскаваторов любая система учета будет давать систематическую ошибку. Кстати, именно после этого проекта мы отказались от жестких нормативов и перешли на динамические модели.

Ошибки при работе с буровзрывными работами

Самое уязвимое место в 1С для добычи — учет эффективности БВР. Первоначально мы закладывали стандартные параметры: объем взорванной породы, расход ВВ, метраж скважин. Но не учли главного — влияния трещиноватости массива на дробление породы.

На одном из медных карьеров Урала пришлось экстренно дорабатывать модуль, когда выяснилось, что система не видит разницы между монолитной и трещиноватой рудой. Фактический выход негабарита превышал плановый в 3 раза, а 1С продолжала показывать ?нормальные? показатели.

Пришлось интегрировать данные геомеханического моделирования — сейчас это работает через отдельный обработчик, который корректирует плановые показатели дробления. К слову, для калибровки использовали в том числе статистику по износу зубьев ковшей экскаваторов — это дало неожиданно точную корреляцию.

Перспективы: что еще можно выжать из платформы

Сейчас экспериментируем с предиктивной аналитикой поломок. Взяли за основу данные по 12 экскаваторам ООО Внутренняя Монголия Ляньчжун Инжиниринг Машинери за 3 года — пытаемся выявить закономерности выхода из строя гидравлики в зависимости от нагрузок.

Неожиданно обнаружили, что чаще всего ломаются машины, работающие в режиме частых перемещений между уступами. Теперь думаем, как встроить в 1С рекомендации по оптимизации маршрутов — это может дать экономию на ремонтах до 15%.

Еще одно направление — учет человеческого фактора. Данные с датчиков показывают, что разные операторы даже на одинаковых экскаваторах показывают разницу в расходе топлива до 25%. Пока не решили, как это внедрять без конфликтов с профсоюзом, но технически в 1С такой модуль уже прототипирован.

Вместо выводов

Главный урок — не пытаться запихнуть горное производство в стандартные шаблоны. Даже такая универсальная система как 1С требует глубокой переработки под конкретный карьер. Иногда проще написать новый модуль с нуля, чем адаптировать существующий.

Сейчас смотрим в сторону интеграции с системами дистанционного зондирования — возможно, это поможет решить проблему оперативного учета объемов отвалов. Но пока что даже у продвинутых решений типа Carlson Natural Regrade есть проблемы с совместимостью форматов данных.

Если бы начинал сейчас — больше внимания уделил бы не функционалу, а скорости обработки данных. На крупных карьерах даже незначительные задержки в 1С приводят к каскадным ошибкам в оперативном планировании. Но это уже тема для отдельного разговора.