Vale: ИИ прогнозирует влажность руды по трюмам судна, точность более 95%

Vale — одна из крупнейших горнодобывающих компаний мира — отгружает руду на экспорт через собственные пирсы. При погрузке судов приходилось останавливать операцию в ожидании результатов лаборатории о влажности груза в конкретном трюме. Такие результаты приходили через срок до трёх часов. Влажность выше допустимого предела автор статьи называет очень серьёзной проблемой безопасности, поэтому при ожидании останавливалась вся операция. Задача состояла в том, чтобы знать влажность в каждом трюме заранее и не простаивать.

Модель машинного обучения предсказывает влажность груза в каждом трюме судна до начала погрузки. На входе она получает план погрузки: какие штабеля руды и в каких объёмах поступят в какие трюмы, а также историю каждого из задействованных штабелей. Прогноз позволяет при необходимости скорректировать план погрузки. По ходу погрузки модель получает от лаборатории частичные результаты по влажности. Руководитель направления ИИ Vale описывает модель как решение на данных исторических погрузок компании.

Команда проанализировала исторические данные тысяч выполненных погрузок и сократила набор из более чем тысячи проверенных переменных примерно до 40. Среди них тип продукта, химические и физические характеристики, происхождение, дожди при перевозке и хранении, инсоляция и ветер. По словам автора, модель показывает точность более 95%, а остановки в ожидании лабораторных результатов почти исчезли.