Автоматический майнинг: где скачать на русском языке для компьютера

Содержание

История успеха: рост производительности крупного изготовителя горношахтного оборудования

Индивидуальное решение от Lincoln Electric по автоматической роботизированной сварке составных блоков шахтных колонн на предприятии Joy Mining во Франклине, штат Пенсильвания


В условиях жесточайшей конкуренции в мире современного промышленного производства жизненно важно иметь рентабельное, надежное и эффективное производство, позволяющее изготавливать долговечную и прочную продукцию высокого качества.

Для компании Joy Mining Machinery, мирового лидера в области проектирования, производства, продажи и обслуживания подземного горношахтного оборудования вот уже на протяжении более 90 лет, стремление выполнить это требование стало стимулом провести модернизацию сварочного оборудования на предприятии в американском городе Франклин, Пенсильвания.

Компания Joy Mining Franklin известна по всему миру как производитель, изготавливающий только качественную и надежную продукцию. 


Рисунок 1. Предприятие Joy Mining во Франклине, Пенсильвания. Здесь изготавливаются столбовые исплошные системы горной разработки для использования по всему миру.

Продукция Joy Mining используется по всему миру, поэтому ее поддержкой занимаются 46 подразделений компании в Австралии, Индии, Китае, Польше, России, Южной Африке, Соединенном Королевстве и США.

Сварка – это критически важный элемент производства столбовых и сплошных систем горной разработки, которые применяют для подземной добычи угля и других пластовых материалов, например, соли, поташа, гипса и горючих сланцев. Столбовая разработка соответствует примерно 50% мировой горной добычи, в то время как сплошные системы покрывают около 45%.

Недавно компания перевела часть своих систем полуавтоматической сварки составных блоков и основ шахтных колонн, которые производят на заводе во Франклине, на процесс автоматизированной сварки в защитном газе GMAW (MIG). Такие конструкции должны выдерживать вес массивного оборудования для бурения скальных пород в подземных шахтах.

Процесс сварки
По словам Крейга Керминары (Craig Cerminara), инженера по автоматической и роботизированной сварке компании Joy Franklin, компания поставила себе задачу перевести 98 процентов сварки составных блоков и основ колонн с полуавтоматической сварки MIG на полностью автоматизированный процесс.

Данный этап производства представляет собой сварку составных блоков из термообработанной закаленной на воздухе стали с основанием из углеродистой стали посредством полуавтоматического процесса MIG. За восьмичасовую смену каждый оператор может сварить от восьми до десяти блоков.  В каждую из трех смен завода на каждом производственном участке по сварке блоков работает от шести до восьми рабочих, которые занимаются сваркой конструкций и корректировкой угла наклона каждого блока согласно спецификациям заказчика.  Руководство Joy Mining пришло к решению, что у компании есть возможность оптимизировать процесс сварки и в то же время повысить производительность работы.

«Перед каждой компанией, особенно работающей в области производства тяжелого оборудования, сегодня стоят большие сложности. Само собой, мы рассмотрели множество разных вариантов усовершенствования производства. Нашей основной задачей было повысить производительность и максимально сократить свои затраты и в то же время сохранить прежнее качество продукции, – отмечает Керминара. – Автоматизация оказалась единственным вариантом, с помощью которого мы смогли бы в должной мере модернизировать сварку блоков и оснований шахтных колонн, ведь нам приходится сваривать множество таких деталей при том, что они очень хорошо поддаются автоматизации. Поэтому мы решили подыскать компанию, которая смогла бы разработать для нас индивидуальное решение».

Количественные показатели и их анализ
Чтобы подобрать наиболее подходящую компанию для внедрения новой системы сварки, Керминара и его коллеги составили подробную систему анализа для сравнения продуктов, услуг, предложений и возможностей поставщиков по 32 разным параметрам.

«Мы составили эти параметры для того, чтобы точно оценить способности каждого производителя и проанализировать их сильные стороны и услуги, которые, по нашему мнению, оказались бы важными для компании Joy», – поясняет Керминара. Некоторыми из таких показателей были:

• способность обеспечить «полную поддержку» новой автоматизированной системы;
• техническая поддержка 24 часа в сутки 7 дней в неделю;
• степень общей интеграции производственного участка;

• стоимость системы;
• качество сварки.

«Многие из рассмотренных нами предприятий продемонстрировали очень хорошие результаты по всем этим показателям, но, в конечном итоге, лучше всего для наших задач подходило подразделение автоматизации компании Lincoln Electric», – отметил Керминара.

Он говорит, что Lincoln Electric показала отличные результаты по многим из таких показателей. В частности, тремя главными причинами победы Lincoln Electric стали точная оценка продолжительности рабочего цикла, низкая общая стоимость системы и готовность обеспечивать текущую поддержку системы. Однако при принятии этого решения также учитывались и другие факторы.

Помимо внутренней оптимизации и экономии Joy Mining стремилась продолжать обеспечивать мировую горнодобывающую отрасль продуктами, способными выдерживать жесточайшие условия работы под землей – причем в любой точке земного шара.

«Когда мы выбирали систему автоматического производства, мы также учитывали глобальный масштаб работы поставщиков, – говорит Керминара. – Поэтому способность Lincoln Electric обеспечивать техническую поддержку по всему миру стала решающим фактором».

 
Рисунок 2. Многозадачные источники питания
Lincoln Electric Idealarc® DC-600, DC-655 и Invertec® V350-PRO для полуавтоматической сварки на производственном участке завода.

Разумеется, при этом немаловажную роль также сыграло то, что Joy Mining Franklin еще с 1998 года снабжалась исключительно продукцией Lincoln Electric. Теперь на производственных участках завода используются многозадачные сварочные аппараты Lincoln Electric Idealarc® DC-600, Idealarc® DC-655, Invertec® V350-PRO, LN-10, полуавтоматические механизмы подачи проволоки DH-10 (с двойной головкой), высокотехнологичные источники питания Power Wave® 455M и сварочные аппараты Precision TIG® 275 для общей арогонодуговой сварки, ручной сварки и изготовления прочих деталей горнодобывающего оборудования.

В цеху также используется сконструированная из готовых компонентов автоматическая система Lincoln Electric для вытравления серийных номеров и других цифробуквенных обозначений на производимых компанией изделиях. Именно предыдущий опыт работы с этой системой дал Карминаре представление о возможностях Lincoln Electric в области автоматизации производства.

«Нам был нужен партнер, который принял бы на себя ответственность за все аспекты функционирования системы, а не только самого робота, – объясняет Керминара. – Мы уже были знакомы с системами сварки Lincoln Electric и знали, что эта компания не боится сложностей и готова решить любые проблемы».

     
Рисунок 3.
Сконструированная из готовых компонентов роботизированная система Lincoln Electric в процессе вытравливания.
Рисунок 4. Роботизированная система для вытравливания серийных номеров и другой цифробуквенной информации на изделиях. 

Спецификация системы
Подведя итоги количественного анализа, группа специалистов под руководством Керминары приняла решение о замене девяти полуавтоматических станций Lincoln Electric Idealarc® DC-655/LN-10 для сварки блоков и основ шахтных колонн двумя полностью автоматизированными сварочными станциями. Специально для этого было разработано индивидуальное решение с применением высокоэффективных инвертерных источников питания Power Wave® 455M, роботизированных рук-манипуляторов FANUC ARC Mate® 100iC, систем предварительного нагрева Harris® Preheat Torch и температурных датчиков. В этой системе используется высокопрочная проволока Lincoln Electric SuperArc® L-56 MIG диаметром 1,1 мм для сварки углеродистой стали в среде защитных газов.

 
Рисунок 5. Автоматический предварительный подогрев конструкций из блоков и оснований колонн.
   
Рисунок 6. Автоматическая сварка конструкций
из блоков и оснований колонн

Горелка предварительного подогрева и температурные датчики были очень важными элементами этой системы. Во время изготовления таких конструкций все детали нужно разогреть до температуры выше 149°C, но не более 260°C, поэтому перед сваркой и в течение всего сварочного цикла крайне важно снимать точные температурные показания – в противном случае не удастся создать качественные и прочные соединения.

«Такая конфигурация уникальна для данного применения, – отмечает Марти Сидделл (Marty Siddall), технический представитель отдела продаж и специалист по автоматизации Lincoln Electric, который оказывал помощь предприятию Joy во время проектирования этого индивидуального решения по сварке. – Весь процесс удалось сделать полностью автоматизированным и легконастраиваемым».

Результаты
После того, как автоматическая система вступила в эксплуатацию, Керминара и его коллеги сразу же заметили скачок в производительности. На сегодняшний день переход на автоматизированную сварку привел к 8-процентному росту производительности сварки блоков и оснований колонн. Это позволило сэкономить более 12 000 рабочих часов за год.

«Мы можем сваривать то же самое число соединений при том, что для обслуживания обеих станций в каждую смену требуется только один оператор.  В прошлом для ручной сварки такого же объема продукции требовалось от 6 до 8 сварщиков.  Автоматизация позволила сократить число требуемых каждый день операторов с 18-24 до всего лишь трех, – говорит Керминара. – Она полностью оправдала наши ожидания. Сегодня мы можем взглянуть на рост производительности, окупаемость вложений или любые другие показатели и увидеть, что после автоматизации процесса все целевые значения по этим параметрам были не просто выполнены, но в некоторых случаях даже превышены. Конечно, такие результаты нас впечатлили».

Керминара также отметил, что кроме ожидаемого роста производительности и соответствующей экономии средств одним из самых ценных приобретений от этого партнерства стала поддержка, которую Lincoln Electric обеспечила в ходе проектирования, установки, отладки и повседневного обслуживания новой системы. На эту поддержку предприятие будет полагаться и в дальнейшем, когда оно начнет распространение автоматизированной сварки на другие области своего производства.

Керминара говорит: «Нас очень впечатлили объем и качество поддержки, которую нам предоставили специалисты по продажам и руководство проекта. Нам предстоит продолжить автоматизацию производства и мы уверены, что сможем подобрать оптимальные способы оптимизации производства и своевременно их внедрить. Наше сотрудничество оставило у нас самые лучшие впечатления».  

 
Рисунок 7. Сварочный робот также оснащен рукавом системы вентиляции для вытяжки дыма от сварки

Щит управления вентиляцией на майнинг » Электротехнологии в Иркутске

1. Принцип работы системы вентиляции и охлаждения майнинг фермы
Вентиляция подает приточный воздух в область «холодного коридора» между стойками майнинг ферм, а вытяжка располагается над «горячим коридором», куда поднимается теплый воздух. Таким образом, осуществляется наиболее эффективное удаление теплоизбытков из помещения и поддержание необходимых параметров для работы оборудования майнинговых ферм. Основным отличием от других систем, является применение активной системы охлаждения приточного воздуха (с помощью компрессорно-конденсаторного блока). 

2. Режим работы
Бесперебойная работа оборудования круглый год без снижения производительности при температурах от -30 до +30 °С (работа при более высоких температурах зависит от типа оборудования и индивидуальных параметров майнинг ферм)

3. Управление и автоматика
Данное решение предусматривает полностью автоматическое управление по принципу «включил и забыл». Система автоматики управляет температурой приточного воздуха, скоростью вращения вентиляторов, переводом в режим зима/лето, включением блока ККБ, контроллирует степень загрязненности фильтра, давление кондесации, влажность воздуха в помещении и др. 

4. Система дополнительного охлаждения

В летний период года (при наружной температуре более 20 °С) в автоматическом режиме включается система охлаждения приточного воздуха. Данное решение позволяет поддерживать заданую температуру в помещении даже в самые жаркие летние дни (до +30 °С). 

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

Номинальная сила тока питания, A 50
Род тока переменный
Номинальная частота, Гц 50
Номинальное напряжение питания, В 380
Номинальное напряжение изоляции, В 660
Номинальное напряжение вторичных цепей, В 220
Номинальный условный ток короткого замыкания, кА 6
Степень защиты по ГОСТ 14254-96 IP54
Условия эксплуатации по ГОСТ 15150-69: УХЛ4
Класс шкафа по ГОСТ Р МЭК 536 I
Вид внутреннего разделения по ГОСТ Р 51321.1-2007 1
Группа условий окружающей среды по ЭМС B
Вид системы заземления TN-S
Габаритные размеры, мм В/Ш/Г 800/600/300
Масса изделия не более, кг 25
Тип электрических соединений FFF

Process Mining: мода или необходимость

Process Mining как инструмент эффективного менеджмента. Внедрение Process Mining для оптимизации бизнес-процессов: области применения, решаемые задачи, эффективность.

Грамотное управление бизнес-процессами — одна из наиболее актуальных задач любого бизнеса. Даже их незначительное улучшение в крупной компании способно существенно увеличить прибыль или сократить издержки. Поэтому во многих компаниях все большую популярность приобретает Process Mining.

Process Mining — это группа методов, позволяющих проводить глубинный анализ бизнес-процессов на основе журналов событий. Создателем концепции Process Mining является Вил ван дер Аалст — профессор Эйндховенского технического университета (Голландия) и Квинслендского технического университета (Австралия). Именно он является автором фундаментального труда «Process Mining. Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes», который определил ключевые возможности, сферы применения и перспективы анализа бизнес-процессов.

Process Mining применяется для оценки многоэтапных процессов со сложной иерархией принятия решений, с большим количеством типичных, повторяющихся операций, которые логируются информационной системой. Для Process Mining пригодны логи только массовых операций — пытаться таким способом анализировать единичные процессы не имеет смысла.

Важным достоинством технологии является то, что интересные и полезные результаты можно получить имея для каждого события всего три атрибута: идентификатор процесса, имя действия и временную метку. Используя минимум входных данных, пользователь может провести нетривиальный анализ и получить быструю отдачу. Современные информационные системы, в том числе RPA, генерируют подобные данные, поэтому применять Process Mining можно во всех отраслях, которые оцифровывают свои процессы. Разумеется, чем больше аналитических атрибутов фиксируется, тем более глубокой будет аналитика.

Некоторые информационные системы позволяют выгрузить логи с большим количеством аналитических атрибутов в виде, пригодном для Process Mining. Но чаще всего требуется предварительная подготовка и консолидация данных, обогащение и расчет метрик. Ниже приведен пример подготовки исходных данных для Process Mining. Как можно понять по сценарию, этап подготовки данных для глубинного анализа процессов может быть достаточно трудоемким.

Сценарий подготовки данных для Process Mining

На практике глубинный анализ процессов активно используется в производстве и hi-tech, энергетике и телекоммуникациях, торговле и фармацевтике, страховании и финтехе, аэрокосмической отрасли и обороне. Process Mining для оптимизации процессов используют такие гиганты рынка как: Siemens, Dell, Royal Dutch Shell, Unilever, Adidas AG, LʼOreal Paris, The Coca-Cola Company, AstraZeneca, Сitigroup Inc. Наиболее распространенные сферы применения: работа с клиентами, кредитный конвейер, call-центры, логистика, техническая поддержка, доставка, техобслуживание и ремонт.

Ценность Process Mining в том, что этот метод позволяет восстановить фактическую, реальную модель массового бизнес-процесса, а не «экспертно-идеальную», регламентированную, игнорирующую многие варианты реализации событий.

Рассмотрим бизнес-процесс выдачи кредита:

  1. В столбце «Идеальный» показан последовательно-логичный, эталонный процесс выдачи кредита, без прерываний и зацикливаний.
  2. В столбце «Реальный-1» представлен незавершенный процесс, который был остановлен на этапе проверки клиента по внутренним источникам. Например, выяснилось, что потенциальный заемщик состоит в «черном списке» должников банка.
  3. В столбце «Реальный-2» описан брошенный процесс — завершенный на этапе проверки по внешним сервисам. Сервис временно не функционировал, поэтому произошла ошибка, а повторное обращение после восстановления работоспособности не было выполнено.
  4. В столбце «Реальный-3» показано типичное зацикливание — возврат к предыдущим шагам кредитования. Например, клиента попросили предоставить дополнительные документы, сбор которых отбросил его снова на второй этап — «подача документов на кредит». Заемщику еще раз пришлось пройти этапы проверки по внутренним и внешним источникам, андеррайтинга. На этапе оформления кредита снова потребовались дополнительные документы. Такая ситуация возможна, когда клиент хочет увеличить сумму кредита.

Приведенные на схеме примеры — лишь малая часть вариантов реального процесса выдачи кредита.

Выдача кредита: ожидание vs реальность

Глубинный анализ процессов позволяет оперативно выявить «узкие места» и аномалии, определить потенциал для оптимизации. В зависимости от степени погружения Process Mining позволяет ответить на различные вопросы:

  1. Дескриптивная аналитика: что происходит с процессом сейчас?
  2. Предиктивная аналитика: что произойдет с процессом в будущем?
  3. Предписывающая аналитика: что нужно сделать с процессом для его оптимизации?

Майнинг процессов отличается разнообразием и зависит от конкретной сферы применения. При этом можно выделить стандартные этапы, характерные для большинства кейсов независимо от отрасли:

  1. Discovery — автоматическое обнаружение процессов — извлечение моделей процессов из журнала событий. Расчет процессных метрик, разведочный анализ, нахождение «бутылочного горлышка» и пр.
  2. Conformance checking — проверка соответствия — нахождение отклонений от эталонных процессов.
  3. Аutomated construction of simulation models — моделирование и постоянные улучшения.
  4. Monitoring — автоматический контроль хода процесса. Информирование об отклонениях в последовательности шагов процесса или в процессных метриках.

Ниже приведен результат Process Mining — итоговый отчет по анализу процесса. Буквенный код, например, MOLMOLMO, — это слово процесса — уникальный путь процесса, где каждой букве соответствует определенная операция или этап. Например, этап обращения клиента обозначается буквой «М», прохождения идентификации — буквой «O», передачи заявки на рассмотрение — буквой «L» и т.д. Повторяющиеся в одном слове буквы означают, что процесс зациклен. Количество случаев зацикливания показывает, сколько раз он присутствует в общей массе уникальных сценариев процесса.

Пример отчета Process Mining

Process Mining решает следующие прикладные задачи бизнес-аналитики:

  1. Real-time интеллектуальный анализ процессов.
  2. Поведенческий анализ.
  3. Бенчмаркинг — сравнение с эталонными процессами.
  4. Анализ «if-else» — что-если.
  5. Расчет стоимости каждого этапа бизнес-процесса.
  6. Расчет временных и финансовых потерь.
  7. Анализ соблюдения требований и регламентов процесса.
  8. Выявление «узких мест» процесса.
  9. Обнаружение избыточных звеньев процесса.
  10. Поиск мошеннических операций.
  11. Выявление зацикленности.
  12. Моделирование и стресс-тестирование.
  13. Поиск аномалий в процессе.
  14. Выявление нетипичного поведения.
  15. Оценка степени влияния каждого из факторов на процесс.

Решение этих задач преследует различные цели бизнеса: улучшение процессов, совершенствование сервиса, укрепление взаимоотношений с клиентами, управление издержками и т.д. В общем виде эффект от внедрения Process Mining заключается в следующем:

  1. Оптимизация бизнес-процессов и исключение бесполезных операций.
  2. Выявление лучших практик прохождения процесса.
  3. Снижение доли неоптимальных сценариев исполнения.
  4. Отказ от неэффективных технологий продаж.
  5. Отказ от неэффективных инструментов маркетинга.
  6. Снижение операционных издержек.
  7. Повышение производительности сотрудников.
  8. Увеличение скорости обработки заказов.
  9. Повышение лояльности и снижение оттока клиентов.
  10. Увеличение конверсии контактов в сделки.

Экономический эффект от внедрения Process Mining зависит от отрасли применения. Например, аналитикам «Росбанк Дом» с помощью глубинного анализа процесса ипотечного кредитования в Loginom Process Mining удалось найти резерв для ускорения процесса в 2.3 раза при снижении трудозатрат в 2.2 раза.

Подробнее о результатах применения Process Mining в «Росбанк Дом» в выступлении Владимира Гридчина и Ольги Дмитриевой.



Если ваша компания заинтересована в глубинном анализе бизнес-процессов, свяжитесь с нами.

Запрет майнинга и криптовалют, автоматическое присвоение ОКВЭД и маркировка кошек и собак

ЦБ РФ предложил ужесточить запрет на создание новых фирм для руководителей высокорисковых компаний. ФНС автоматизирует присвоение и корректировку ОКВЭД для организаций и ИП. Рассказываем о главных новостях прошедшей недели. Будьте в курсе событий в стране.

Про хорошее

Опубликованы видеозаписи Единого онлайн-семинара 1С, который прошел 15 декабря 2021 года.

В ходе мероприятия представители Минфина, ФНС, ФСС и эксперты фирмы «1С» подробно разъяснили вступившие в силу изменения бухгалтерского, налогового и страхового законодательства, предупредили о планирующихся новшествах, а также рассказали, как законодательные изменения поддержаны в программах системы «1С:Предприятие».

Про удаленку

Премьер-министр Михаил Мишустин призвал работодателей перевести сотрудников на дистанционную работу там, где это возможно. «В первую очередь это касается граждан старшего возраста и людей, которые страдают хроническими заболеваниями», — пояснил Мишустин. Кроме того, премьер обратил внимание работодателей на необходимость тестирования сотрудников, которые не перешли на удаленный режим работы. 

Мэр Москвы Сергей Собянин продлил до 1 апреля 2022 года требование о переводе не менее 30% работников столичных компаний на удаленный режим работы. При этом мэр призвал работодателей по возможности перевести на «дистанционку» максимальное количество работников. В прежней редакции указа мэра Москвы от 08.06.2020 № 68-УМ данные требования были установлены до 25 февраля 2022 года.

Про запреты

Глава департамента финмониторинга ЦБ Илья Ясинский предложил лишать руководителей «высокорисковых» компаний возможности на три года создавать новые юрлица и становиться единоличными исполнительными органами в организациях.

Напомним, в течение 2022 года вступят в силу законодательные поправки, которые устанавливают правовые основы для функционирования на базе ЦБ РФ общероссийского информационного онлайн-сервиса «Знай своего клиента» (ЗСК).

Согласно закону, все клиенты банков будут разделены на три категории: низкая степень риска осуществления подозрительных операций, средняя и высокая. Соответственно, банки получат право (а в отдельных случаях будут обязаны) отказывать компаниям и ИП со средним и высоким уровнем риска в проведении операций. Таким лицам можно будет отказать в заключении договора банковского обслуживания или расторгнуть уже существующее соглашение. Кроме того, по информации ЦБ РФ, компании и ИП с высокой степенью риска могут быть исключены из ЕГРЮЛ и ЕГРИП.

 

Опрос

Индексация зарплаты в 2022 году

  1. Да, заработные платы у нас регулярно индексируются.    2004 (42%)
    Нет, индексация зарплаты в нашей организации пока не планируется.    1836 (39%)
    Может, индексация и планируется, но мне пока об этом неизвестно.    896 (19%)

Благодарим за участие в опросе! Каждое мнение очень важно для нас!

Про маркировку

Замглавы комитета Госдумы по экологии, природным ресурсам и охране окружающей среды Владимир Бурматов сообщил, что кошек и собак включат в закон об обязательной маркировке и учете животных. Владимир Бурматов пояснил: «Сейчас к нам приходит много обращений от граждан, которые интересуются: куда из законопроекта пропали кошки и собаки. А ведь их регистрации люди ждут больше всего, потому что есть очень много потерявшихся животных, которых в случае идентификации было бы проще найти. Также невозможно привлечь к ответственности нерадивых хозяев за выброшенного питомца».

Про аудит

Минфин опубликовал перечень случаев проведения обязательного аудита бухгалтерской (финансовой) отчетности за 2021 год. Перечень содержит 83 случая проведения обязательного аудита. В сравнении с прошлогодним списком новый расширился на восемь пунктов.

Про автоматизацию

В 2022-2023 годах ФНС планирует запуск суперсервисов «Рождение ребенка» и «Утрата близкого человека». Новые сервисы позволят зарегистрировать рождение или смерть без посещения органа ЗАГС и получить результат в электронном виде на Едином портале госуслуг. При этом сведения о регистрации акта запустят целый цикл связанных услуг: постановка (снятие) с налогового и персонифицированного учета, предоставление материнского капитала, выплаты семьям с детьми, прекращение выплаты пенсии и т.д.

С 1 января 2023 года ФНС запустит специальный сервис, который позволит организациям и ИП корректировать свой ОКВЭД по фактической деятельности. «Сначала, при регистрации, вы заявляете код ОКВЭД, соответствующий виду деятельности, который вы предполагаете. А потом, в ходе фактической деятельности, в автоматизированном режиме предприниматель сможет выбрать код. То есть будет некая специальная, достаточно простая отчетность, которая по видам экономической деятельности позволит предпринимателю понять, чем он занимается», — пояснил глава правительства Михаил Мишустин. По словам Мишустина, новый сервис должен помочь решить вопросы, связанные с тем, какой реально у бизнеса вид экономической деятельности и как правильно использовать эти виды, чтобы получить необходимые льготы.

Про освобождение от ККТ

Госдума одобрила в первом чтении законодательные поправки, которые предлагают сократить перечень видов деятельности, при которых на розничных рынках не требуется применение ККТ. В частности, поправки предполагают сократить перечень видов деятельности, при которых на розничных рынках не требуется применение ККТ. При этом возможность неприменения ККТ будет сохранена за организациями и ИП, применяющими ЕСХН, при осуществлении розничной торговли продуктами на рынках и ярмарках с торговых мест до 15 квадратных метров.

 

Опрос

Повышение НДФЛ для сверхдоходов

  1. Да, поддерживаю. Это снизит социальную напряженность.    140 (45%)
    НДФЛ для сверхдоходов нужно повысить, но не так существенно.    112 (36%)
    Нет, повышать ставки НДФЛ нецелесообразно.    33 (11%)
    Я считаю, что ставки НДФЛ нужно снизить.    24 (8%)

Благодарим за участие в опросе! Каждое мнение очень важно для нас!

Про запреты

ЦБ РФ подготовил Доклад для общественных консультаций, посвященный рискам, которые создает распространение криптовалют, и мерам по их снижению. В докладе ЦБ РФ отмечает, что ежегодный объем сделок российских граждан с криптовалютами достигает 5 млрд долларов. Кроме того, Россия находится в числе лидеров по объему мировых майнинговых мощностей.

Вместе с тем, по мнению ЦБ РФ, долгосрочный потенциал применения криптовалют для расчетов ограничен, а стремительный рост их рыночной стоимости определяется в первую очередь спекулятивным спросом. «Распространение криптовалют создает существенные угрозы для благосостояния российских граждан, стабильности финансовой системы и угрозы, связанные с обслуживанием криптовалютами нелегальной деятельности», — отмечается в докладе.

В связи с этим ЦБ РФ предлагает ввести:

  • ответственность за нарушение запрета на использование криптовалюты в качестве средства платежа за товары, работы и услуги, продаваемые и покупаемые юридическими и физическими лицами – резидентами РФ;
  • запрет на организацию выпуска или выпуск, организацию обращения и обмена криптовалюты (в т.ч. криптобиржами, криптообменниками, P2P-платформами) на территории РФ и установить ответственность за нарушение данного запрета;
  • запрет для финансовых организаций на собственные вложения в криптовалюты и связанные с ними финансовые инструменты;
  • запрет на использование российских финансовых посредников и инфраструктуры финансового рынка для осуществления любых операций с криптовалютой (приобретение, осуществление платежей и переводов, отчуждение криптовалют) и для способствования осуществлению подобных операций (в т.ч. оказание услуг по хранению или содействие принятию рисков через деривативы).

«По мнению Банка России, оптимальным решением является введение в России запрета на майнинг криптовалют», — отмечается в докладе.

Про календари и тигров

На БУХ.1С можно скачать производственный и перекидной календари на 2022 год.

СКАЧАТЬ производственный календарь на 2022 год (формат А4, можно распечатать).

СКАЧАТЬ производственный календарь на 2022 год (художественный, с тиграми :), можно распечатать).

Про героев

БУХ.1С приглашает бухгалтеров стать героями интервью. Знаете такое выражение «проснуться знаменитым»? БУХ.1С решил делать знаменитыми бухгалтеров. Для этого мы открыли новую рубрику «Бухгалтер в ответе», в рамках которой будем беседовать о жизни, работе и 1С с самыми разными бухгалтерами (главными и не очень, работающими в больших компаниях и «на себя»).

Пишите на [email protected] с пометкой в теме письма ИНТЕРВЬЮ.

Автоматический контроль и регулирование технологических показателей обогащения железных руд в процессе магнитной сепарации

Н.В. Осипова, канд. техн. наук, доцент, Институт ИТАСУ НИТУ «МИСиС»

Металлургия является одной из значимых отраслей промышленности Российской Федерации и за рубежом. Она включает в себя все стадии производственного процесса, начиная с добычи полезных ископаемых, и заканчивая выпуском трубопрокатной продукции. При этом основным материалом, применяемым в машиностроительной области, стали черные металлы (железо, сталь, чугун), часть из которых идет на экспорт.

Одним из главных этапов черной металлургии является обогащение руды. Цель его состоит в обеспечении требуемого содержания ценного компонента в кондиционных продуктах путем удаления большей части пустой породы. Разделение железорудного потока по магнитной восприимчивости осуществляется промышленными сепараторами. В зависимости от того, в какой среде происходит обогатительный процесс (воздушной или водной), используют мокрый и сухой магнитные сепараторы. Результатом их работы является получение концентрата с определенной массовой долей полезного компонента и отходов – отвальных хвостов с очень низким содержанием железа [11, 13].

Однако в связи с нестабильностью физико-механических и химико-минералогических свойств горных пород, поступающих на переработку, наблюдается отклонение выше указанных показателей обогащения от значений, устанавливаемых ГОСТами и техническими условиями [6].

Поэтому актуальная задача на сегодняшний день – создание надежных систем автоматизации процесса магнитного обогащения, которые позволяют стабилизировать содержание железа в концентрате на заданном уровне и минимизировать его потери в хвостах.

В качестве объекта управления выбран полупротивоточный магнитный сепаратор. Он предназначен для обогащения сливов гидроциклонов, классификаторов, дешламаторов с содержанием более 60–70 % частиц крупностью менее 0,074 мм [3]. Основными управляющими воздействиями для системы автоматического регулирования работы данного агрегата могут выступать напряженность магнитного поля и скорость вращения барабана сепаратора [4]. Первое из них будет стабилизировать качество концентрата. Второй тип управления следует применять для уменьшения потерь ценного компонента. При этом статическая характеристика, отражающая взаимосвязь между скоростью вращения барабана и содержанием железа в хвостах, имеет ярко выраженный экстремальный характер с точкой минимума функции [6].

Рис. 1 Структурная схема САУ магнитным сепаратором.
1 – барабан; 2 – магнитная система; 3 – ось барабана; 4 – зона сепаратора с напряженностью; 5 – коробка для смыва водой хвостов; 6 – коробка для смыва водой концентрата; 7 – ванна; АКЗ – асинхронный двигатель с короткозамкнутым ротором; ДПТ – двигатель постоянного тока; ДТС – датчик тока статорной обмотки асинхронного двигателя; ДСА – датчик скорости асинхронного двигателя; ДТЯ – датчик тока якоря двигателя постоянного тока; ДС – датчик скорости двигателя постоянного тока; ТП – тиристорный преобразователь; АСМ-1 – анализатор содержания магнетита в хвостах.

Структурная схема САУ магнитным сепаратором приведена на рис. 1. Он имеет барабан 1, внутри которого вмонтирована магнитная система 2, закрепленная на оси 3, с напряженностью поля в зоне 4. Коробки 5 и 6 предназначены для смыва водой хвостов и концентрата соответственно. В нижней части сепаратора имеется ванна 7, через которую проходит разделяемый материал. Двигатель постоянного тока ДПТ служит для управления положением магнитной системы, а асинхронный двигатель с короткозамкнутым ротором АКЗ приводит сепаратор во вращение. Пульпа поступает под барабан и проходит через рабочую зону. При этом магнитные частицы притягиваются к нему и уносятся в концентрат. Немагнитная фракция оседает в хвостовом отделении [1].

САУ магнитным сепаратором включает две подсистемы для регулирования содержания железа магнетитового в концентрате и хвостах.

В качестве датчика железа в концентрате используется «система А. П. Шафоростова». Она содержит устройство забора проб, первичный преобразователь, состоящий из катушки и запорного клапана, которые разделены между собой перегородкой с магнитными экранами. Массовая доля полезного компонента определяется, исходя из относительных значений магнитной восприимчивости при различных стадиях осаждения твердого вещества, а также постоянных коэффициентов, рассчитанных экспериментальным путем на основе химического анализа. Замеры проб проводятся с интервалом от 10 с до 30 мин [10].

Для автоматического определения массовой доли железа магнетита в хвостах можно использовать анализатор АСМ1. В состав изделия входит устройство пробоотбора, датчик, электронный преобразователь, блок питания, узел промывки датчика. Диапазон измерения содержания ценного компонента в хвостах находится в пределах от 0 до 10 %, период измерения – от 2 до 10 мин [2].

При отклонении массовой доли полезного компонента в концентрате, промышленный контроллер пропорционально изменяет сигнал уставки по угловой скорости вращения ДПТ. При этом разности между данным параметром и переменной с датчика скорости ДС, заданием по току в обмотке двигателя и величиной с датчика тока якоря ДТЯ также отклоняются. Стабилизация тока осуществляется путем регулирования входного напряжения тиристорного преобразователя двигателя ТП [12, 14]. Изменение угловой скорости вращения ДПТ вызывает перемещение рабочего зазора между полюсами магнитной системы, регулируя напряженность поля, а, следовательно, качество концентрата.

Стабилизация содержания железа в хвостах происходит следующим образом. Пробными шагами в дискретные моменты времени, задаваемые в программе контроллера, увеличивается задание по угловой скорости вращения барабана сепаратора, измеряемой датчиком ДСА, и по току в статорной обмотке АКЗ, сигнал которого снимается с датчика ДТС, вызывая увеличение входного напряжения двигателя [5]. В контроллере предусмотрена возможность запоминания данной величины на один такт времени.

Если выходной параметр, измеренный в текущий момент отсчета, меньше сигнала, полученного на предыдущем этапе считывания, то содержание в хвостах полезного компонента падает. Это означает, что шаг осуществляется в правильном направлении. Как только параметр с датчика в следующем такте станет больше, то доля железа в хвостах увеличивается, значит, задание по скорости будет уменьшаться с тем же шагом. Таким образом, система все время поддерживает потери ценного компонента на минимуме.

В САУ магнитным сепаратором используется промышленный логический контроллер фирмы Siemens Simatic S7-300, включающий модули ввода и вывода аналоговых сигналов с датчиков SM 331, SM 332, процессор CPU 315-2 DR и блок питания PS 307 5А [7–9].

Применение САУ магнитным сепаратором позволит осуществить оптимизацию процессов обогащения рудных ископаемых. С внедрением указанной системы на обогатительных фабриках появится возможность поддерживать требуемое содержание ценного компонента в концентрате путем регулирования напряженности поля и уменьшить его потери в хвостах за счет управления скоростью вращения барабана сепаратора.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ:
1. Avdohin V. M. Osnovy obogashhenija poleznyh iskopaemyh (tom 1): uchebnik dlja vuzov. M.: Izd-vo «Gornaja kniga», 2008, 417 p.
2. Analizator soderzhanija magnetita v pul’pe ASM-1. URL: http://www.rastr1.com/Analizator magnetita (assesed 01 October 2017)
3. Bogdanov O. S., Nenarokomov Ju. F. (Red.). Spravochnik po obogashheniju rud. Obogatitel’nye fabriki (Tom 4), M.: «Nedra», 1984, 360 p.
4. Karmazin V. V., Karmazin V. I. Magnitnye i jelektricheskie metody obogashhenija. Uchebnik dlja vuzov, M.: Nedra, 1988, 304 p.
5. Komponenty privodov mehatronnyh ustrojstv/ [Jelektronnyj resurs]: uchebnoe posobie/ S. V. Ponomarev [i dr.], Tambov: Izd-vo FGBOU VPO «TGTU», 2014
6. Marjuta A. N., Kachan Ju. G., Bun’ko V. A. Avtomaticheskoe upravlenie tehnologicheskimi processami obogatitel’nyh fabrik: Uchebnik dlja vuzov, M.: «Nedra», 1983, 277 p.
7. Osipova N. V. Metodicheskie ukazanija po vypolneniju kursovoj raboty po discipline «Programmnoe obespechenie dlja sistem avtomatizacii tehnologicheskih processov»: uchebnoe posobie, M.: Izd. Dom MISiS, 2015, 80 p.
8. Osipova N. V. Programmnoe obespechenie dlja sistem avtomatizacii tehnologicheskih processov (laboratornyj praktikum i konspekt lekcij) dlja studentov special’nosti 220201 – «Upravlenie i informatika v tehnicheskih sistemah»: uchebnoe posobie, M.: Izd. Dom MISiS, 2015, 75 p.
9. Sistema avtomatizacii S7-300. Dannye modulej. Rukovodstvo A5E00352937-02. – Izdanie 10, 2005. – 524 s.
10. Shaforostov A. P., Gzogjan T. N, Gubin S. L. Gornyj informacionno-analiticheskij bjulleten’, 2003, no 3, pp. 38 – 40.
11. Ahmed A. S. Seifelnassra, Eltahir M. Moslimb, Abdel-Zaher M. Abouzeid. Concentration of a Sudanese low-grade iron ore, International Journal of Mineral Processing. 2013. vol. 122, pp. 59-62.
12. Barman S. D., Hussain A., Ahmed T. Speed Control of DC Motor Using PWM Technique: Pulse Width Modulated DC Motor Control, LAP Lambert Academic Publishing. 2012. 56 p.
13. Xianlin Zhou , Deqing Zhu, Jian Pan, Yanhong Luo and Xinqi Liu. Upgrading of HighAluminum Hematite-Limonite Ore by High Temperature Reduction-Wet Magnetic Separation Process, Metals. 2016. vol. 57, no 6. pp. 1–12.
14. Yadav A. K., Chaubey A. K. Speed control of DC motor using PWM, International Journal of Advance Research in Science and Engineering. 2013. vol. 2, iss. 3. pp. 1 – 6.
Ключевые слова: магнитная сепарация, отвальные хвосты, концентрат, классификатор, гидроциклон, дешламатор, промышленный контроллер, асинхронный двигатель, тиристорный преобразователь, двигатель постоянного тока

Журнал «Горная Промышленность»№5 (135) 2017, стр.98

Оценка Сямы: первая в мире полностью автоматизированная шахта

Resolute и Sandvik непреклонны в том, что автоматизация не приведет к сокращению занятости. Вместо этого «автоматизация позволяет использовать новые типы технологических ролей в шахтах», — говорит Пулли. Кредит: любезно предоставлено Resolute

Шахта Syama в Мали была первоначально разработана BHP как открытый золотой рудник в 1980-х годах, но с тех пор, как в 2015 году компания Resolute Mining перешла во владение, она претерпела некоторые экстраординарные изменения, готовясь стать первой специализированной автоматизированной шахтой. в мире.

«Большинство путей автоматизации начинаются с существующих подземных операций, а затем в них встраивается автоматизация, хотя мы спроектировали шахту, мы первая шахта, которая соединила все различные части воедино», – говорит управляющий директор Resolute Джон Велборн.

«Это означает, что начиная с крепления или расчистки точки бурения, до извлечения руды и погрузки руды в самосвалы на рабочие самосвалы, все эти действия будут выполняться автоматизированным оборудованием.

Грузовики, роботизированные погрузчики и буровые установки были разработаны в сотрудничестве со шведской инжиниринговой компанией Sandvik, которая имеет большой опыт в области автоматизации.

Связанные

«Sandvik внедряет цифровые решения для добычи полезных ископаемых уже более двух десятилетий, — говорит Рику Пулли, вице-президент по автоматизации бизнес-подразделения Sandvik Mining and Rock Technology.«Семейства продуктов Sandvik AutoMine и OptiMine работают более чем на 60 шахтах по всему миру, регистрируя миллионы часов и не вызывая травм с временными потерями».

Первая полностью автоматизированная шахта

Рудник Сиама, расположенный в 300 км к юго-востоку от столицы Мали Бамако, имеет общие запасы 2,9 млн унций золота. Работа над программой глубокого бурения на руднике началась в конце 2015 года, что позволило спроектировать новые нижние горизонты рудника с учетом автоматизации.

«Мы строим подуровневую пещеру, которая представляет собой метод массовой добычи под землей», — объясняет Велборн.«Рудное тело Сяма представляет собой рудное тело весом три с половиной грамма, длиной километр и толщиной 200 метров. Таким образом, это подземный золотой рудник, который не имеет исключительно высокого качества, но он очень большой и представляет собой рудное тело, которое подходит для этого особого стиля добычи.

«Это метод майнинга, в котором много повторяющихся действий. Вы открываете несколько точек бурения с погрузчиками и анкероустановщиками, которые перемещаются вверх и вниз, а также с самосвалами. Таким образом, потенциал автоматизации приводит к огромным пробелам в производительности и эффективности.

По всему руднику будет проложена оптоволоконная сеть, обеспечивающая постоянный контакт автономных самосвалов и других элементов с наземными центрами управления. Сложность с уровнем сигнала и, следовательно, проблемы с подключением часто упоминаются в автономных проектах, расположенных в таких сложных условиях.

«Волоконно-оптическая сеть необходима, поскольку она обеспечивает основу для обмена данными между подземным оборудованием, диспетчерской на поверхности и другими удаленными точками», — говорит Пулли.

«Оборудованием и другими компонентами системы AutoMine и OptiMine передается и принимается большое количество данных, поэтому сеть цифровой связи является важной частью системы. Это также позволяет элементам оборудования постоянно сообщать о своем местоположении, что является критически важным компонентом, оптимизирующим трафик и графики технического обслуживания».

Повышение эффективности и снижение затрат

Преимущества автоматизации шахты очевидны, поскольку эта технология повышает эффективность и безопасность.Затраты шахты были снижены на целых 15% благодаря внедрению автоматизации. Это снижает себестоимость производства с 881 доллара за унцию до 746 долларов за унцию.

Несмотря на то, что первоначальные дополнительные затраты на автономное оборудование составляют от 10 до 15 миллионов долларов, Resolute в конечном итоге сократит затраты на майнинг на 30%.

Эффективность также повышается за счет автоматизации. «Благодаря полностью автоматизированному оборудованию при передаче в конце смены не теряется время, — говорит Пулли.«Также нет необходимости защищать мобильных роботов от взрывоопасных газов или приостанавливать работу, чтобы обеспечить вентиляцию. У нас есть примеры, когда машины теперь работают 22 часа в сутки, а не по 15 или 16 часов, как раньше. Это довольно удивительное улучшение».

Многие из проблем, препятствующих автоматизации, например проблемы с подключением, связаны с модернизацией шахт. Шахта Сяма позволяет избежать этих проблем благодаря своему специальному характеру.

Однако по-прежнему беспокоит то, что по мере улучшения автоматизации требуется меньше сотрудников.Это особенно распространено в регионах, где добыча полезных ископаемых является основным источником рабочих мест. Рудник Сиама является крупнейшим работодателем в этом районе, обеспечивая 1500 рабочих мест, а также играя важную роль в экономике Мали в целом, особенно с учетом того, что правительству принадлежит 20% акций в операциях.

Resolute и Sandvik непреклонны в том, что автоматизация не приведет к сокращению занятости. Вместо этого «автоматизация позволяет использовать новые типы технологических ролей в шахтах», — говорит Пулли.

Первоначально это может означать, что существует пробел в навыках, но Велборн просто рассматривает это как возможность.«В такой горнодобывающей деятельности важно уметь хорошо тренироваться, — говорит он. «Все майнеры проходят технологический путь. Возможности в Мали, в развивающейся стране, огромны.

«Технологии и адаптивные технологии дают прекрасную возможность обучить местных рабочих использованию оборудования так, как мы не могли делать в прошлом. Таким образом, в то время как традиционно на рудниках в Африке использовалось много иностранного управленческого персонала или высококвалифицированные технические работы выполнялись экспатриантами, я думаю, что использование инновационных и адаптивных технологий позволяет нам более активно обучать местных рабочих, чтобы использовать и повышать -умение в этих ролях, и это то, что мы намерены сделать в Syama.

Автоматизированная и более устойчивая среда майнинга

Автоматизация становится все более распространенной во всем мире, поскольку шахты от Австралии до Скандинавии внедряют автономные самосвалы и интеллектуальные системы управления.

«Я думаю, что мы видим, как это происходит, я думаю, что подземная добыча становится автоматизированной и электрической», — говорит Велборн. «Это очень приятно, и есть ряд важных способов изменить добычу полезных ископаемых.

«Это сделает существующие шахты более эффективными и дешевыми, а также намного более безопасными, но также позволит нам добывать новые рудные тела, которые ранее были недостижимы или недоступны, поэтому традиционно цена на золото определяла доступность рудных тел. в то время как сейчас все больше технологий будут позволять нам добывать рудные тела экономично и безопасно.

Помимо автономии, в горнодобывающей отрасли ощущается глобальное смещение акцента на устойчивое развитие. Усилия по сокращению выбросов на рудниках и повышению безопасности рабочих все чаще приводят к электрификации транспортных средств везде, где это возможно.

«Мы выбрали погрузчик с электроприводом, который на самом деле похож на пылесос в том смысле, что он подключен к источнику питания с помощью кабеля», — говорит Велборн. «Я думаю, что мы увидим все больше и больше электромобилей на батарейках. Существуют связанные с этим преимущества, особенно под землей, в том, что они не создают дизельных частиц, выхлопных газов, а также преимущество в большей обученности и большей эффективности этого оборудования.Это то, что я думаю, что мы начнем довольно быстро наблюдать за подземной добычей полезных ископаемых».

Первая руда с рудника Сяма ожидается к концу года, а благодаря автоматизации и реконструкции рудника его жизнь, как ожидается, продолжится после 2032 года. Его успех, несомненно, будет стимулировать дальнейшую автоматизацию во всем мире, поскольку преимущества становятся все более очевидными.

От Syama все еще ожидаются дальнейшие разработки, поскольку Resolute продолжает искать улучшения в своей устойчивости.

«Часть наших текущих усилий, направленных на то, чтобы сделать Syama более дешевой и устойчивой операцией, — это поиск других возможностей для производства электроэнергии, таких как солнечная энергия и аккумуляторы», — говорит Велборн. «Мы с нетерпением ждем возможности объявить о наших намерениях до конца 2018 календарного года».

Связанные компании
Ксоре

Поточные анализаторы элементов

КОНТЕЙНЕКС

Контейнеры и мобильные космические системы

Практический пример автоматизации горного дела

Компания Boliden добилась значительного повышения производительности благодаря внедрению автоматизации.Этот пример использования демонстрирует значительные возможности роста как для горнодобывающей промышленности, так и для поставщиков услуг мобильной связи.

Возможность

Ключевыми особенностями и преимуществами мобильной связи в шахте являются покрытие, надежность, малая задержка, более высокая точность позиционирования, высокая пропускная способность и возможность запуска множества устройств, датчиков или дистанционно управляемых машин. Когда будет предложено покрытие мобильной связи, горнодобывающая промышленность станет одной из областей, созревших для инноваций за счет разработки приложений, зависящих от мобильных сетей.

Задача

Айтик — расширяющаяся шахта. Чтобы добраться до медной руды, необходимо удалить много породы, и с каждым годом в системе перемещается все большее количество породы. В зависимости от того, где находится руда, отношение породы к руде варьируется; в среднем на каждую 1 метрическую тонну руды извлекается около 1 метрической тонны породы.

Текущая годовая добыча Айтика, составляющая 36 миллионов метрических тонн руды, должна быть увеличена до 45 миллионов метрических тонн, а удаленная порода увеличится на столько же, если не больше.Однако, учитывая, что шахта – оживленное место, увеличение количества огромных машин, необходимых для удаления горных пород, – непростая задача, а сохранение того же уровня использования оборудования только усугубляет проблему. Кроме того, каждый взрыв создает токсичные газы , которые должны рассеяться, прежде чем люди смогут проникнуть в этот район и начать раскопки.

Решение

Автоматизированные и дистанционно управляемые машины – это решение. Автоматизированные буровые установки (известные как «Pit Vipers») могут перемещаться от одной скважины к другой по заданному пути и выполнять повторяющиеся задачи автономно, в отличие от оператора буровой установки, выполняющего их вручную.[2] Если задача или движение не определены заранее, буровая установка оснащена камерами, которые позволяют оператору управлять ею удаленно. Большую часть времени автономности достаточно; однако иногда только люди могут дать надлежащую оценку (например, во время оценки горных пород), и тогда требуется удаленная или даже локальная оценка.

Пять буровых установок на Айтике были дооснащены функциями автономной работы и дистанционного управления. Поскольку текущая пропускная способность соединения позволяет передавать потоковое видео только среднего качества, что ограничивает возможности удаленного управления, эта модернизация ограничена.Добавлена ​​пара камер, апгрейд системы управления для старых ригов и модуль связи.

Автоматизация буровой установки может увеличить количество рабочих часов с 5 000 до 7 000 часов в год, фактически позволяя Boliden выполнять такое же количество взрывных работ с этими 5 модифицированными установками, как и с 7 или более традиционными установками. Эта автоматизация также устраняет необходимость в дополнительном персонале, сервисных станциях, парковках, транспорте на оживленных подъездных путях и опасной транспортировке персонала внутри шахты.Помимо решения этих логистических задач, автоматизация обеспечивает значительные преимущества эффективности, поскольку Boliden может выполнять большее количество взрывов с аналогичным оборудованием и штатом сотрудников.


7000 часов в год

7 000 часов работы буровой установки в год могут быть достигнуты за счет автоматизации, увеличение на 2 000 часов или 40 процентов.


 

[2] Машины высотой 30 м, которые бурят в скале отверстия глубиной 17 м и диаметром 50 см, заполненные взрывчаткой.Скважина разбивает породу объемом 8x10x17 кубометров на куски для последующей транспортировки для дальнейшей переработки. Каждый взрыв охраняется с максимальной степенью безопасности, и после взрыва опасные пары должны испариться, а площадка должна быть защищена, прежде чем любой персонал сможет начать земляные работы

Рынок автоматизированного горного оборудования | 2022 — 27 | Доля отрасли, размер, рост

Обзор рынка

Период обучения: 2019- 2026
Базисный год: 2021
Самый быстрорастущий рынок: Азиатско-Тихоокеанский регион
Самый большой рынок: Азиатско-Тихоокеанский регион
CAGR: 35.38 %

Нужен отчет, отражающий влияние COVID-19 на этот рынок и его рост?

Скачать бесплатно Образец

Обзор рынка

Ожидается, что рынок Автоматизированное горно-шахтное оборудование будет демонстрировать среднегодовой темп роста 35,38% в течение прогнозируемого периода (2021–2026 гг.). Вспышка COVID-19 и карантинные ограничения по всему миру повлияли на промышленную деятельность по всему миру. Некоторые из последствий блокировки включают сбои в цепочке поставок, отсутствие сырья, используемого в производственном процессе, нехватку рабочей силы, колебания цен, которые могут привести к увеличению производства конечного продукта и выходу за рамки бюджета, проблемы с доставкой и т. д.

  • Горнодобывающая промышленность представляет собой составную отрасль, занимающуюся добычей сырья различной формы, размера и химического состава из земной коры. Преобразование его в стандартизированный и высококачественный конечный продукт является сложной задачей и подтолкнуло отрасль к выбору решений, повышающих ее эффективность и производительность. Обычно шахты расположены в отдаленных районах, и внедрение автоматизации помогает лучше использовать ресурсы.
  • Автономные технологии приносят определенные преимущества, которые нельзя не заметить.Они влияют на всю цепочку создания стоимости горнодобывающей промышленности и отраслей, зависящих от горнодобывающей промышленности для удовлетворения своих потребностей в сырье. Ожидается, что компании, внедряющие технологии автоматизации, быстро осознают значительный рост производительности и снижение затрат при правильном внедрении.
  • Более того, горнодобывающие компании по всему миру быстро используют технологические разработки, чтобы лучше использовать свое оборудование и человеческие ресурсы для повышения безопасности. Например, в сентябре 2020 года логистическая компания Bis и Israel Aerospace Industries (IAI) объявили о сотрудничестве в создании нового совместного предприятия Auto-mate для предоставления автономных систем для добычи полезных ископаемых.Согласно IAI, СП, вероятно, предоставит игрокам горнодобывающей отрасли доступ к преимуществам автоматизации их операций, что повысит безопасность и производительность.
  • Ожидается, что промышленность выиграет от значительного повышения уровня техники безопасности. Определение процессов и операционных процедур помогает устранить опасные моменты и разработать СОП для снижения этих рисков. Более того, используя автоматизированное оборудование, которое можно маневрировать в небезопасных и сложных местах, горнодобывающие компании могут отправлять меньше горняков под землю, добывая при этом более высокую добычу с меньшим риском для своих сотрудников.Например, после внедрения автономных технологий на нескольких африканских шахтах компания Randgold Resources снизила уровень травматизма поквартально на 29%.
  • Кроме того, спрос на оборудование для автоматизации в промышленности в первую очередь обусловлен растущей потребностью в повышении производительности и повышении безопасности рабочих. Вспышка COVID-19 вызвала спрос на автоматизацию, и ожидается, что в долгосрочной перспективе он будет расти, в первую очередь, чтобы справиться с нехваткой рабочей силы и растущими затратами. В горнодобывающей промышленности ситуация, вероятно, будет варьироваться от товара к товару.Добыча сырьевых товаров, таких как золото, железная руда и уран, остается на плаву. Напротив, тепловые и металлургические товары оказались под большим давлением, поскольку они полностью подвержены потребительскому спросу.

Объем отчета

Автоматизированная добыча полезных ископаемых относится к использованию оборудования для сведения к минимуму или исключению человеческого труда из процессов добычи полезных ископаемых, которые опасны для их безопасности. Кроме того, развитые машины можно использовать для снижения таких рисков везде, где это возможно.Объем отчета включает программное обеспечение для автоматизации горных работ и оборудование для автоматизации горных работ. Кроме того, рассматриваемый для исследования вид добычи полезных ископаемых – это подземная добыча и открытая добыча. Далее в исследовании анализируется влияние COVID-19 и инвестиционный сценарий на рынок.

таблица {дисплей: блок; переполнение: авто; положение: родственник; } .component-3 td { ширина: 200 пикселей; вертикальное выравнивание: сверху; отступ: 3px 2px; пробел: начальный; слово-разрыв: слово-разрыв; размер шрифта: 14px; высота строки: 14px; } .компонент-3> таблица> tbody> tr> td {vertical-align: middle; }]]>
По компонентам
table {display: block; переполнение: авто; положение: родственник; } .component-3 td { ширина: 200 пикселей; вертикальное выравнивание: сверху; отступ: 3px 2px; пробел: начальный; слово-разрыв: слово-разрыв; размер шрифта: 14px; высота строки: 14px; } .component-3 > table > tbody > tr > td { vertical-align: middle; }]]]> 9019 9019 9019
Hardware

0

9012
Другое оборудование
Программное обеспечение
Услуги
таблица {дисплей: блок; переполнение: авто; положение: родственник; } .компонент-3 td { ширина: 200 пикселей; вертикальное выравнивание: сверху; отступ: 3px 2px; пробел: начальный; слово-разрыв: слово-разрыв; размер шрифта: 14px; высота строки: 14px; } .component-3 > table > tbody > tr > td { vertical-align: middle; }]]]> 9012

Область отчета может быть настроены в соответствии с вашими требованиями.Кликните сюда.

Ключевые тенденции рынка

Ожидается, что экскаваторы будут занимать значительную долю рынка в сегменте оборудования
  • На горнодобывающих полях можно увидеть самые разные экскаваторы, начиная от размеров салазок и заканчивая массивными землеройными машинами размером со здание. Эти экскаваторы используются в основе любой добычи полезных ископаемых. Экскаваторы играют жизненно важную роль в копании и вывозе материалов с помощью гидравлики. Многие компании предлагают экскаваторы, разделенные на две категории: колесные экскаваторы и большие экскаваторы, с различиями в их производственных процессах.
  • Кроме того, колесные экскаваторы широко используются для выполнения нескольких задач и предназначены для обеспечения скорости и мощности, необходимых для таких задач. Постоянные инновации в управлении нагрузкой позволили создать экскаваторы с максимальной производительностью копания. Чтобы удовлетворить опасения по поводу безопасности и повышения производительности, автоматизированные экскаваторы обеспечивают улучшенную видимость. Оператор стоит на одной линии с прицелом и использует пульт дистанционного управления для управления машиной. Таким образом, автоматизация экскаватора на рабочей площадке может повысить производительность и точность, а также снизить утомляемость оператора и расход топлива.
  • В марте 2020 года компания Leica Geosystems, входящая в состав Hexagon, выпустила новые функции полуавтоматического экскаватора для решения по управлению экскаватором iXE3 3D, включая автоматизацию наклона и поворота ковша. Решение автоматически управляет функциями ковша, стрелы, наклона и наклонного поворотного устройства, чтобы копать быстрее и точнее в соответствии с проектной поверхностью и поперечным уклоном. Новый полуавтоматический функционал позволяет оператору выполнять сложные задачи, повышает производительность, сокращает ручное управление, скорость и точность работы даже для менее опытных операторов.
  • Производители тяжелой землеройной и строительной техники сотрудничают с технологическими компаниями для разработки автоматизированных экскаваторов. Например, компания Engcon, производитель оборудования, основанного на технологии наклонно-поворотных устройств, совместно с Kobelco Construction Machinery Europe BV (KCME) и Leica Geosystems разработала систему управления экскаватором, совместимую с наклонно-поворотными устройствами, для экскаватора Kobelco SK210LC-10. Система основана на новейшей технологии трехмерного управления машиной (3DMC) от Leica Geosystems, а также на новейшей технологии наклонно-поворотного устройства от Engcon.
  • Кроме того, в январе 2021 года Hyundai Construction Equipment выпустила обновленную серию экскаваторов под названием SMART PLUS и новым глобальным цветом, чтобы укрепить позиции бренда, особенно в Индии и на экспортном рынке.

Чтобы понять основные тенденции, загрузите образец Отчет

Ожидается, что на Северную Америку будет приходиться значительная доля рынка
  • Северная Америка является одним из основных рынков горнодобывающего оборудования благодаря присутствию Соединенных Штатов и Канады, которые в совокупности владеют значительной долей в горнодобывающей промышленности.Согласно данным, подготовленным Геологической службой США, более 22% мировых активных участков разведки полезных ископаемых расположены исключительно в Канаде. Вместе в Соединенных Штатах и ​​Канаде находится более 34% международных активных участков разведки полезных ископаемых. Доли производства двух стран по нескольким основным минеральным продуктам ставят их на лидирующие позиции по сравнению с другими странами.
  • Кроме того, правительство США имеет различные правила, которые предписывают горнодобывающей промышленности работать без ущерба для окружающей среды и обеспечения безопасности задействованных рабочих.Это стимулирует рынок в регионе благодаря возможностям автоматизированных транспортных средств, работающих в опасных условиях без временных ограничений. Правительство США имеет экологические нормы, такие как Закон о национальной экологической политике (NEPA), Закон о сохранении и восстановлении ресурсов (RCRA), Закон о чистом воздухе (CAA), Закон о чистой воде (CWA), Закон о контроле за токсичными веществами (TSCA) и т. д. Согласно таким правилам, страна стимулирует спрос на автономные горнодобывающие машины.
  • Регион обеспечивает значительный бизнес для производителей горно-шахтного оборудования.Например, Komatsu, один из крупнейших мировых поставщиков горнодобывающего оборудования, заработал в регионе 447,8 млрд иен за счет продажи своего строительного, горнодобывающего и коммунального оборудования. Американская дочерняя компания Komatsu, Komatsu America Corp., недавно объявила о том, что ее ведущая компания Autonomous Haulage System (AHS) имеет право работать с частной технологией мобильного широкополосного доступа LTE. Это первый AHS, способный работать на частных LTE в коммерческих операциях.
  • Кроме того, региональные игроки вносят свой вклад в рост рынка.Например, промышленная сетевая технология Cisco IoT, а также системы автоматизации и программное обеспечение Sandvik помогли шведской горнодобывающей компании Boliden автоматизировать и оптимизировать операции по добыче полезных ископаемых. Sandvik Mining and Rock Technology — это подразделение Sandvik Group. Это глобальный поставщик оборудования и инструментов, услуг и технических решений для горнодобывающей и строительной отраслей. Области применения включают бурение горных пород, резку горных пород, дробление и сортировку, погрузку и транспортировку, проходку туннелей, разработку карьеров, а также дробление и снос.
  • Кроме того, компания АББ запустила в Канаде систему управления операциями ABB Ability, которая обеспечивает максимальную согласованность между еженедельными производственными планами и динамическими ситуациями в горнодобывающей промышленности для повышения эффективности, повышения производительности и максимизации прибыльности. Он разработан в сотрудничестве с Boliden AB и ArcelorMittal Mining Canada. Кроме того, система управления горными работами ABB Ability (OMS) объединяет и координирует операторов горных работ, рабочую силу, оборудование и горные работы в режиме реального времени, от подготовки забоя до дробилки.

Чтобы понять тенденции географии, загрузите образец Отчет

Конкурентная среда

Автоматизированное горное оборудование остается консолидированным рынком, на котором несколько крупных игроков владеют значительной долей рынка. Однако, учитывая общий размер рынка, расширение рынка привлекает новых игроков, которые активно вышли на рынок совсем недавно. Некоторые из последних событий на рынке.

  • Сентябрь 2021 г. — Компания ABB запустила ABB Ability eMine, набор решений, которые помогут ускорить переход к шахте с нулевым выбросом углерода.ABB также представила пилотную версию ABB Ability eMine FastCharge, самой быстрой и мощной системы зарядки, предназначенной для взаимодействия со всеми моделями электрических карьерных самосвалов. eMine включает в себя портфель технологий электрификации, которые делают возможным использование полностью электрического рудника от шахты до порта и интегрированы с цифровыми приложениями и сервисами для мониторинга и оптимизации энергопотребления.
  • Ноябрь 2020 г. — АББ запустила ABB Ability Safety Plus для подъемников, набор средств безопасности шахтных подъемников.Продукты включают монитор подъема Safety Plus, защитное устройство подъема Safety Plus и тормозную систему Safety Plus, включая гидравлику безопасного тормоза. Продукция разработана в соответствии с международным стандартом безопасности оборудования IEC62061 и прошла независимую сертификацию шведского исследовательского института RISE. ABB Ability Safety Plus для подъемников включает в себя новую тормозную систему ABB SIL 3 Safety Plus, первую в горнодобывающей отрасли систему шахтных подъемников с полностью независимой сертификацией Safety Integrity Level 3.

Недавнее развитие

  • Март 2021 г. — Liebherr представляет R 9600: передовые гидравлические карьерные экскаваторы. Гидравлические экскаваторы Liebherr устанавливают новые стандарты оборудования для открытых горных работ и оснащены самыми передовыми горнодобывающими технологиями Liebherr, включая вспомогательные системы и полуавтоматические функции.
  • , февраль 2020 г. — Trimble объявила о продаже контрольного пакета акций Mining Information Systems (MIS) компании Herga Group со штаб-квартирой в Брисбене, Австралия.Herga Group уже более 30 лет является дилером Trimble, представляя портфолио строительных и геопространственных данных в Австралии и Новой Зеландии. MIS предоставляет информационные системы для управления и контроля операций по переработке руды и добычи полезных ископаемых в масштабах предприятия. Система MIS интегрирует и собирает данные по функциональным областям и источникам, независимо от происхождения данных.

Содержание

ol > li > p {цвет фона: #f5f5f5; padding: 5px 5px 5px 15px;} .customize-toc > ol > li {margin-bottom: 15px;} ]]>
  1. 1.ВВЕДЕНИЕ

      1. 1.1 Уведомление о допущении и определении рынка

      2. 1.2 Область исследования

  2. 2. Методология исследования

  3. 3. Представительское резюме

  4. 4. Динамика рынка

    1. 4.1 Обзор рынка.3.1 Рекламная мощность поставщиков

    2. 43.2

    3. 4.3.2 Торговая мощность потребителей

    4. 493.3 Угроза новых участников

    5. 4.3.4 Интенсивность конкурентного соперничества

    6. 4.3.5. Угроза заменителей

  5. 4.4 Влияние COVID-19 на рынок

  6. 4.5 Драйверы рынка

    1. 4.5.1 Растущий спрос на повышение производительности и повышение безопасности работников

      .2 Растущие опасения о сокращении оперативных расходов

  7. 4.6 Проблемы на рынке

    1. 4.6.1 Проблемы безопасности и уязвимости

  • 5. Сегментация рынка

    1. 5.1 по компоненту

      1. 5.1.1 Оборудование

        1. 5.1.1.1 Экскаваторы

        2. 5.1.1.2 Погрузочно-доставочная машина

        3. 2 5.1.1.6

          03 Роботизированный грузовик

          31.1.4 Бубилы и выключатели

        4. 5.1.1.5 Другое оборудование

      2. 5.1.2

      3. 5.1.3 Услуги

    2. 5.2 по географии

      1. 5.2.1 North America

      2. 5.2.2 Европа

      3. 5.2.3 Asia Pacific

      4. 5.2.4 Латинская Америка

      5. 5.2.5 Средний Восток и Африка

  • 6.Конкурентный пейзаж

      1. 6.1 Профили компании

        1. 6.1.1 Rockwell Automation Inc.

        2. 6.1.2 Trimble Inc.

        3. 6.1.3 Автономные решения Inc.

        4. 6.1.4 ABB Ltd

        5. 6.1.5 Hexagon AB

        6. 6.1.6 Caterpillar Inc.

        7. 6.1.7 Hitachi Ltd.

        8. 6.1.8 Komatsu Ltd.

        9. 6.1.9 Atlas Copco

        10. 6.1.10 AB Volvo

      2. * Список не исчерпывающих

    1. 7. Инвестиционный анализ

    2. 8. Будущие перспективы рынка

    ** При условии наличия

    Вы также можете приобрести части этого отчета. Вы хотите проверить раздел мудро прайс-лист?
    Получить разбивку цен Теперь

    Часто задаваемые вопросы

    Каков период изучения этого рынка?

    Рынок автоматизированного горно-шахтного оборудования изучается с 2019 по 2026 год.

    Каковы темпы роста рынка Автоматизированное горное оборудование?

    Рынок автоматизированного горного оборудования будет расти в среднем на 35,38% в течение следующих 5 лет.

    Какой регион имеет самые высокие темпы роста на рынке Автоматизированное горнодобывающее оборудование?

    Азиатско-Тихоокеанский регион демонстрирует самый высокий среднегодовой темп роста в 2021–2026 годах.

    Какой регион имеет наибольшую долю на рынке Автоматизированное горно-шахтное оборудование?

    Азиатско-Тихоокеанского региона будет иметь самую высокую долю в 2021 году.

    Кто является ключевыми игроками на рынке Автоматизированное горнодобывающее оборудование?

    Rockwell Automation Inc., Trimble Inc., Autonomous Solutions Inc., ABB Ltd, Hexagon AB — крупнейшие компании, работающие на рынке автоматизированного горно-шахтного оборудования.

    80% наших клиентов ищут отчеты на заказ. Как ты хотите, чтобы мы подогнали вашу?

    Пожалуйста, введите действительный адрес электронной почты!

    Пожалуйста, введите корректное сообщение!

    ОТПРАВИТЬ

    Загрузка…

    Автоматизированный майнинг будет стоить рабочих мест и налоговых поступлений: правительствам пора действовать | Устойчивый бизнес Guardian

    На расстоянии все выглядит нормально на рудниках Rio Tinto Yandicoogina и Nammuldi в Пилбаре, Западная Австралия. Огромные грузовики катят по красновато-коричневым террасам шахт, нагруженным высококачественной железной рудой. Туда-сюда, почти бесконечно.

    Однако понаблюдайте достаточно долго, и вы увидите, что никто никогда не выходит из кабины. Нет остановок на обед.Без перерывов на туалет. Без смены смены. Это потому, что этими грузовиками размером с дом дистанционно управляют «водители», находящиеся за 1200 километров в Перте.

    Автоматизация быстро становится реальностью в мире горнодобывающей промышленности. Сообщается, что Rio Tinto также испытывает беспилотные поезда и роботизированное бурение на своих площадках в Пилбаре. Судовые погрузчики с дистанционным управлением, автоматические камнедробилки и полуавтономные дробилки — это лишь часть высокотехнологичного оборудования, которое в настоящее время внедряют ведущие компании отрасли.
    Идея управления 21 -й шахтой -го века из централизованных центров управления вдали от угольной пыли имеет несколько существенных преимуществ. Автоматизация, возможно, экологичнее, безопаснее и — после первоначальных предварительных инвестиций — требует более низких эксплуатационных расходов.

    Однако горняки, местные поставщики и государственные налоговые органы имеют право быть немного скептичными. Более роботизированные технологии потенциально означают меньшее количество низкоквалифицированных рабочих, меньше местных контрактов и более низкие налоговые поступления, связанные с горнодобывающей промышленностью.

    «Если вы переходите с рудников, на которых работает от 5 000 до 10 000 человек, к 500 или 1 000, то вы, очевидно, не получите такое же количество местных рабочих мест», — говорит Говард Манн, старший советник по международному праву в International Институт устойчивого развития (IISD) и соавтор недавнего исследования влияния автоматизации на горнодобывающий сектор.

    Согласно выводам отчета, автоматизация шахт больше всего ударит по богатым ресурсами странам развивающегося мира, при этом в некоторых случаях национальный валовой внутренний продукт может сократиться на целых 4%.
    Могут исчезнуть не только местные рабочие места. Местные закупки в бедных странах также могут резко сократиться. Основываясь на данных двух многонациональных горнодобывающих компаний, авторы отчета подсчитали, что крупные горнодобывающие компании в странах с низким уровнем дохода тратят около одной пятой (21%) своих закупок на местном уровне. Для стран ОЭСР этот показатель ближе к 91%.

    «Парадигма «общих ценностей» была предназначена для сокращения этого разрыва и предоставления развивающимся странам возможности сократить эти соотношения.То, что собирается сделать автоматизация, — это просто встать на пути и существенно заблокировать это», — говорит Манн.

    Понятие «общая ценность» лежит в основе дебатов о том, как лучше управлять влиянием автоматизации на горнодобывающую промышленность. Теперь этот термин является одним из основных в лексиконе корпоративной социальной ответственности и описывает взаимные выгоды, которые в идеале могут быть получены от добычи полезных ископаемых. Утверждается, что, создавая стоимость для принимающих стран, Big Mining может оправдать экспатриацию больших кусков стоимости в другие страны — не в последнюю очередь для акционеров в богатых странах.

    Для Манна автоматизация стала «громом среди ясного неба» как для правительств, так и для горнодобывающих компаний. Ожидается, что развертывание автоматизированных технологий произойдет через 10-15 лет, и сейчас самое время переосмыслить то, как в настоящее время делится пирог майнинга.

    «Модель горнодобывающего сектора почти колониальная. Горнодобывающие компании владеют ресурсами, владеют землей и владеют всеми преимуществами добычи ресурсов», — говорит он. «Какую долю налогов и лицензионных отчислений должны получать правительства?» — раньше это был базовый вопрос.Я думаю, что в ближайшие годы мы увидим обратную тенденцию».

    Другими словами, в более автоматизированном будущем национальные правительства должны подумать о том, как реструктурировать горнодобывающий сектор, чтобы наилучшим образом компенсировать потерю рабочих мест и доходов. По мнению Манна, среди прочих мер директивным органам необходимо рассмотреть вопрос о большей роли государственных компаний, более жестких соглашениях о разделе прибыли и более ориентированных на услуги (а не на собственность) концессиях.

    Эйдан Дэви, главный операционный директор Международного совета по горнодобывающей промышленности и металлам, пока опасается переписывать свод правил.Автоматизация может привести как к перераспределению рабочих мест в горнодобывающем секторе, так и к удалению этих рабочих мест. Автоматизация не будет распространена повсеместно. Скорость и распространение внедрения будут сильно зависеть от местных проблем, таких как тип минерала и наличие необходимых навыков.

    Тем не менее, он признает, что потенциально компании могли бы сделать больше, чтобы помочь диверсифицировать местную экономику от добычи полезных ископаемых – основная рекомендация отчета IISD. Помощь в открытии новых рынков для людей в горнодобывающих районах за счет максимального увеличения инвестиций в железнодорожную, автомобильную и другую инфраструктуру, связанную с добычей полезных ископаемых, может быть одним из способов сделать это.

    Направление государственных доходов от добычи полезных ископаемых на проекты экономической диверсификации — еще один возможный вариант, предлагает Дэви: «Можно привести доводы в пользу того, что, возможно, уместно отвлечение хотя бы части этой суммы на расширение экономических возможностей. в производственных районах на том основании, что здесь меньше прямых возможностей, связанных с работой на руднике».

    Тем не менее усилия по диверсификации экономики выводят горнодобывающие компании из зоны комфорта.Однако это возможно. Дэви приводит в пример концессию на производство меди в Серро-Верде в Перу, где компания Freeport-McMoRan, базирующаяся в США, помогла птицеводам и ткачам-ремесленникам создать свой бизнес. Однако в том виде, в каком они существуют, большинство схем создания рабочих мест, как правило, сосредоточены на интеграции местных предприятий в собственные цепочки поставок горнодобывающих компаний.

    Другой вариант — сосредоточиться на наращивании местного потенциала. Автоматизированные технологии никуда не денутся. Таким образом, страны с формирующимся рынком, сильно зависящие от добычи полезных ископаемых, должны подумать о том, как лучше всего получить навыки и технические ноу-хау, чтобы наилучшим образом использовать ее.

    Так утверждает Нахом Гебрихивет, кандидат наук Амстердамского университета VU и специалист по технологиям и «побочным эффектам» знаний, связанных с проектами прямых иностранных инвестиций. Крупные горнодобывающие компании уже инвестируют в университеты и другие специализированные исследовательские центры на развитых рынках, таких как Австралия. Он утверждает, что при наличии правильных стимулов аналогичные инициативы могут пустить корни и в других местах.

    «Другие сектора также выиграют от такого рода навыков, поэтому правительству имеет смысл инвестировать в это… и если компании будут убеждены в том, что они могут создать эти центры, то следующим шагом, очевидно, будет то, что компания сама начнет передавать навыки [местным людям] и обучать их», — говорит он.

    В качестве примера можно привести Аналитический центр передового опыта Rio Tinto в Пуне, Индия, который управляется совместно с поставщиком услуг в области информационных технологий IGATE Patni. Целью исследовательского центра является прогнозирование и предотвращение поломок двигателей и других случаев простоя путем анализа данных об оборудовании по всему миру.

    Питер Найтс, глава отдела горных разработок австралийского Университета Квинсленда, идет еще дальше, утверждая, что правительства принимающих стран в развивающихся странах могут обязать передавать местные знания. Он сравнивает это с аналогичными требованиями для оборонных компаний США, у которых есть контракты на продажу с Австралией.

    «Если мы собираемся развивать автономную добычу полезных ископаемых в развивающихся странах, то включение компенсации для повышения квалификации местного населения, вероятно, будет законным запросом», — говорит он.

    Однако исследования и повышение квалификации требуются не только в странах с низким уровнем дохода.Педагоги в странах с развитой экономикой до сих пор ломают голову над тем, какие именно навыки и стратегии управления потребуются профессионалам горнодобывающей промышленности в более автоматизированном будущем.
    «Во многих отношениях мы все еще не знаем, какими будут эти новые роли. В Австралии, например, мы видели, как несколько компаний инвестировали в то, что мы называем удаленными операционными центрами, которые создали целый класс рабочих мест, которых раньше не было в горнодобывающей промышленности», — говорит Найтс.

    Влияние автоматизации на мировой горнодобывающий сектор вряд ли будет плавным или однородным.Но одно кажется несомненным: если его претензии на общие ценности останутся в силе в будущем, ему придется отказаться от своей «колониальной» модели в пользу более совместной, конфедеративной модели.

    Рост автоматизации гарантирует мрачные перспективы обещаний Трампа угольщикам

    Президент Трамп дал пустые обещания снова сделать угольную промышленность великой, пообещав обратить вспять десятилетия снижения занятости в отрасли. В предыдущих сообщениях в блоге (см. здесь и здесь) мы показали, что его обещания вернуть шахтеров к работе будут сложной задачей.Здесь мы представляем еще одну причину, по которой уголь столкнется с тяжелой битвой: автоматизация.

    Проблема, стоящая перед угольной промышленностью, не уникальна: автоматизация быстро сокращает занятость в горнодобывающей и обрабатывающей промышленности. В самых разных отраслях, от автомобилестроения до вычислительной техники, роботы или искусственный интеллект все чаще берут на себя функции, традиционно выполняемые людьми. То же самое относится и к добыче угля.

    Что еще более важно, автоматизация поглощала рабочие места в угольной промышленности в течение длительного периода времени — за годы до того, как опасения по поводу изменения климата привели к экологическим нормам, которые президент Трамп винит исключительно в упадке отрасли.Пик занятости в угледобывающей промышленности по стране пришелся на 1920 год, когда в ней работало около 785 000 человек. Более поздний спад начался в 1980 году, когда в отрасли было занято около 242 000 человек. К 2000 году, за 15 лет до того, как Агентство по охране окружающей среды впервые предложило План чистой энергии и выпустило новые руководящие принципы по сокращению выбросов токсичных веществ электростанциями, занятость в отрасли сократилась до 102 000 человек. К 2015 году угольная промышленность потеряла 59% рабочей силы по сравнению с 1980 годом.

    За тот же период добыча угля выросла на 8 процентов и составила около 897 миллионов коротких тонн в 2015 году (на 23 процента ниже пикового уровня 2008 года). В то же время производительность добычи угля подскочила с 1,93 коротких тонны в час в 1980 году до 6,28 коротких тонны в час в 2015 году.

    Одним из первых предвестников автоматизации добычи угля был переход от подземных угольных шахт в Аппалачах к открытым шахтам на Западе (особенно в Монтане и Вайоминге).Добыча открытым способом, также известная как добыча на вершинах гор, при которой горняки используют управляемые взрывы для вскрытия гор и разработки новых обнаженных угольных пластов, менее трудоемка и более автоматизирована, чем традиционная подземная добыча. В период с 1980 по 2015 год доля подземной добычи в общем объеме добычи угля снизилась с 41 до 35 процентов, а добыча открытым способом увеличилась с 59 до 65 процентов. Угольные компании в бассейне Паудер-Ривер в Монтане и Вайоминге могут добывать в 11 раз больше угля в час рабочего времени, чем угольные компании в бассейне Аппалачей.

    Вайоминг обогнал Западную Вирджинию в 1980-х годах и стал крупнейшим штатом по добыче угля, и с тех пор в основном опирался на свое лидерство, на долю которого приходится 42 процента текущей добычи в стране. По данным Управления энергетической информации США, Вайоминг имеет в четыре раза больше извлекаемых запасов в добывающих шахтах, чем Западная Вирджиния, и примерно в два раза больше, чем Западная Вирджиния, Пенсильвания и Огайо вместе взятые. В 2015 году на шахтах Вайоминга работало намного меньше людей, но они добывали угля в четыре раза больше, чем в Западной Вирджинии.

    В следующем десятилетии угледобывающая промышленность потеряет еще больше рабочих мест из-за автоматизации. Согласно отчету Международного института устойчивого развития (IISD) в Виннипеге, Канада, горнодобывающая промышленность готова к автоматизации. Он требует больших капиталовложений, относительно хорошо оплачивается и требует дорогостоящего оборудования. В отрасли уже приняты различные автоматизированные технологии, в том числе автономные самосвалы и погрузчики; автономные поезда дальнего следования; полуавтономные дробилки, камнедробилки и ковшовые качели; автоматизированные системы бурения и проходки тоннелей; автоматизированные лавовые струги и комбайны; автономный мониторинг оборудования; и технологии ГИС и GPS.Все эти технологии уже используются, и их внедрение будет ускорено в ближайшие 10–15 лет.

    Не все эти автоматизированные технологии окажут одинаковое влияние на занятость в горнодобывающей промышленности. Автономные самосвалы, например, окажут большее влияние за относительно короткое время по сравнению, например, с внедрением технологий ГИС и GPS. В отчете IISD делается вывод о том, что автоматизация, вероятно, заменит 40–80 процентов рабочих на шахте, при этом более новые шахты и шахты с многолетним сроком эксплуатации окажутся наиболее восприимчивыми к автоматизации.

    В конце концов, вера угольщиков в президента Трампа не имеет большого значения: рабочие места в угольной отрасли не вернутся. Учитывая эту суровую реальность, президент Трамп должен сосредоточить свои усилия на разработке политики, которая обеспечит справедливый переход для угольщиков. В связи с этим наша коллега Адель Моррис утверждала, что федеральная поддержка будет иметь решающее значение для оказания помощи перемещенным угольщикам, и предложила ввести налог на выбросы углерода для финансирования щедрого пакета помощи в переходный период. Точно так же и федеральное правительство, и правительства штатов должны вкладывать значительные средства в государственные программы обучения и переподготовки, которые позволили бы угольщикам найти новые карьерные пути за пределами угледобывающей промышленности.Недавнее исследование, например, показало, что рост солнечной энергетики может поглотить всех американских угольщиков, которые будут уволены в течение следующих 15 лет.

    Угольная промышленность претерпевает кардинальные изменения, и количество рабочих мест постоянно растет. Автоматизация только усилит давление, с которым сталкивается отрасль со стороны различных сил. Забота о пострадавших угольщиках потребует от новой администрации масштабного мышления.

    EnzymeMiner: автоматизированная добыча растворимых ферментов с различной структурой, каталитическими свойствами и стабильностью | Исследование нуклеиновых кислот

    Аннотация

    Миллионы белковых последовательностей открываются с невероятной скоростью, представляя собой неиссякаемый источник биокатализаторов.Несмотря на экспоненциальный рост геномных баз данных, классические методы биохимической характеристики требуют много времени, неэффективны с точки зрения затрат и имеют низкую производительность. Поэтому разрабатываются вычислительные методы для эффективного исследования неотображенного пространства последовательностей. Выбор предполагаемых ферментов для биохимической характеристики на основе рационального и надежного анализа всех доступных последовательностей остается нерешенной проблемой. Чтобы решить эту проблему, мы разработали EnzymeMiner — веб-сервер для автоматического скрининга и аннотирования различных членов семьи, который позволяет выбирать совпадения для экспериментов в лаборатории.EnzymeMiner отдает приоритет последовательностям, которые с большей вероятностью сохранят каталитическую активность и гетерологически экспрессируются в растворимой форме в Escherichia coli . Для прогнозирования растворимости используется собственный предсказатель SoluProt, разработанный с использованием машинного обучения. EnzymeMiner сокращает время, затрачиваемое на сбор данных, многоэтапный анализ, расстановку приоритетов и выбор последовательности, с дней до часов. Успешный вариант использования семейства галоалкандегалогеназ описан в подробном руководстве, доступном на веб-странице EnzymeMiner.EnzymeMiner — это универсальный инструмент, применимый к любому семейству ферментов, который предоставляет интерактивный и простой в использовании веб-интерфейс, доступный бесплатно по адресу https://loschmidt.chemi.muni.cz/enzymeminer/.

    ВВЕДЕНИЕ

    В настоящее время в базе данных NCBI nr (выпуск от 10 февраля 2020 г.) содержится более 259 миллионов неповторяющихся белковых последовательностей (1). Несмотря на их огромные перспективы для биологических и биотехнологических открытий, экспериментальная характеристика была выполнена только на небольшой части доступных последовательностей.В настоящее время в базе данных UniProtKB/Swiss-Prot (выпуск 2020_01) надежно хранится около 560 000 белковых последовательностей (2).

    Низкое соотношение охарактеризованных и неохарактеризованных последовательностей отражает резкий контраст между трудоемкими/малопроизводительными биохимическими методами и быстрыми/высокопроизводительными технологиями секвенирования следующего поколения. Хотя были разработаны более эффективные биохимические методы, использующие миниатюризацию и автоматизацию (3–5), наиболее широко используемые экспериментальные методы не обеспечивают достаточных возможностей для биохимической характеристики белков, охватывающих постоянно увеличивающееся пространство последовательностей.Таким образом, вычислительные методы в настоящее время являются единственным способом изучения огромного разнообразия белков, доступного среди миллионов неописанных записей последовательностей.

    Для исследования пространства неизвестной последовательности обычно используются две разные вычислительные стратегии. Первая стратегия использует в качестве входных данных новую неохарактеризованную последовательность и предсказывает функциональные аннотации. Этот метод включает в себя аннотирование неизвестных входных последовательностей путем прогнозирования белковых доменов (6), номера ферментной комиссии (EC) (7) или терминов генной онтологии, которые являются предметом инициативы под названием «Критическая оценка функциональной аннотации» (8).Эти методы часто универсальны и применимы к любой белковой последовательности. Однако им часто не хватает конкретики, поскольку правила автоматической аннотации или статистические модели должны быть по существу общими. Существенным преимуществом этих методов является их бесшовная интеграция в доступные базы данных. Достаточно отправить последовательность запросов в базу данных, и нет необходимости запускать биоинформатические конвейеры, интенсивно использующие вычисления и память, локально. Модельным примером этого подхода является автоматический рабочий процесс аннотации базы данных UniProtKB/TrEMBL (2).

    Вторая стратегия использует хорошо известную охарактеризованную последовательность в качестве входных данных и применяет вычислительный рабочий процесс, обычно основанный на поиске гомологии, для выявления новых нехарактеризованных записей в геномных базах данных, связанных с входной последовательностью запроса (5,9). За поиском гомологии часто следует этап фильтрации, на котором проверяются основные свойства последовательности, например. доменная структура или наличие каталитических остатков. Основным преимуществом этих методов является более высокая специфичность анализа.Недостатком является то, что может быть сложно применить разработанный рабочий процесс к семействам белков, отличным от тех, для которых он был разработан. Кроме того, эти рабочие процессы обычно требуют запуска сложных конвейеров биоинформатики и обычно недоступны через веб-интерфейс.

    Фундаментальная нерешенная проблема заключается в том, как справиться с огромным количеством записей последовательностей, идентифицированных этими методами, и выбрать небольшое количество соответствующих совпадений для углубленной экспериментальной характеристики.Например, поиск в базе данных членов семейства моделей галоалкандегалогеназ с использованием веб-интерфейса UniProt дает 3598 последовательностей (выпуск UniProtKB 2020_01). Невозможно рационально выбрать несколько десятков мишеней для экспериментального тестирования без дополнительных биоинформатических анализов, помогающих расставить приоритеты в таком большом пуле последовательностей.

    Чтобы решить задачу изучения неотображенного пространства последовательностей ферментов и рационального выбора привлекательных целей, мы разработали веб-сервер EnzymeMiner.EnzymeMiner идентифицирует новые члены семейства ферментов, всесторонне аннотирует цели и облегчает эффективную расстановку приоритетов и выбор репрезентативных попаданий для экспериментальной характеристики. Насколько нам известно, в настоящее время нет другого доступного инструмента, который позволяет проводить такой всесторонний анализ в рамках единого простого в использовании интегрированного рабочего процесса в Интернете.

    МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

    EnzymeMiner реализует трехэтапный рабочий процесс: (i) поиск гомологии, (ii) фильтрация на основе основных остатков и (iii) аннотация совпадений (рис. 1).Для выполнения этих задач серверу требуется входная информация двух разных типов: (i) последовательности запросов и (ii) основные шаблоны остатков. Запросные последовательности служат исходными данными для начального поиска гомологии. Шаблоны основных остатков, определенные как пары последовательности белка и набора основных остатков в этой последовательности, позволяют серверу определять приоритет совпадений, которые с большей вероятностью будут отображать функцию фермента. Следовательно, незаменимые остатки могут быть каталитическими остатками и остатками, связывающими лиганд или кофактор, которые необходимы для правильной каталитической функции.Каждый незаменимый остаток определяется своим названием, положением и набором разрешенных аминокислот для этого положения.

    Рисунок 1.

    Рабочий процесс EnzymeMiner. Рабочий процесс состоит из трех отдельных шагов: (i) поиск гомологии последовательностей, (ii) фильтрация функциональных последовательностей и (iii) аннотация совпадений. Эти шаги выполняются последовательно и автоматически. EnzymeMiner имеет только два обязательных входа: (i) последовательности запросов и (ii) основные шаблоны остатков. Другие последовательности являются необязательными входными данными, которые позволяют EnzymeMiner вычислять идентичность последовательности между этими последовательностями и всеми совпадениями.Входные файлы выделены белым фоном, инструменты и базы данных — голубым фоном, выходные данные — желтым фоном.

    Рисунок 1.

    Рабочий процесс EnzymeMiner. Рабочий процесс состоит из трех отдельных шагов: (i) поиск гомологии последовательностей, (ii) фильтрация функциональных последовательностей и (iii) аннотация совпадений. Эти шаги выполняются последовательно и автоматически. EnzymeMiner имеет только два обязательных входа: (i) последовательности запросов и (ii) основные шаблоны остатков. Другие последовательности являются необязательными входными данными, которые позволяют EnzymeMiner вычислять идентичность последовательности между этими последовательностями и всеми совпадениями. Входные файлы выделены белым фоном, инструменты и базы данных — голубым фоном, выходные данные — желтым фоном.

    На первом этапе поиска гомологии последовательность запросов используется в качестве запроса для двухэтапного поиска PSI-BLAST (10) в базе данных NCBI nr (1). Если предоставлено более одной последовательности запросов, поиск проводится для каждой последовательности отдельно.Помимо минимального порогового значения E 10 −20 , совпадения PSI-BLAST должны иметь не менее 25% глобальной идентичности последовательности хотя бы с одной из последовательностей запроса. Искусственные белковые последовательности, то есть последовательности, описанные термином искусственная, синтетическая конструкция, вектор, вирус коровьей оспы, плазмида, галотаг или репликон, удаляются. EnzymeMiner сортирует совпадения PSI-BLAST по значению E и передает не более 10 000 лучших совпадений на следующие этапы рабочего процесса. Параметры по умолчанию для шага поиска гомологии, а также другие шаги можно изменить с помощью дополнительных параметров на веб-сервере.

    На втором этапе фильтрации на основе основных остатков результаты поиска гомологии фильтруются с использованием шаблонов основных остатков. Во-первых, хиты делятся на шаблонные кластеры. Каждый кластер содержит все совпадения, соответствующие существенным остаткам определенного шаблона. Основные остатки проверяются с помощью глобального попарного выравнивания с шаблоном, рассчитанным с помощью USEARCH (11). Когда несколько шаблонов основных остатков совпадают, попадание назначается шаблону с наивысшей глобальной идентичностью последовательности.Во-вторых, для каждого кластера строится начальное множественное выравнивание последовательностей (MSA) с использованием Clustal Omega (12). MSA используется для повторной проверки существенных остатков идентифицированных попаданий путем проверки соответствующего столбца в MSA. Последовательности, не соответствующие существенным остаткам матрицы, удаляются из кластера. В-третьих, MSA строится заново для каждого шаблонного кластера и в последний раз проверяются существенные остатки. Окончательный набор идентифицированных последовательностей, сообщаемый EnzymeMiner, содержит все последовательности, оставшиеся в кластерах шаблона.

    На третьем этапе аннотации идентифицированные последовательности аннотируются с использованием нескольких баз данных и предикторов: (i) трансмембранные области прогнозируются с помощью TMHMM (13), (ii) домены Pfam прогнозируются с помощью InterProScan (14), (iii) аннотация исходного организма извлечена из таксономии NCBI (15) и базы данных NCBI BioProject (16), (iv) растворимость белка прогнозируется с помощью собственного инструмента SoluProt для прогнозирования экспрессии растворимого белка в Escherichia coli  и (v) идентификаторы последовательности для запросов, попаданий или других необязательных последовательностей вычисляются с помощью USEARCH (11).SoluProt основан на регрессионной модели случайного леса, в которой используются 36 функций, основанных на последовательностях (https://loschmidt.chemi.muni.cz/soluprot/). Было показано, что он обеспечивает точность 58%, специфичность 73% и чувствительность 44% на сбалансированном независимом тестовом наборе из 3788 последовательностей (Hon et al., рукопись в процессе подготовки). Альтернативные инструменты прогнозирования растворимости обобщены в недавно опубликованном обзоре (17). Не рекомендуется использовать показатель растворимости для других систем экспрессии, поскольку он был обучен исключительно на E.coli данные. Мы ожидаем дальнейшего интенсивного развития предикторов растворимости белка в ближайшие годы и обеспечим, чтобы показатель растворимости в EnzymeMiner оставался на переднем крае с точки зрения его точности и воспроизводимости.

    Пространство последовательностей идентифицированных попаданий визуализируется с использованием репрезентативных сетей подобия последовательностей (SSN), созданных при различных порогах кластеризации с использованием MMseqs2 (18) и Cytoscape (19). SSN обеспечивают чистый визуальный подход для идентификации кластеров очень похожих последовательностей и быстрого обнаружения выбросов последовательностей.Доказано, что SSN облегчают идентификацию ранее неизученной последовательности и функционального пространства (20). Метод генерации SSN, используемый в EnzymeMiner, вдохновлен инструментом EFI-EST (21). Минимальная оценка выравнивания для включения ребра между двумя репрезентативными последовательностями в SSN составляет 40.

    ОПИСАНИЕ ВЕБ-СЕРВЕРА

    Отправка задания

    Новые задания можно отправлять с домашней страницы EnzymeMiner. EnzymeMiner предоставляет два концептуально разных способа определения входных данных рабочего процесса: (i) использование тщательно подобранных последовательностей из базы данных UniProtKB/Swiss-Prot и (ii) использование пользовательских последовательностей.Мы рекомендуем вариант UniProtKB/Swiss-Prot для пользователей, не имеющих глубоких знаний о семействе ферментов. Напротив, вкладка «Пользовательские последовательности » дает полный контроль над входными данными EnzymeMiner — последовательности запросов и основные шаблоны остатков задаются пользователем вручную. Это рекомендуется для пользователей, хорошо знакомых с семейством ферментов и желающих предоставить дополнительную исходную информацию для получения более точных результатов. Последний вариант представляет собой комбинацию обоих подходов, при этом сначала можно предварительно выбрать последовательности Swiss-Prot, а затем изменить ввод на вкладке Пользовательские последовательности .

    На вкладке Swiss-Prot sequences (рис. 2A) можно запросить последовательности из базы данных Swiss-Prot по номеру Комиссии по ферментам (EC). В результате создается таблица всех последовательностей, аннотированных номером EC и соответствующим SSN. В таблице четыре столбца: (i) образцы последовательностей, гиперссылки на базу данных UniProt, (ii) количество основных остатков, (iii) длина последовательности и (iv) график последовательности. График последовательности суммирует две важные особенности последовательности — положения основных остатков и идентифицированные домены Pfam.Позиции основных остатков взяты из базы данных Swiss-Prot. SSN визуализирует пространство последовательностей всех последовательностей в текущей группе EC. Узлы представляют последовательности Swiss-Prot, тогда как длины ребер пропорциональны попарным тождествам последовательностей. Подобные последовательности расположены близко друг к другу, тогда как более отдаленные последовательности вообще не связаны.

    Рисунок 2.

    Графический пользовательский интерфейс EnzymeMiner, показывающий примеры входных данных и результатов для семейства галоалкандегалогеназ (EC 3.8.1.5). ( A ) Входные данные основаны на отобранных последовательностях из базы данных UniProtKB/Swiss-Prot. Входные последовательности могут быть выбраны с использованием: (i) таблицы последовательностей, (ii) SSN или (iii) порога идентичности последовательности. ( B ) Таблица выбора цели. Таблица состоит из одиннадцати листов, которые обобщают результаты с разных точек зрения. Таблицу можно фильтровать с помощью ползунков растворимости и идентичности, а также трансмембранных и дополнительных переключателей исключения доменов.

    Рис. 2.

    Графический пользовательский интерфейс EnzymeMiner, показывающий примеры входных данных и результатов для семейства галоалкандегалогеназ (EC 3.8.1.5). ( A ) Входные данные основаны на отобранных последовательностях из базы данных UniProtKB/Swiss-Prot. Входные последовательности могут быть выбраны с использованием: (i) таблицы последовательностей, (ii) SSN или (iii) порога идентичности последовательности. ( B ) Таблица выбора цели. Таблица состоит из одиннадцати листов, которые обобщают результаты с разных точек зрения. Таблицу можно фильтровать с помощью ползунков растворимости и идентичности, а также трансмембранных и дополнительных переключателей исключения доменов.

    Возможны три стратегии выбора последовательностей Swiss-Prot в качестве запроса EnzymeMiner: (i) выбор строки из таблицы последовательностей, (ii) выбор узла в SSN и (iii) выбор представителей кластера путем определения идентичности последовательности порог. Кнопки порога идентичности последовательности выбирают представителей кластера с заданным процентным порогом. Используя эту функцию, пользователь может автоматически выбирать небольшой набор последовательностей, которые покрывают все известное пространство последовательностей текущей группы EC.Все выбранные последовательности Swiss-Prot используются в качестве запроса на этапе поиска гомологии, а также в качестве основных шаблонов остатков на этапе фильтрации. Чтобы изменить выбранные наборы запросов и шаблоны основных остатков, пользователь может перейти на вкладку Пользовательские последовательности и уточнить выбор вручную.

    Результаты EnzymeMiner

    Страница результатов состоит из четырех разделов: (i) поле информации о задании , (ii) поле загрузки результатов , (iii) таблица выбора цели  и (iv) сеть сходства последовательностей .

    В окне информации о задании пользователь может найти идентификатор задания, название, время начала и статус задания. Существует также кнопка повторного запуска для повторного запуска того же анализа без необходимости повторного ввода того же ввода. Эта функция удобна для периодического анализа новых последовательностей по мере роста базы данных последовательностей. Например, каждый год появляются сотни новых совпадений для семейства галоалкандегалогеназ. В поле результатов загрузки пользователь может загрузить таблицу результатов в формате XLSX или текстовом формате, разделенном табуляцией.Также можно загрузить ZIP-архив, содержащий все выходные файлы рабочего процесса EnzymeMiner.

    Таблица выбора цели является наиболее важным компонентом результатов EnzymeMiner (рис. 2B). Он представляет все предполагаемые последовательности ферментов, идентифицированные EnzymeMiner, и помогает выбрать мишени для экспериментальной характеристики. Таблица состоит из одиннадцати листов, суммирующих результаты с разных точек зрения. (i) Лист Selected показывает все последовательности, выбранные из отдельных листов.Он содержит дополнительный столбец для отслеживания аргумента, используемого для выбора. По умолчанию он предварительно заполнен именем листа, из которого была выбрана последовательность, но его можно свободно изменить. (ii) Лист Full Dataset показывает все идентифицированные последовательности. (iii) На листе Дополнительный домен показаны последовательности с дополнительными доменами Pfam, обнаруженными в последовательности, но не перечисленными в поле выбора Первичные домены . (iv) На листе Organism показаны последовательности известных исходных организмов.(v) Лист Temperature показывает последовательности организмов, имеющих аннотацию экстремальной оптимальной температуры в базе данных NCBI BioProject, включая последовательности термофильных или криофильных организмов. (vi) Лист Salinity показывает последовательности организмов, имеющих аннотацию экстремальной солености в базе данных NCBI BioProject. (vii) На листе Biotic Relationship показаны последовательности организмов, имеющих аннотацию биотических взаимоотношений в базе данных NCBI BioProject.(viii) Лист Disease показывает последовательности организмов, имеющих аннотацию болезни в базе данных NCBI BioProject. (ix) Лист Transmembrane показывает последовательности с трансмембранными областями, предсказанными инструментом TMHMM. (x) Лист 3D Structure показывает последовательности с доступной 3D структурой в банке данных белков (22). (xi) Лист Network показывает последовательности, сгруппированные в выбранный узел сети подобия последовательностей.

    Существует четыре варианта фильтрации идентифицированных последовательностей, отображаемых в таблице выбора цели.Первый вариант — ползунок минимальной растворимости. Последовательности с более низкой предсказанной растворимостью будут скрыты. Мы рекомендуем установить порог растворимости >0,5, чтобы увеличить вероятность обнаружения экспрессии растворимого белка в E. coli . Мы не рекомендуем устанавливать слишком высокий порог растворимости из-за возможного компромисса между растворимостью фермента и активностью (23). Второй вариант — полоса диапазона идентичности. Будут видны только последовательности с идентичностью для последовательностей запроса в указанном диапазоне.Третий вариант – исключить трансмембранные белки. Мы рекомендуем удалить эти последовательности, так как их обычно сложно получить и они имеют более низкую прогнозируемую растворимость. Четвертый вариант — исключить белки с дополнительным доменом. Дополнительные домены определяются как домены, найденные в последовательности, но не перечисленные в поле выбора Первичные домены . Мы рекомендуем избегать последовательностей с дополнительными доменами, но эти последовательности также могут проявлять интересные и необычные биологические свойства.Таблицу выбора можно отсортировать, щелкнув заголовок столбца. Удержание «Shift» при нажатии на заголовки столбцов позволяет сортировать по нескольким столбцам.

    SSN визуализирует пространство последовательностей всех идентифицированных последовательностей. Можно легко идентифицировать как кластеры похожих последовательностей, так и выбросы последовательностей. Поскольку последовательностей могут быть тысячи, последовательности группируются на пороге идентичности, и из соображений производительности отображается только SSN репрезентативных последовательностей. Последовательности, обладающие большей идентичностью последовательностей, объединяются в единый метанод.Края указывают на высокую идентичность последовательностей между репрезентативными последовательностями связанных метаузлов. При нажатии на метанод отображается лист Network , показывающий, какие последовательности представлены конкретным метанодом. SSN можно загрузить в виде файла сеанса Cytoscape для дальнейшего анализа и пользовательской визуализации. Доступны сети, сгруппированные по разным идентификаторам. Количество узлов и ребер указано для каждого порога идентичности. SSN интерактивно связан с таблицей выбора цели.Все узлы, представляющие выбранные последовательности, автоматически выделяются в SSN.

    Выбор цели

    Таблица выбора мишеней и SSN облегчают выбор разнообразного набора растворимых предполагаемых последовательностей ферментов для экспериментальной проверки. Во-первых, мы рекомендуем установить максимальную идентичность последовательности для запросов на уровне 90%. Это удалит все совпадения, очень похожие на уже известные белки. Во-вторых, мы рекомендуем выбрать несколько последовательностей из отдельных листов, чтобы охватить различные типы из доменов Archea, Bacteria и Eukarya.Наиболее интересные ферменты могут быть из экстремофильных организмов. В-третьих, SSN можно использовать для проверки того, что выборка охватывает все кластеры последовательностей. В-четвертых, пользователи могут выбирать последовательности из всех подсемейств интересующего семейства ферментов. Членов различных подсемейств можно легко распознать по столбцу Ближайший запрос или Ближайший известный в таблице выбора (примечание: в качестве входных данных для задания требуются репрезентативные последовательности подсемейств). В-пятых, доступные параметры фильтрации можно использовать для (i) определения приоритетов последовательностей с наивысшей предсказанной растворимостью, (ii) определения приоритетов последовательностей с известными третичными структурами, (iii) исключения белков с предсказанными трансмембранными областями и (iv) исключения последовательностей с дополнительными доменами.

    ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА РАБОЧЕГО ПРОЦЕССА EnzymeMiner

    Рабочий процесс EnzymeMiner прошел тщательную экспериментальную проверку с использованием модельных ферментов галоалкандегалогеназ (5). Поиск на основе последовательностей идентифицировал 658 предполагаемых дегалогеназ. Последующий анализ определил приоритеты и отобрал 20 генов-кандидатов для изучения структурного и функционального разнообразия их белков. Выбранные ферменты произошли от генетически неродственных бактерий, эукариот и впервые также от архей и показали новые каталитические свойства и стабильность.Рабочий процесс помог идентифицировать новые галоалкандегалогеназы, в том числе (i) наиболее каталитически эффективный фермент ( k cat / K 0,5 = 96,8 мМ -1 с -1 ), (ii) наиболее термостабильный фермент с температурой плавления 71°C, (iii) три различных адаптированных к холоду фермента, активных при температуре около 0°C, (iv) высокоэнантиоселективные ферменты, (v) ферменты с широким диапазоном оптимальной рабочей температуры от 20 до 70 °C и необычно широкий диапазон pH от 5.7–10 и (vi) биокатализаторы, разлагающие боевой химический иприт и различные загрязнители окружающей среды. Шаги анализа последовательности, аннотации и визуализации из рабочего процесса, опубликованного Ваначеком и его коллегами (5), были полностью автоматизированы на веб-сервере EnzymeMiner. Успешный вариант использования семейства галоалкандегалогеназ описан в простом учебном пособии, доступном на веб-странице EnzymeMiner. В настоящее время в нашей лаборатории продолжается дополнительная обширная проверка полностью автоматизированной версии EnzymeMiner, экспериментально проверяющей свойства еще 45 генов галоалкандегалогеназ.

    ВЫВОДЫ И ПРОГНОЗ

    Веб-сервер EnzymeMiner идентифицирует предполагаемых членов семейств ферментов и облегчает их приоритезацию и хорошо информированный ручной отбор для экспериментальной характеристики с целью выявления новых биокатализаторов. Такая задача усложняется при использовании веб-интерфейсов доступных белковых баз данных, т.е. UniProtKB/TrEMBL и NCBI Protein, поскольку часто требуются дополнительные анализы. Основным преимуществом EnzymeMiner по сравнению с существующими источниками белка является гибкость ввода и краткое, богатое аннотациями интерактивное представление результатов.Пользователь может вводить собственные запросы и собственное описание основных остатков, чтобы сосредоточить поиск на определенных семействах или подсемействах белков. На выходе EnzymeMiner представляет собой интерактивную таблицу выбора, содержащую аннотированные последовательности, разделенные на листы на основе различных критериев. Таблица помогает выбрать разнообразный набор последовательностей для экспериментальной характеристики. Двумя ключевыми критериями приоритизации являются (i) прогнозируемая оценка растворимости, которую можно использовать для приоритизации идентифицированных последовательностей и повышения вероятности обнаружения ферментов с экспрессией растворимого белка, и (ii) идентичность последовательности для запрашиваемых последовательностей, дополненная отображаемым интерактивным номером SSN. прямо в Интернете, который можно использовать для поиска различных последовательностей.Кроме того, аннотации исходного организма и домена помогают выбирать последовательности с различными свойствами. EnzymeMiner — универсальный инструмент, применимый к любому семейству ферментов. Это сокращает время, необходимое для сбора данных, многоэтапного анализа и приоритизации последовательностей, с нескольких дней до нескольких часов. Все функции EnzymeMiner реализованы непосредственно на веб-сервере и не требуют никаких внешних инструментов. Веб-сервер был оптимизирован для современных браузеров, включая Chrome, Firefox и Safari. Вычисление задания EnzymeMiner может занять несколько часов или дней, в зависимости от текущей нагрузки на сервер.В следующей версии EnzymeMiner мы планируем три крупных улучшения. Во-первых, мы внедрим автоматическое предсказание третичной структуры на основе моделирования гомологии и потоков для всех идентифицированных последовательностей. Структурные прогнозы позволят провести последующий анализ карманов/полостей активного участка и туннелей доступа. Структурные особенности значительно обогатят набор аннотаций и помогут определить дополнительные привлекательные объекты для экспериментальной характеристики. Во-вторых, мы реализуем автоматический периодический майнинг.Если этот параметр включен, EnzymeMiner будет периодически повторять анализ и информировать пользователя о новых последовательностях, обнаруженных с момента последнего поиска. Наконец, мы реализуем мастер для автоматического выбора совпадений на основе входных критериев, предоставленных пользователем.

    БЛАГОДАРНОСТИ

    Мы благодарим участников 1-го практического курса по разработке ферментов (Брно, Чешская Республика) за ценные отзывы о пользовательском интерфейсе EnzymeMiner. Их комментарии вдохновили нас сделать визуализацию сети подобия последовательностей более интерактивной.

    ФИНАНСИРОВАНИЕ

    Министерство образования Чехии [857560, 02.1.01/0.0/0.0/18_046/0015975, CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_026/0008451, CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_019/0000868, LQ1602] ; Европейская комиссия [720776, 814418]; Проект AI Methods for Cybersecurity and Control Systems Технического университета Брно [FIT-S-20-6293]; Вычислительные ресурсы были предоставлены проектом «e-Infrastruktura CZ» [e-INFRA LM2018140], предоставленным в рамках программы Projects of Large Research, Development and Innovation Infrastructures, и проектом ELIXIR-CZ [LM2015047], частью международной инфраструктуры ELIXIR. .Финансирование платы за открытый доступ: Министерство образования Чехии.

    Заявление о конфликте интересов . Ни один не заявил.

    ССЫЛКИ

    1.

    Sayers

    E.W.

    ,

    agarwala

    ,

    R.

    ,

    R.

    ,

    BOLTON

    E.E.

    ,

    BRISTER

    J.R.

    ,

    Canse

    K.

    ,

    CLARK

    K.

    ,

    CONNOR

    Р.

    ,

    Фиорини

    Н.

    ,

    Функ

    К.

    ,

    Хефферон

    Т.

    и др. .

    Ресурсы базы данных национального центра биотехнологической информации

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    2019

    ;

    47

    :

    D23

    D28

    .2.

    Консорциум UniProt

    UniProt: всемирный центр знаний о белках

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    2019

    ;

    47

    :

    D506

    D515

    .3.

    Колин

    П.-Ю.

    ,

    Кинцес

    Б.

    ,

    Гилен

    Ф.

    ,

    Митон

    С.М.

    ,

    Фишер

    Г.

    ,

    Мохамед

    М.Ф.

    ,

    Хювенен

    М.

    ,

    Моргави

    Д.П.

    ,

    Janssen

    Д.Б.

    ,

    Hollfelder

    F.

    Сверхпроизводительное открытие беспорядочных ферментов с помощью функциональной метагеномики пикодроплетов

    .

    Нац. коммун.

    2015

    ;

    6

    :

    1

    12

    .4.

    Beneyton

    T.

    ,

    Thomas

    S.

    ,

    Griffiths

    A.D.

    ,

    Nicaud

    J.-M.

    ,

    Drevelle

    A.

    ,

    Rossignol

    T.

    Капельный микрожидкостный высокопроизводительный скрининг гетерологичных ферментов, секретируемых дрожжами Yarrowia lipolytica

    .

    Микроб.Сотовый факт.

    2017

    ;

    16

    :

    18

    .5.

    Vanacek

    P.

    ,

    SEBESTOVA

    E.

    ,

    E.

    ,

    BABKOVA

    P.

    ,

    BIDMANOVA

    S.

    ,

    DANIEL

    L.

    ,

    DVORAK

    стр.

    ,

    Степанкова

    в..

    Изучение разнообразия ферментов путем интеграции биоинформатики с анализом экспрессии и биохимической характеристикой

    .

    ACS Катал.

    2018

    ;

    8

    :

    2402

    2412

    .6.

    Эль-Гебали

    С.

    ,

    Мистри

    Дж.

    ,

    Бейтман

    А.

    ,

    Эдди

    С.Р.

    ,

    Лучани

    А.

    ,

    Поттер

    ЮК

    ,

    Куреши

    М.

    ,

    Ричардсон

    Л.Дж.

    ,

    Салазар

    Г.А.

    ,

    Smart

    A.

    и др. .

    База данных семейств белков Pfam в 2019 г.

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    2019

    ;

    47

    :

    D427

    D432

    .7.

    Ли

    Ю.

    ,

    Ван

    С.

    ,

    Умаров

    Р.

    ,

    Се

    900 Б.

    3 ,

    3 ,

    ,

    Li

    L.

    ,

    Gao

    X.

    DEEPre: предсказание числа ЕС фермента на основе последовательности с помощью глубокого обучения

    .

    Биоинформатика

    .

    2018

    ;

    34

    :

    760

    769

    .8.

    Чжоу

    Н.

    ,

    Цзян

    Ю.

    ,

    Бергквист

    Т.Р.

    ,

    Ли

    А.Дж.

    ,

    Качох

    Б.З.

    ,

    Крокер

    А.W.

    ,

    Льюис

    К.А.

    ,

    Георгиу

    Г.

    ,

    Нгуен

    Х.Н.

    ,

    Хамид

    М.Н.

    и др. .

    Испытание CAFA сообщает об улучшенном предсказании функций белков и новых функциональных аннотациях для сотен генов посредством экспериментального скрининга

    .

    Геном Биол.

    2019

    ;

    20

    :

    244

    .9.

    Мак

    В.С.

    ,

    Тран

    С.

    ,

    Markeschi

    R

    ,

    R.

    ,

    ,

    S.

    ,

    Thompson

    J.

    ,

    Baker

    D.

    ,

    Liao

    J.C.

    ,

    SIEGEL

    J.B.

    геномный анализ функции фермента, позволяющий разработать неестественный путь биосинтеза

    .

    Нац. коммун.

    2015

    ;

    6

    :

    1

    10

    .10.

    Альтшул

    С.

    Gapped BLAST и PSI-BLAST: новое поколение программ поиска белков в базе данных

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    1997

    ;

    25

    :

    3389

    3402

    .11.

    Эдгар

    Р.К.

    Поиск и кластеризация на несколько порядков быстрее, чем BLAST

    .

    Биоинформатика

    .

    2010

    ;

    26

    :

    2460

    2461

    .12.

    Сиверс

    Ф.

    ,

    Вильм

    А.

    ,

    Динин

    Д.

    ,

    Гибсон

    Т.Дж.

    ,

    KARPLUS

    ,

    KARPLUS

    K.

    ,

    LI

    W.

    ,

    LOPEZ

    R

    ,

    MCWILLIAM

    H.

    ,

    Remmert

    M.

    ,

    Södd

    J.

    et др. .

    Быстрое, масштабируемое создание высококачественных множественных выравниваний белков с помощью Clustal Omega

    .

    мол. Сист. биол.

    2011

    ;

    7

    :

    539

    .13.

    Krogh

    A.

    ,

    Larsson

    B.

    ,

    von Heijne

    G.

    ,

    Sonnhammer

    EL 900

    Прогнозирование топологии трансмембранных белков с помощью скрытой марковской модели: приложение к полным геномам

    .

    Дж. Мол. биол.

    2001

    ;

    305

    :

    567

    580

    .14.

    Кевийон

    E.

    ,

    Silventoinen

    V.

    ,

    Pillai

    S.

    ,

    HARTE

    N.

    ,

    Mulder

    N.

    ,

    N.

    ,

    APweiler

    R

    ,

    Lopez

    R.

    Интерпрекание: идентификатор белковых доменов

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    2005

    ;

    33

    :

    W116

    W120

    .15.

    Federhen

    S.

    Таксономическая база данных NCBI

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    2012

    ;

    40

    :

    D136

    D143

    .16.

    Barrett

    T.

    ,

    CLARK

    K.

    ,

    Gevorgyan

    R

    ,

    Gorelenkov

    V.

    ,

    GRIBOV

    E.

    ,

    Karsch-Mizrachi

    I

    ,

    Кимелман

    М.

    ,

    Прюитт

    К.Д.

    ,

    Ресенчук

    С.

    ,

    Татусова

    Т.

    и др. .

    Базы данных BioProject и BioSample в NCBI: облегчение сбора и организации метаданных

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    2012

    ;

    40

    :

    D57

    D63

    .17.

    Music

    M.

    ,

    Konegger

    H.

    ,

    H.

    ,

    HON

    J.

    ,

    BEDNAR

    D.

    ,

    DAMBORSKY

    J.

    Вычислительный дизайн стабильных и растворимых биокатализаторов

    .

    ACS Катал.

    2019

    ;

    9

    :

    1033

    1054

    .18.

    Штайнеггер

    М.

    ,

    Söding

    J.

    MMseqs2 обеспечивает поиск чувствительных белковых последовательностей для анализа массивных наборов данных

    .

    Нац. Биотехнолог.

    2017

    ;

    35

    :

    1026

    1028

    .19.

    Shannon

    P.

    Cytoscape: программная среда для интегрированных моделей сетей биомолекулярного взаимодействия

    .

    Рез. генома.

    2003

    ;

    13

    :

    2498

    2504

    .20.

    Копп

    Дж.Н.

    ,

    Акива

    Э.

    ,

    Баббит

    П.К.

    ,

    Токурики

    N.

    Выявление неисследованного пространства функций последовательностей с помощью сетей подобия последовательностей

    .

    Биохимия

    .

    2018

    ;

    57

    :

    4651

    4662

    .21.

    Герлт

    Дж.А.

    ,

    Бувье

    Ж.Т.

    ,

    Дэвидсон

    Д.Б.

    ,

    Имкер

    Х.Дж.

    ,

    Садхин

    Б.

    ,

    Слейтер

    Д.Р.

    ,

    Уэлен

    К.Л.

    Инициатива по функциям ферментов — Инструмент подобия ферментов (EFI-EST): веб-инструмент для создания сетей подобия белковых последовательностей

    .

    Биохим. Биофиз. Acta (BBA) — Proteins Proteomics

    .

    2015

    ;

    1854

    :

    1019

    1037

    .22.

    Берман

    Х.М.

    ,

    Уэстбрук

    Дж.

    ,

    Фэн

    З.

    ,

    Джиллиленд

    Г.

    ,

    Бхат

    Т.Н.

    ,

    Вайсиг

    Х.

    ,

    Шиндялов

    И.Н.

    ,

    Борн

    ЧП

    Банк данных о белках

    .

    Рез. нуклеиновых кислот.

    2000

    ;

    28

    :

    235

    242

    .23.

    Клесмит

    Дж. Р.

    ,

    Бачик

    Дж.-П.

    ,

    Ренбек

    Э.Э.

    ,

    Михальчик

    Р.

    ,

    Уайтхед

    Т.А.

    Компромиссы между пригодностью ферментов и растворимостью, освещенные глубоким мутационным сканированием

    .

    Проц. Натл акад. науч. США

    2017

    ;

    114

    :

    2265

    2270

    .

    Примечания автора

    © Автор(ы), 2020. Опубликовано Oxford University Press от имени Nucleic Acids Research.

    Горнодобывающая промышленность смотрит на новую волну автоматизации

    Горнодобывающая промышленность Австралии продолжает раздвигать границы автоматизации с использованием роботов и оборудования с дистанционным управлением, расширяющегося в отрасли.

    Автоматизация горнодобывающей промышленности имеет долгую историю, поскольку компании стремятся добывать полезные ископаемые более эффективно и безопасно.

    Однако новая волна автоматизации должна изменить ландшафт занятости в отрасли.

    Профессор Университета Джеймса Кука Ян Аткинсон сказал, что, вероятно, некоторые рабочие места будут потеряны, но ожидал, что это произойдет в течение длительного периода времени.

    «Может случиться так, что когда люди уйдут на пенсию или покинут отрасль, их не заменит человек», — сказал профессор Аткинсон.

    «Это не просто вывоз рабочих и установка машины, это будет происходить очень постепенно в течение долгого времени.»

    Профессор Аткинсон сказал, что хотя автоматизация может сократить некоторые рабочие места, она также может предоставить новые возможности трудоустройства.

    «Вы не собираетесь использовать машины для строительства новых шахт, это все равно будут делать люди, потому что это очень необычно», — сказал он.

    «Если вы применяете машины и на самом деле имеете шахту там, где вы обычно не были бы, возможно, вы будете разрабатывать новые шахты.»

    Сочетание автономности и дистанционного управления

    Профессор Аткинсон сказал, что последняя волна автоматизации в горнодобывающей промышленности пришла в виде робототехники и машин с дистанционным управлением.

    Автоматизированное и дистанционно управляемое оборудование является частью новой волны горнодобывающей технологии. (Прилагается: Rio Tinto)

    «Иногда у вас могут быть комбинации вещей, большую часть времени автономия и дистанционное управление для ситуаций, когда машина не может что-то делать», — сказал он.

    «Эти технологии давно разрабатываются и применяются в разных областях промышленности.»

    Профессор Аткинсон сказал, что несколько компаний находятся на стадии изучения автономии в отрасли.

    «Сейчас это то, что вы бы назвали пандусом поглощения, и это все еще может быть очень небольшой процент в отрасли», — сказал он.

    «Но, вероятно, она растет, и в какой-то момент, в ближайшие 5-10 лет, для компаний, вероятно, станет намного более нормальным использовать эту технологию.

    Горнодобывающая компания MMG заявляет, что автоматизация не является важной частью их операций на реке Дугалд на северо-западе Квинсленда, поскольку ее эффективность не доказана. готовится. более крупные игроки с бюджетами на исследования и разработки и большими деньгами, чтобы продвигать и возглавлять эти инновации», — сказал г-н Малан.

    «Мы приняли сознательное решение не быть первопроходцами в этом пространстве, но мы будем следовать.»

    Г-н Малан сказал, что компания готовится перейти к автоматизации в будущем, когда технология станет более жизнеспособной.

    «Когда некоторые из этих технологий будут проверены и экономическое обоснование подтвердит их финансовую жизнеспособность для Dugald River, мы рассмотрим систематическое внедрение некоторых из этих вещей», — сказал он.

    «На данном этапе мы вводим инфраструктуру и готовим работу для новых технологий.»

    Растущий спрос на автоматическое оборудование

    Управляющий директор компании Brokk Australia по оборудованию с дистанционным управлением Уилл Виссер заявил, что его компания стремится проникнуть на рынок подземных горных работ.

    «Я верю в ситуации, когда вам скучно , грязные и опасные операции, люди не должны подвергаться таким условиям», — сказал он. .»

    Г-н Виссер сказал, что у них уже есть оборудование для открытых горных работ и надземных частей подземных рудников. некоторые люди настроены скептически, потому что роботы — враги, они отнимают у людей рабочие места.

    Отставить комментарий

    Обязательные для заполнения поля отмечены*

    ©2019 КлинБиз. Все права защищены.
  • по географии
    9018
    Asia Pacific
    Латинская Америка
    Средний Восток и Африка