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Überblick über die EdgeMine-Plattform für Bergbaubetrieb und Intelligence
Mining Intelligence / EdgeMine von Edgerunners

EdgeMine

KI-gestützter Bergbaubetrieb, Intelligence & Optimierung

EdgeMine ist eine integrierte Mining-Intelligence-Plattform, die geologische Modelle, Gehaltskontrolle, Flottenbetrieb, Instandhaltung, Projektterminpläne, Ressourcenzuteilung und Finanzkennzahlen in einer einheitlichen operativen Umgebung verbindet.

Plattform entdeckenIhren Betrieb besprechen

Plattformüberblick

Vernetzter Betrieb. Gemeinsame Intelligence. Messbarer geschäftlicher Nutzen.

Durch die Integration von Daten aus Abbauplanung, Feldbetrieb, Aufbereitung und Unternehmenssystemen hilft EdgeMine Bergbauunternehmen, Soll- und Ist-Leistung abzugleichen, operative Engpässe zu erkennen, Risiken frühzeitig einzuschätzen und Entscheidungen anhand von Produktions-, Kosten-, Ausbringungs- und Rentabilitätszielen zu bewerten.

  • Vernetzter Betrieb

    Geologische Modelle, Gehaltskontrolle, Flottenbetrieb, Instandhaltung, Terminpläne, Ressourcen und Finanzen in einer gemeinsamen operativen Umgebung.

  • Gemeinsame Intelligence

    Dashboards, technische Analysen, maschinelles Lernen, Computer Vision und KI-gestützte Entscheidungsunterstützung.

  • Messbarer geschäftlicher Nutzen

    Entscheidungen, bewertet anhand von Produktions-, Kosten-, Ausbringungs- und Rentabilitätszielen.

Beim Werttreiber beginnen

Bergbauentscheidungen am geschäftlichen Nutzen ausrichten

Bei Edgerunners modellieren wir geschäftliche Herausforderungen mit einem Value-Driven Tree: Wir zerlegen strategische Ziele in messbare Werttreiber, operative Variablen, Randbedingungen und Entscheidungsparameter. Wo sinnvoll, werden diese Zusammenhänge in mathematische Modelle, Optimierungsprobleme und Prognosesysteme überführt.

Im Bergbau kann das bedeuten, Erzgehalt und Ausbringung mit Metallproduktion und Umsatz zu verknüpfen, Geräteverfügbarkeit und Auslastung mit der Produktionskapazität oder Transportleistung, Kraftstoffverbrauch und Instandhaltungskosten mit den Betriebskosten pro Einheit.

Value-Driven Tree / Illustrative Zusammenhänge
Strategisches Ziel
Metallproduktion & Umsatz
ErzgehaltTonnageAusbringung
Produktionskapazität
GeräteverfügbarkeitAuslastung
Betriebskosten pro Einheit
TransportKraftstoffInstandhaltung

EdgeMine bietet eine Grundlage, um diese Zusammenhänge in Ihrem gesamten Betrieb zu analysieren. Jede Mine hat eine andere Geologie, andere Geräte, Arbeitsabläufe, vertragliche Vereinbarungen und wirtschaftliche Rahmenbedingungen. Unsere Lösungsarchitektur und unsere Analysemodelle werden daher auf Ihren operativen Kontext zugeschnitten, statt ein Einheitssystem überzustülpen.

Bringen Sie uns Ihre operative Herausforderung. Gemeinsam mit Ihren technischen und kaufmännischen Teams definieren wir das Problem, ermitteln die benötigten Daten, legen messbare Erfolgskriterien fest und schlagen einen praxistauglichen Modellierungs- und Umsetzungsansatz vor.

Die Plattform

Kernfunktionen

Öffnen Sie eine Funktion, um die wichtigsten Merkmale, den angestrebten geschäftlichen Nutzen und die zugehörigen KPIs zu sehen.

01 / KernfunktionGehaltskontrolle & ProduktionsabgleichGeologische Variabilität in operative Kontrolle verwandeln.

Geologische Variabilität in operative Kontrolle verwandeln.

Erzgehalt, Tonnage, Verdünnung, Erzverlust und metallurgische Ausbringung bestimmen direkt die Wirtschaftlichkeit eines Bergbaubetriebs. Schwankungen dieser Parameter können Produktionsziele, Aufbereitungsleistung, Haldenzusammensetzung, Blending-Entscheidungen und Lieferverpflichtungen beeinflussen.

EdgeMine verbindet geologische Modelle, Explorationsergebnisse, Bohr- und Probenahmedaten, Analysenergebnisse, Abbaupläne, Dispatch-Daten und Anlagenmessungen, um Materialbewegung und -qualität vom Abbaustoß bis zur Aufbereitungsanlage transparenter zu machen.

Zentrale Funktionen

Gehaltsschätzung und räumliche Analyse
Bohrloch-, Probenahme-, geologische und Analysedaten mit Blockmodellen und räumlichen Informationen integrieren, um geologische Interpretation und Gehaltsschätzung zu unterstützen.
Klassifizierung von Erz und Abraum
Geplante Materialklassifizierungen mit Feldbeobachtungen, Probenergebnissen und Betriebsaufzeichnungen vergleichen.
Mine-to-Mill-Abgleich
Geplante und tatsächliche Tonnagen und Gehalte über abgebautes Material, Halden, Anlagenaufgabe und verarbeitetes Produkt vergleichen – unter Berücksichtigung von Messunsicherheit und Berichtszeiträumen.
Analyse von Verdünnung und Erzverlust
Abweichungen zwischen geplantem und abgebautem Material verfolgen, um potenzielle Verluste beim Erzwert und bei der Abbauselektivität zu erkennen.
Halden- und Blending-Optimierung
Die Haldenzusammensetzung schätzen und Blending-Strategien anhand von Aufgabespezifikationen, Ausbringung, Durchsatz und Produktqualitätsvorgaben bewerten.
Prädiktive Gehaltsanalysen
Gehaltsschwankungen und mögliche Produktionsabweichungen prognostizieren, wo historische Daten, geologische Modelle und Probenabdeckung verlässliche Vorhersagen erlauben.

Geschäftlicher Nutzen

Mehr Vertrauen in Produktionsprognosen, weniger vermeidbarer Erzverlust und weniger Verdünnung, eine gleichmäßigere Anlagenaufgabe und Klarheit über die operativen Ursachen von Abgleichslücken.

Relevante KPIs: Abgebaute und verarbeitete Tonnage, Aufgabegehalt, Verdünnung, Erzverlust, Metallausbringung, Abgleichsabweichung und enthaltenes Metall.

02 / KernfunktionInstandhaltung & Anlagenzuverlässigkeit (CMMS / EAM)Von reaktiven Reparaturen zu risikobasierter Anlagenzuverlässigkeit.

Von reaktiven Reparaturen zu risikobasierter Anlagenzuverlässigkeit.

Ungeplante Ausfälle von Geräten können Produktionspläne stören, die Flottenverfügbarkeit senken, Instandhaltungskosten erhöhen und nachgelagerte Engpässe verursachen. Wirksame Instandhaltung erfordert mehr als das Sammeln von Sensorwerten: Der Gerätezustand muss im Kontext von Lastzyklen, Betriebsbedingungen, Ausfallhistorie, Instandhaltungsmaßnahmen und Produktionskritikalität verstanden werden.

EdgeMine integriert Computerized Maintenance Management Systems (CMMS), Enterprise-Asset-Management-Systeme (EAM), Gerätetelematik, Inspektionsprotokolle, Arbeitsaufträge und Betriebsdaten, um eine proaktivere Instandhaltungsstrategie zu unterstützen.

Zentrale Funktionen

Überwachung der Anlagenleistung
Verfügbarkeit, Auslastung, Stillstandszeit, mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen (MTBF), mittlere Reparaturdauer (MTTR) und Instandhaltungskosten je Anlage und Geräteklasse verfolgen.
Analyse von Ausfallmustern
Wiederkehrende Ausfälle, begünstigende Betriebsbedingungen und instandhaltungsbezogene Muster über vergleichbare Anlagen hinweg erkennen.
Vorausschauende Instandhaltung
Ausfallrisiko oder Restnutzungsdauer abschätzen, sofern ausreichend historische Ausfall-, Instandhaltungs- und Zustandsüberwachungsdaten vorliegen.
Anomalieerkennung
Abweichungen bei Motor-, Hydraulik-, Vibrations-, Temperatur-, Druck-, Kraftstoff- und anderen Telemetriesignalen erkennen – auch multivariate Muster, die feste Schwellenwerte übersehen.
Instandhaltungsplanung
Arbeitsaufträge nach Anlagenkritikalität, Ausfallrisiko, Sicherheitsrelevanz, Ersatzteilverfügbarkeit und Produktionsauswirkung priorisieren.
Analyse der Instandhaltungswirksamkeit
Bewerten, ob Instandhaltungsmaßnahmen Wiederholungsausfälle, Stillstandszeiten und Lebenszykluskosten senken.
Zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung (RCM)
Die Identifikation kritischer Ausfallarten und die Auswahl geeigneter präventiver, prädiktiver, inspektionsbasierter oder korrektiver Instandhaltungsstrategien unterstützen.

EdgeMine kann helfen, die Instandhaltungsreife von reaktiver Instandhaltung hin zu zustandsbasierten und prädiktiven Ansätzen weiterzuentwickeln. Prädiktive Modelle ergänzen etablierte Ingenieurpraxis, Herstellerempfehlungen (OEM) und Sicherheitsverfahren – sie ersetzen sie nicht automatisch.

Geschäftlicher Nutzen

Vermeidbare Stillstände reduzieren, Instandhaltungsressourcen besser nutzen, Wiederholungsausfälle minimieren und Instandhaltungsprioritäten an den Produktionsanforderungen ausrichten.

Relevante KPIs: Technische Verfügbarkeit, operative Verfügbarkeit, MTBF, MTTR, ungeplante Stillstandszeit, Instandhaltungskosten pro Betriebsstunde, Quote wiederholter Arbeitsaufträge und Termintreue.

03 / KernfunktionProjektmanagement & BetriebsplanungTerminpläne, Baufortschritt, Ressourcen und Finanzkennzahlen verbinden.

Terminpläne, Baufortschritt, Ressourcen und Finanzkennzahlen verbinden.

Bergbauprojekte und operative Programme hängen von voneinander abhängigen Variablen ab: Geräteverfügbarkeit, Personalkapazität, Wetter, Gebirgsverhältnisse, Leistung von Auftragnehmern, Materialverfügbarkeit, Genehmigungen und wechselnde Produktionsprioritäten.

Wenn Projektterminpläne, Primavera-P6-Pläne, Tabellen, Instandhaltungssysteme, Beschaffungsdaten und Feldberichte voneinander getrennt bleiben, fällt es der Leitung schwer, ein einheitliches Bild des Fortschritts zu gewinnen, Fertigstellungstermine zu prognostizieren oder die Kosten- und Terminfolgen operativer Änderungen zu verstehen.

EdgeMine verbindet Projektsteuerung und Betriebsdaten zu einer gemeinsamen, laufend aktualisierten Sicht auf Soll- und Ist-Leistung.

Zentrale Funktionen

Integrierte Projektsteuerung
Terminplanvorgänge, Meilensteine, Budgets, Obligos, Istkosten, Fortschrittsmessungen und Ressourcenbedarf konsolidieren.
Termin- und Kostenabweichungsanalyse
Verzögerte Vorgänge, Kostenüberschreitungen, Risiken auf dem kritischen Pfad und Abweichungen vom Basisplan erkennen.
Ressourcenbeschränkte Terminplanung
Arbeitsabfolgen anhand der Verfügbarkeit von Geräten, Personal, Auftragnehmern und Material bewerten.
Szenarioanalyse
Alternative Terminpläne, Produktionsziele, Instandhaltungsfenster und Strategien zur Ressourcenzuteilung vergleichen.
KI-gestützte Prognosen
Fertigstellungstermine, Kosten bei Fertigstellung und Terminrisiken anhand von Projektfortschritt, historischer Leistung und relevanten operativen Randbedingungen abschätzen.
Risiko- und Abhängigkeitsanalyse
Vorgänge erkennen, deren Verzögerungen oder Ressourcenkonflikte nachgelagerte Meilensteine wesentlich beeinflussen könnten.
Management-Reporting
Einheitliche operative Berichte und Berichte für die Geschäftsleitung aus gemeinsamen, nachvollziehbaren Daten erzeugen statt aus manuell abgeglichenen Abteilungstabellen.

Von Abteilungsdaten zu unternehmensweiter Intelligence

EdgeMine kann eine zentrale analytische Datenplattform nutzen – wo sinnvoll auch eine Data-Lakehouse-Architektur –, um strukturierte und unstrukturierte Daten aus operativen Systemen zu integrieren.

So entsteht eine gemeinsame analytische Grundlage, die Aktivitäten im Feld mit der Leistung der Abteilungen, Projektergebnissen und Unternehmenszielen verknüpft. KI-gestützte Szenarioanalysen helfen Teams anschließend, Zielkonflikte zu bewerten, bevor Ressourcen gebunden oder Pläne geändert werden.

Geschäftlicher Nutzen

Termine besser vorhersagbar machen, Reporting-Aufwand senken, die abteilungsübergreifende Abstimmung verbessern und die Kosten- und Betriebsfolgen von Entscheidungen transparenter machen.

Relevante KPIs: Terminabweichung, Kostenabweichung, Prognose bei Fertigstellung, Meilensteintreue, Ressourcenauslastung, Verzug auf dem kritischen Pfad und Prognosegenauigkeit.

04 / KernfunktionStandortüberwachung & LagebildFeldaktivitäten, Geräte und Sicherheitsereignisse in einer operativen Ansicht zusammenführen.

Feldaktivitäten, Geräte und Sicherheitsereignisse in einer operativen Ansicht zusammenführen.

Bergbaubetriebe erzeugen Daten aus CCTV-Kameras, mobilen Geräten, GNSS-Empfängern, Umweltsensoren, Zutrittskontrollsystemen und individueller Industriehardware. Arbeiten diese Quellen unabhängig voneinander, lassen sich wichtige Ereignisse nur schwer mit Produktions-, Sicherheits-, Instandhaltungs- und Dispatch-Daten in Beziehung setzen.

EdgeMine führt unterstützte Überwachungsquellen in einem zentralen Dashboard zusammen und verknüpft räumlichen Kontext, Geräteidentität, Ereigniszeitstempel und Betriebsaufzeichnungen.

Zentrale Funktionen

Zentrale Videoüberwachung
Unterstützte Kamerastreams ansehen und aufgezeichnete Ereignisse gemäß Systemberechtigungen und Aufbewahrungsrichtlinien prüfen.
Flottenstandort und -bewegung
Gerätepositionen, Bewegungsverläufe, Geofences, Routen und Betriebszonen anhand verfügbarer GNSS- und Telematikdaten visualisieren.
Erkennung operativer Ereignisse
Ausgewählte Ereignisse erkennen, etwa unbefugten Zutritt zu Sperrbereichen, gefährliche Annäherung, fehlende vorgeschriebene PSA oder unerwartete Lade- und Entladevorgänge.
Geräte- und Prozessüberwachung
Telemetrie- und Sensordaten integrieren, um Betriebsabweichungen und ungewöhnliche Bedingungen am Standort zu erkennen.
Ereigniskorrelation
Erkannte Ereignisse Geräten, Orten, Schichten, Arbeitsaufträgen, Dispatch-Daten und Produktionsaktivitäten zuordnen, soweit Kennungen und Zeitstempel dies erlauben.
Vorfallprüfung und Nachvollziehbarkeit
Ereignisuntersuchungen durch zeitgestempelte Aufzeichnungen, Warnmeldungen und relevante Video- oder Telemetriebelege unterstützen.

KI-basierte Erkennungen sollten anhand der Standortbedingungen, Kamerapositionen, Beleuchtung, Staub, Verdeckungen und der Sicherheitsregeln des Standorts validiert werden. Automatische Warnmeldungen unterstützen die menschliche Aufsicht und etablierte Sicherheitssysteme, statt sie zu ersetzen.

Geschäftlicher Nutzen

Operative Transparenz verbessern, Vorfalluntersuchungen beschleunigen, die Compliance-Überwachung stärken und die Zeit bis zur Erkennung und Reaktion auf kritische Ereignisse verkürzen.

05 / KernfunktionLogistik & RessourcenzuteilungDie Bewegung von Material, Geräten und Menschen optimieren.

Die Bewegung von Material, Geräten und Menschen optimieren.

Entscheidungen zu Transport und Ressourcenzuteilung beeinflussen Produktionsdurchsatz, Kraftstoffverbrauch, Geräteauslastung, Warteschlangen und Betriebskosten. Ihre Wirksamkeit hängt vom Zusammenspiel von Ladegeräten, Muldenkippern, Fahrwegen, Kippstellen, Schichtplänen, Straßenzustand und Aufbereitungskapazität ab.

EdgeMine integriert Dispatch-Daten, Flottentelemetrie, GNSS-Positionen, Produktionsziele, Instandhaltungsverfügbarkeit und Ressourcenbeschränkungen, um Betriebsplanung und Optimierung zu unterstützen.

Zentrale Funktionen

Analyse der Flottenauslastung
Produktive Stunden, Leerlaufzeit, Verzögerungen, Wartezeiten, Fahrzeit, Nutzlast und Geräteauslastung messen.
Analyse der Transportzyklen
Beladen, Lastfahrt, Kippen, Leerfahrt und Wartezeit aufschlüsseln, um Zykluszeitverluste zu erkennen.
Optimierung von Dispatch und Zuweisung
Zuweisungen von Lkw zu Baggern und Zielorte anhand von Gerätekapazität, Fahrzeiten, Materialanforderungen und Produktionsprioritäten bewerten.
Analyse von Routen und Fahrwegen
Fahrmuster, Straßenzustand, Steigungen, Geschwindigkeiten und Staus analysieren, um Ineffizienzen beim Transport zu erkennen.
Kraftstoff- und Energieoptimierung
Den Verbrauch in Beziehung setzen zu Nutzlast, Strecke, Höhenunterschied, Leerlaufzeit, Fahrverhalten und Gerätezustand.
Personal- und Geräteplanung
Die Ressourcenzuteilung mit Schichtplänen, Qualifikationen, Verfügbarkeit, Instandhaltungsfenstern und operativen Prioritäten abstimmen.
Was-wäre-wenn-Analyse
Alternative Flottenkonfigurationen, Produktionsziele und Dispatch-Strategien vor der Umsetzung vergleichen.

Optimierungsmodelle können reale Randbedingungen wie Nutzlastgrenzen, Gerätekompatibilität, Fahrwegbeschränkungen, Sicherheitsanforderungen, Blending-Ziele und Brecherkapazität berücksichtigen.

Geschäftlicher Nutzen

Produktive Auslastung erhöhen, unnötige Leerlaufzeiten und Kraftstoffverbrauch senken, die Transporteffizienz verbessern und den Flotteneinsatz an den Produktionszielen ausrichten.

Relevante KPIs: Bewegte Tonnen pro Betriebsstunde, Transportzykluszeit, Nutzlastauslastung, Leerlaufquote, Kraftstoffverbrauch pro Tonnenkilometer, Wartezeit und Kosten pro bewegter Tonne.

Vernetzte Bergbau-Analysen und operative Workflows in EdgeMine
Mehr als Dashboards

Von fragmentierten Standortdaten zu umsetzbarer Intelligence

Die Plattform kombiniert operative Dashboards, technische Analysen, maschinelles Lernen, Computer Vision und KI-gestützte Entscheidungsunterstützung, um fragmentierte Standortdaten in umsetzbare operative Erkenntnisse zu verwandeln.

KI & Decision Intelligence entdecken

06 / Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz & Decision IntelligenceÜber Dashboards hinaus zu erklärbaren, datengetriebenen Entscheidungen.

Über Dashboards hinaus zu erklärbaren, datengetriebenen Entscheidungen.

EdgeMine bindet KI-Funktionen in geologische, operative, Instandhaltungs-, Sicherheits- und Management-Workflows ein. Modelle und Agenten werden nach Problemstellung, verfügbaren Daten, den Kosten falscher Vorhersagen und den operativen Folgen von Empfehlungen ausgewählt.

6.1Large Language Models (LLMs) & KI-Agenten

Technischen Teams und Führungskräften ermöglichen, Betriebsdaten in natürlicher Sprache abzufragen, relevante Dokumentation zu finden, Trends zu untersuchen und strukturierte Berichte zu erstellen.

Mögliche Anwendungen

Operative Intelligence im Dialog
Fragen stellen wie „Was hat den Anstieg der Transportkosten pro Tonne letzte Woche verursacht?“ und eine belegte Analyse auf Basis autorisierter Betriebsdaten erhalten.
Systemübergreifende Untersuchung
Produktions-, Gehaltskontroll-, Instandhaltungs-, Dispatch-, Sicherheits- und Projektdaten korrelieren, um operative Probleme zu untersuchen.
Abruf von technischem Wissen
Gerätehandbücher, Standardarbeitsanweisungen, geologische Berichte, Inspektionsprotokolle und Instandhaltungshistorien durchsuchen.
Automatisiertes Reporting
Schichtzusammenfassungen, Berichte zu Produktionsabweichungen, Instandhaltungsreviews und Briefings für die Geschäftsleitung erstellen.
Workflow-Unterstützung
Entwürfe für Arbeitsaufträge vorbereiten, fehlende Aufzeichnungen markieren, Vorfälle zusammenfassen und nächste Schritte zur Prüfung durch Menschen empfehlen.

Datenzugriffskontrollen, Quellenangaben, Abfragevalidierung und Audit-Logging helfen, KI-Antworten nachvollziehbar und im Einklang mit den Berechtigungen der Nutzer zu halten. Aktionen mit Auswirkungen auf Produktion, Sicherheit, Finanzen oder Geräte sollten eine entsprechende Autorisierung erfordern.

6.2Computer Vision

Operative Ereignisse und Messwerte aus CCTV, Drohnenbildern und anderen visuellen Datenquellen gewinnen.

Mögliche Anwendungen

  • Erkennung der PSA-Einhaltung, etwa Schutzhelme und Warnkleidung.
  • Erkennung von Personen, die Sperrbereiche betreten oder sich fahrenden Maschinen nähern.
  • Erkennung von Lade- und Entladevorgängen.
  • Klassifizierung von Fahrzeugen, Geräten und Aktivitäten.
  • Analyse von Haldenoberflächen und Volumenschätzung aus geeigneten Bildern.
  • Prüfung des Straßenzustands und sichtbarer Infrastruktur.
  • Screening auf Geräteschäden oder auffällige visuelle Zustände.

Wo sinnvoll, lassen sich Erkennungen mit Lageplänen, Gerätedaten und Workflows des Vorfallmanagements verknüpfen. Die Genauigkeit hängt von Kamerageometrie, Bildqualität, Umgebungsbedingungen und der Validierung mit realen Standortdaten ab.

6.3Zeitreihenprognosen

Operative Variablen, die sich über die Zeit entwickeln, prognostizieren, damit Teams Abweichungen vorwegnehmen statt erst im Nachhinein reagieren.

Mögliche Anwendungen

  • Prognosen zu Erzgehalt und Produktion auf Basis geologischer Informationen, Probenhistorie und Produktionsdaten.
  • Prognosen zu Gerätebedarf, Kraftstoff- und Energieverbrauch.
  • Prognosen zu Instandhaltungsbedarf und Stillstandszeiten.
  • Prognosen zum Anlagendurchsatz und zu ausgewählten Prozessvariablen.
  • Prognosen zu Projektkosten, Fertigstellungsterminen und Ressourcenbedarf.

Modelle werden anhand geeigneter historischer Baselines und Out-of-Sample-Daten bewertet. Prognosen sollten, wo möglich, Unsicherheitsschätzungen enthalten und bei sich ändernden Betriebsbedingungen auf Leistungsabfall überwacht werden.

6.4Multivariate Anomalieerkennung & prädiktive Ausfallanalyse

Auffällige Betriebsmuster in der Gerätetelemetrie erkennen, selbst wenn einzelne Sensorwerte innerhalb üblicher Schwellenwerte bleiben.

Zustandsorientierte Instandhaltung (CBM) mit festen Schwellenwerten ist nützlich für bekannte Grenzwerte und messbare Ausfallindikatoren. Manche Ausfälle entstehen jedoch aus Kombinationen von Signalen, veränderten Betriebsmustern oder Abweichungen, die sich mit einem einzelnen Schwellenwert kaum erfassen lassen.

EdgeMine kann multivariate Telemetrie, Betriebszustände, Signaltrends und Merkmale im Frequenzbereich analysieren, um Muster zu erkennen, die mit auffälligem Geräteverhalten einhergehen.

Mögliche Anwendungen

  • Frühe Erkennung ungewöhnlichen Verhaltens bei Motor, Hydraulik, Getriebe, Vibration und Temperatur.
  • Erkennung auffälligen Kraftstoffverbrauchs und betrieblicher Ineffizienzen.
  • Identifikation wiederkehrender Ausfallvorboten bei vergleichbaren Geräten.
  • Risikobasierte Instandhaltungswarnungen und Inspektionsempfehlungen.
  • Weniger unnötige Inspektionen oder Arbeitsaufträge durch bessere, evidenzbasierte Priorisierung.

Analysen im Frequenzbereich sind besonders nützlich für geeignete Vibrationssignale und rotierende Anlagen. Ihre Wirksamkeit hängt von Abtastraten, Signalqualität, Betriebsbedingungen und bekannten oder validierten Ausfallmustern ab.

Geschäftlicher Nutzen

Frühere Untersuchung möglicher Ausfälle, bessere Priorisierung der Instandhaltung und weniger vermeidbare Störungen – ohne sich ausschließlich auf feste Sensorschwellen zu verlassen.

6.5Optimierung & Reinforcement Learning

Strategien zur Ressourcenzuteilung und operative Entscheidungen anhand definierter Ziele und Randbedingungen bewerten.

Je nach Problem kann EdgeMine mathematische Optimierung, Simulation, Heuristiken oder Reinforcement Learning (RL) einsetzen. Reinforcement Learning ist nicht automatisch die beste Wahl; am relevantesten ist es, wenn Entscheidungen sequenziell sind, sich Betriebsbedingungen über die Zeit ändern und eine geeignete Umgebung zur Bewertung von Strategien verfügbar ist.

Mögliche Anwendungen

  • Dynamische Zuweisung von Lkw zu Baggern.
  • Optimierung von Transport- und Dispatch-Strategien.
  • Produktionsplanung bei wechselnder Geräteverfügbarkeit.
  • Instandhaltungsplanung und Ressourcenzuteilung.
  • Energiebewusste Betriebsstrategien.
  • Abstimmung zwischen Produktionszielen, Halden-Blending und Aufbereitungsbeschränkungen.

Modelle können vor dem operativen Einsatz in historischen Wiederholungen, Simulationen oder kontrollierten Pilotumgebungen bewertet werden. Sicherheitsregeln, Gerätegrenzen, Produktionsbeschränkungen und menschliche Freigabe bleiben explizite Bestandteile des Entscheidungsprozesses.

Geschäftlicher Nutzen

Bessere Ressourcennutzung, höherer Durchsatz, geringere Betriebskosten und konsistentere Entscheidungen bei sich ändernden Betriebsbedingungen.

07 / Vernetzte Bergbau-HardwareEdgeMine-Eye | Vernetzte Bergbau-HardwareOperative Intelligence bis ins Feld ausweiten.

Operative Intelligence bis ins Feld ausweiten.

Vorgeschlagenes Gerätekonzept

EdgeMine-Eye ist ein vorgeschlagenes, robustes Gerätekonzept für die Feldüberwachung, das Fahrzeugpositionierung, Bordsensorik, visuelle Überwachung und lokale Datenerfassung mit der EdgeMine-Plattform verbindet.

Für Einsätze konzipiert, bei denen Geräte auf großen Standorten mit lückenhafter Konnektivität arbeiten, kann das Gerät zeitgestempelte Felddaten lokal erfassen und mit der zentralen Plattform synchronisieren, sobald eine Verbindung besteht.

  • GNSS & Telemetrie
  • Bordkamera
  • Akustische Sensorik
  • Offline-Speicher

Positionierung & BewegungGNSS & Gerätetelemetrie

Standort und Bewegung von Geräten mit einem geeigneten GNSS-Empfänger erfassen, optional integriert in Fahrzeugtelematik und Bordsysteme.

Mögliche Anwendungen

  • Flottenverfolgung und Geofence-Überwachung.
  • Analyse von Geschwindigkeit, Beschleunigung und Route.
  • Analyse von Transportzyklen und Geräteauslastung.
  • Profile von Fahrwegsteigung und Höhe, sofern geeignete Positionsgenauigkeit und Korrekturdienste verfügbar sind.
  • Integration von Fahrzeugbetriebsdaten wie Kraftstoffverbrauch und Motordiagnose, sofern die Fahrzeugschnittstelle dies unterstützt.

Hochpräzise Vermessung, Böschungsüberwachung und Messungen in Ingenieursqualität können RTK-fähiges GNSS, geeignete Antennen, Kalibrierung und zusätzliche Vermessungsinstrumente erfordern. Standard-GNSS allein ist kein Ersatz für zertifiziertes geotechnisches Monitoring.

Visuelle ÜberwachungBordkamera

Visuelle Daten von Fahrzeugen oder ausgewählten Standorten im Feld erfassen, um die Betriebsüberwachung zu unterstützen.

Mögliche Anwendungen

  • Erkennung von Lade- und Entladevorgängen.
  • Visuelle Prüfung ausgewählter Gerätezustände.
  • Erkennung von unbefugtem Zutritt oder unbefugter Aktivität in festgelegten Zonen.
  • Überwachung des Fahrzeugumfelds und operativer Ereignisse.
  • Untersuchung möglicher Materialverluste oder verdächtiger Ladevorgänge, vorbehaltlich geeigneter Kameraabdeckung und Verifizierung.

Videoanalysen können mögliche Ereignisse zur Prüfung markieren; Diebstahl oder Absicht lassen sich damit ohne weitere Belege nicht zuverlässig nachweisen.

Geräusch & ZustandAkustische Sensorik

Motor- und Gerätegeräusche mit einem geeigneten Mikrofon und einer Verarbeitungspipeline erfassen.

Mögliche Anwendungen

  • Screening auf Veränderungen in Motor- oder mechanischen Geräuschmustern.
  • Erkennung ausgewählter akustischer Ereignisse.
  • Korrelation akustischer Anomalien mit Telemetrie- und Instandhaltungsdaten.

Akustisches Monitoring kann helfen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. Eine verlässliche Diagnose erfordert jedoch eine Validierung je Geräteklasse und die Berücksichtigung von Hintergrundgeräuschen, Montageposition und Betriebsbedingungen.

Speichern, puffern & synchronisierenEdge-Speicher & Offline-Synchronisierung

Ausgewählte Telemetrie, Ereignismetadaten sowie Kamera- oder Audioaufzeichnungen lokal speichern, wenn keine Netzwerkverbindung besteht.

Das Gerät kann die gepufferten Daten dann mit EdgeMine synchronisieren, sobald eine Verbindung verfügbar ist – mit konfigurierbaren Aufbewahrungsrichtlinien und Regeln zur Datenpriorisierung.

Hinweise zur Umsetzung

  • Store-and-Forward-Synchronisierung mit Wiederholungsversuchen und Duplikatschutz.
  • Lokale Zeitstempel und eine konsistente Geräteidentität.
  • Konfigurierbare Aufbewahrung von Video und Telemetrie.
  • Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und sichere Gerätebereitstellung.
  • Zustandsüberwachung für Speicher, Stromversorgung, Konnektivität und Sensorverfügbarkeit.

Von vernetzten Geräten zu Flotten-Intelligence

EdgeMine-Eye erweitert die Analysefähigkeiten der Plattform bis ins Feld und schafft eine Rückkopplung zwischen Geräteaktivität, operativer Leistung, Instandhaltungsplanung und Managemententscheidungen.

Das Ergebnis: bessere Sicht auf das Geschehen am Standort, verlässlichere Betriebsdaten und eine stärkere Faktenbasis für Entscheidungen zu Produktion, Instandhaltung, Kraftstoffeffizienz und Ressourcenzuteilung.

Von der Herausforderung zum realisierten Nutzen

Ein messbarer Ansatz für Mining Intelligence

EdgeMine ist nicht einfach eine Sammlung von Dashboards oder KI-Modellen. Der Nutzen entsteht, indem technische Daten mit den wirtschaftlichen und operativen Treibern verknüpft werden, die für Ihre Mine entscheidend sind.

Unser Umsetzungsansatz beginnt beim geschäftlichen Problem und leitet daraus die benötigten Daten, Modelle, Workflows und operativen Veränderungen ab.

  1. Den Werttreiber definieren

    Das Zielergebnis festlegen, etwa geringere Kosten pro Tonne, höhere Geräteverfügbarkeit, ein besserer Gehaltsabgleich oder geringere Terminabweichungen.

  2. Die operativen Abhängigkeiten abbilden

    Die Variablen, Randbedingungen, verantwortlichen Teams und Zusammenhänge ermitteln, die das Ergebnis beeinflussen.

  3. Die Datenreife bewerten

    Verfügbarkeit, Qualität, Konsistenz, historische Abdeckung und Integrationsanforderungen der Daten bewerten.

  4. Die analytische Lösung entwickeln

    Geeignete ingenieurtechnische Berechnungen, statistische Modelle, Optimierungsverfahren, maschinelles Lernen oder KI-Agenten auswählen.

  5. An der betrieblichen Realität validieren

    Baselines festlegen, Vorhersagen mit tatsächlichen Ergebnissen vergleichen und Fachexperten in die Validierung einbinden.

  6. In die täglichen Abläufe integrieren

    Ergebnisse über Dashboards, Warnmeldungen, Berichte und autorisierte operative Workflows bereitstellen.

  7. Den realisierten Nutzen messen

    Vereinbarte KPIs verfolgen und die Leistung mit der Baseline vergleichen – unter Berücksichtigung relevanter betrieblicher Veränderungen und externer Faktoren.

Lassen Sie uns sprechen

Bringen Sie uns Ihre operative Herausforderung.

Die konkrete Lösung kann von den hier gezeigten Beispielen abweichen. Wir freuen uns auf Gespräche mit Bergbauingenieuren, Geologen, Instandhaltungs- und Zuverlässigkeitsteams, Flottenmanagern, Projektsteuerungs-Spezialisten und der Geschäftsleitung, um komplexe operative Herausforderungen zu verstehen und einen Lösungsvorschlag zu entwickeln, der auf den Anforderungen Ihres Standorts basiert.

Ihren Bergbaubetrieb besprechen

EdgeMine von Edgerunners – Mining Intelligence, ausgerichtet auf messbaren geschäftlichen Nutzen.