Analysis of a Mining Process Performance in a Longwall Face – Visualization Proposals

• Autorzy: Brzychczy Edyta , Napieraj Aneta

Identyfikatory

DOI

10.29227/IM-2019-02-41

Warianty tytułu

PL

Analiza wydajności procesu wydobycia systemem ścianowym – propozycje wizualizacji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Analysis of multi-sourced data sets for process improvement purposes requires the selection of relevant techniques enabling data visualisation. There are two main approaches in this scope. The first is based on a raw data and requires from the user determination of properties or patterns while the second one is based on computation of aggregate properties and presentation of the derived data. In the paper we propose to visualize aggregated data in relation to spatial dimension for gaining additional knowledge about process performance. We present an example of performance analysis of machinery used in specific kind of industrial process, namely longwall mining. Our proposals extend range of visualisations that can be used in mining process analysis as well as can be applied in longwall monitoring dashboards and for reporting purposes.

PL

Analiza danych w celu usprawnienia procesu wymaga między innymi wyboru odpowiednich technik wizualizacji danych. Istnieją dwa główne podejścia w tym zakresie. Pierwsze opiera się na wykorzystaniu surowych danych i wymaga od użytkownika określenia właściwości lub wzorców dla wizualizacji. Drugie natomiast opiera się na wartościach zagregowanych i prezentacji przekształconych danych. W artykule, w celu uzyskania dodatkowej wiedzy na temat realizacji procesu wydobywczego w wyrobisku ścianowym, zaproponowano wizualizację zagregowanych danych w odniesieniu do wymiaru przestrzennego realizowanego procesu. Jako przykład przedstawiono wizualizację obciążenia organu kombajnu ścianowego w odniesieniu do położenia w ścianie. Przedstawione propozycje rozszerzają zakres wizualizacji, które mogą być wykorzystane w analizie procesu wydobywczego. Mogą również znaleźć zastosowanie w pulpitach menedżerskich (dyspozytorskich).

Słowa kluczowe

EN

mining process; longwall face; data visualisation; process analysis

PL

proces wydobywczy; wyrobisko ścianowe; wizualizacja danych; analiza procesu

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
• Czasopismo: Inżynieria Mineralna
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 21, nr 1/2
• Strony: 251--258
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Brzychczy Edyta

• AGH w Krakowie

autor

Napieraj Aneta

• AGH w Krakowie

Bibliografia

• 1. Albers, D., Correll, M., and Gleicher, M. (2014) Task-Driven Evaluation of Aggregation in Time Series Visualization. Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems. CHI Conference 2014, 551–560
• 2. Brzychczy E., Napieraj A. (2018) Modelling of industrial processes, experiences and perspectives. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej. Organizacja i Zarządzanie 125, 35–51
• 3. Douglas, M., Hawkins, D.H., Olwell, D. H. (1998) Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement, Springer-Verlag New York
• 4. Duży S. (2007) Elementy zarządzania jakością w procesie drążenia wyrobisk korytarzowych w kopalniach węgla kamiennego. Gospodarka Surowcami Mineralnymi 23(4)
• 5. Guilherme G. Schardong, Ariane M.B. Rodrigues, Simone D.J. Barbosa, Hélio Lopes (2018): Visual interactive support for selecting scenarios from time-series ensembles. Decision Support Systems, Volume 113, , pp. 99-107,.
• 6. Jasiulek, D. (2018) Monitoring the operational parameters of a power roof support. Journal of Machine Construction and Maintenance. Problemy Eksploatacji, 2, 109-115
• 7. Jugel, U (2017) Visualization-Driven Data Aggregation. Rethinking data acquisition for data visualizations. Computer Science Dissertations. Technical University Berlin
• 8. Jugel, U., Jerzak, Z., Hackenbroich,G., and Markl, V., (2014) M4: a visualization-oriented time series data aggregation. Proc. VLDB Endow. 7, 10, 797-808
• 9. Kadri, F., Harrou, F., Chaabane, S., Sun Y., Tahon, Ch. (2016) Seasonal ARMA-based SPC charts for anomaly detection: Application to emergency department systems, Neurocomputing, Volume 173, Part 3, pp. 2102-2114
• 10. Kumar, N., Lolla, N., et al. (2005) Time-series bitmaps: a practical visualization tool for working with large time series databases. Proceedings of the SIAM 2005 Data Mining Conference, pp. 531–535
• 11. Li, Z., Tao, Z., Meng, Z. et al. (2018) Longwall mining method with roof-cutting unloading and numerical investigation of ground pressure and roof stability. Arab J Geosci
• 12. Lin, J., Keogh, E., Lonardi, S., Lankford, J. P., Nystrom, D. M. (2004) Visually mining and monitoring massive time series. Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp. 460-469
• 13. Lucas, J., and Saccucci, M. (1990) Exponentially Weighted Moving Average Control Schemes: Properties and Enhancements. Technometrics, 32(1), 1-12
• 14. MacCarthy, B.L., Wasusri, T. (2002) A review of non‐standard applications of statistical processcontrol (SPC) charts. International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 19 Issue: 3, pp.295-320
• 15. Montgomery, D.C. (2009) Introduction to Statistical Quality Control. Sixth edition. Wiley & Sons.
• 16. Napieraj A. (2012) Metoda probabilistycznego modelowania czasu trwania czynności cyklu produkcyjnego realizowanego w przodkach ścianowych kopalń węgla kamiennego, Wydawnictwa AGH, Kraków
• 17. Nelson, L. S. (1985) Interpreting Shewhart Control Charts, Journal of Quality Technology, 17(2), 114-116,
• 18. Shewhart, W.A. (1931) Economic control of quality of manufactured product, Bell Telephone Laboratories series, D. Van Nostrand Company, Inc
• 19. Sikora, M., Sikora, B. (2012) Improving prediction models applied in systems monitoring natural hazards and machinery. Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., 22, 2, 477–491
• 20. Snopkowski R., Napieraj A. (2012) Method of the production cycle duration time modeling within hard coal longwall faces, Archives of Mining Science, vol. 57, issue 1, No.3, pp. 573-585
• 21. Stecuła, K., Brodny, J., Tutak, M. (2017) Informatics platform as a tool supporting research regarding the effectiveness of the mining machines’ work. CBU International Conference Proceedings, Vol 5, pp. 1215-1219
• 22. Szurgacz, D., Brodny, J. (2018) Innovative visualization system designed to monitor parameters of mining systems operation. Multidisciplinary Aspects of Production Engineering – MAPE vol. 1, iss. 1, 361–368. doi: 10.2478/mape-2018-0046
• 23. Ulaszek, A. (2013) Application of modified Shewhart control chards to predict changes in dimensions of excavations. Logistyka, 4 , 637–644
• 24. Van Vijk, J. J., Van Selow, E. R. (1999) Cluster and calendar based visualization of time series data information. Visualization, 4-9
• 25. Weber, M., Alexa, M., Müller, W. (2001) Visualizing time-series on spirals. Information Visualization IEEE Symposium, 7-13. doi: 10.1109/INFVIS.2001.963273

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).