Electronic service for automated cost-effective planning of mining operations in stone-mining qu arries
Keywords:
mining operations, cost estimation, digital service, automation, equipment productivity, artificial intelligenceAbstract
To develop and describe an electronic service for automated cost estimation in mining projects accounting for equipment types, productivity, fuel, maintenance and rental costs. We propose a modular architecture with data import, parameterized computation, and report generation.. Compared to manual workflows, the approach reduces time, minimizes errors, and increases cost transparency. The rationale builds on ongoing digitalization trends in mining and on Python/ML methodology.
References
Каленов О.Е. Цифровизация в горной промышленности // Вестник РЭУ им. Г.В. Плеханова. 2021. Т. 18, № 5 (119). С. 185–192. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2021-5-184-192
Лутц М. Изучаем Python. Том 1. 5-е изд. СПб.: Диалектика, 2019–2020. 832 с. ISBN 978-5-907144-52-1.
Жерон О. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow. 2-е изд. (рус. пер.). М.: (издательство по русскому изданию), 2020–2022.
Элбон К., Галлатин К. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. 2-е изд. (рус. пер.). АЛИСТ, 2024. 448 с. ISBN 9786010841192.
Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход (рус. изд., в т.ч. 4-е изд., т. 1). М.: Вильямс / др. изд., 2020–2022.
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение (рус. пер.). М.: ДМК Пресс, 2017–2018. 652 с. ISBN 978-5-97060-618-6.
Калдыбаев Н.А., Култаева Д.Ч., Маматкасымова А.Т., Эгембаева А.А. Использование цифровых технологий в реализации образовательной программы дополнительного обучения «Жаш жаратмандар» // Известия Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова. 2021. № 3 (59). С. 65–70
