← 사례
인도네시아에너지2025 – 진행 중

발레 인도네시아

슬래그 전기로의 실리카·마그네시아 비율을 조정하는 머신러닝

발레 인도네시아의 머신러닝 모델이 슬래그 전기로 비율 준수율을 89%에서 95%로 끌어올렸다

성과 확인회사 발표

문제

발레 인도네시아 니켈 제련소의 운영자들은 슬래그 전기로의 실리카·마그네시아(S/M) 비율을 24시간 수작업으로 조정했다. 조정이 30~150분 늦어지기도 했다.

접근 방식

발레는 S/M 비율을 자동으로 조정하는 머신러닝 시스템을 만들었다. 이 프로젝트는 OPEXCON 2025에서 금상을 받았다.

주요 수치

89% to 95%평균 S/M 준수율, 인도네시아광업협회 사이트 보도 기준회사 발표[1]
30-150 minutes to 0조정 지연 시간, 인도네시아광업협회 사이트 보도 기준회사 발표[1]
about 182 tons per year잠재 니켈 회수량, 인도네시아광업협회 사이트 보도 기준회사 발표[1]
up to 6,000 t CO2eq per year잠재 배출 감축량, 인도네시아광업협회 사이트 보도 기준회사 발표[1]

시사점

조정 지연을 없앤 것이 가장 큰 변화였다. 니켈과 배출량 수치는 회사가 밝힌 연간 잠재 값이다.

분류

규모
대기업
산업
에너지
경영 기능
생산·품질
혁신 유형
프로세스 혁신
도입 방식
자체 개발
근거
회사 발표

출처

  1. Inovasi Machine Learning PT Vale raih emas di OPEXCON 2025
    Indonesian Mining Association (ima-api.org)2025년 11월 13일언론 기사

출처 요약

[1]Indonesian Mining Association (ima-api.org)2025년 11월 13일

기사는 PT 발레 인도네시아의 머신러닝 시스템이 슬래그 전기로의 S/M 비율 조정을 자동화했으며 OPEXCON 2025에서 금상을 받았다고 보도했다. 준수율은 89%에서 95%로 올랐고 조정 지연은 0으로 줄었으며, 연간 약 182t의 니켈과 최대 6,000t CO2eq를 절감할 잠재력이 있다고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
사례 페이지 열기 ↗