سرانجام این تحولات به افزایش بهره‌وری و موفقیت در عملیات معدنی منجر می‌شوند و معادن را در رقابت در بازار جهانی توانمندتر می‌کنند. مدیریت داده‌محور، از تمرکز بر جمع‌آوری و دسترسی به داده‌ها به سوی استفاده از شیوه‌های فناورانه برای تجزیه و تحلیل داده‌ها پیش می‌رود در این میان معادن که با حجم بالایی از داده‌ها سر و کار دارند، نیاز وافری به تحلیل پیوسته این داده‌ها دارند. از همین‌رو بهره‌گیری از هوش مصنوعی در عملیات معدنی، به ویژه برای تجزیه و تحلیل داده‌های معدنی و پیش‌بینی‌های مرتبط، به یک رویکرد پیشرو در صنعت معدن تبدیل شده است.

نیاز معادن به تحلیل داده ها

بررسی روند کنونی صنایع معدنی نشان می‌دهد که نفوذ هوش مصنوعی در حوزه اکتشافات معدنی و عملیات مرتبط با زمین‌شناسی در حال افزایش است. این حوزه شامل پیش‌بینی موقعیت و میزان ذخایر با ارزش است که می‌تواند مرز موفقیت و شکست در عملیات معدنی را تعیین کند. در این زمینه، هوش مصنوعی برای مدل‌سازی زمین‌شناسی و انجام اکتشافات بکار می‌رود. ورود آن به فعالیت‌هایی مانند پیش‌بینی موقعیت مواد معدنی و بهینه‌سازی استراتژی‌های اکتشاف، امکان تجزیه و تحلیل هوشمند داده‌های معدنی را فراهم می‌کند.

هوش مصنوعی، داده‌های معدنی را معنادار می‌کند

توانایی تجزیه و تحلیل دقیق اطلاعات در حوزه‌های مختلف از پایش تجهیزات، کارکنان و سایت‌های معدنی گرفته تا ردیابی فرصت‌های جدید برای کاوش و برداشت از ذخایر نهفته، به یکی از شاخص‌ترین مزیت‌های رقابتی برای معادن تبدیل شده است. شرکت‌های پیشتاز در این صنعت از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی زمان خرابی تجهیزات، سناریوسازی برای چالش‌های عملیاتی و تجاری، بهبود مدیریت انرژی و سرمایه و افزایش کارایی تمام اجزای معدنی بهره می‌برند.

تحلیل داده‌ها در تعیین دقیق محل استقرار نیروی انسانی، ماشین‌آلات معدنی و وسایل نقلیه نقش مهمی ایفا می‌کند. استفاده از داده‌های اینترنت اشیا صنعتی و تحلیل آنها با کمک هوش مصنوعی، به بهینه‌سازی لجستیک کمک کرده و موجب می‌شود تا خودروهای معدنی نیاز کمتری به ترمز داشته باشند، پیش از خرابی تعمیر شوند و استفاده غیراستاندارد از آنها شناسایی و مدیریت شود. همچنین، این فرآیندها به صرفه‌جویی در مصرف انرژی، کاهش ساعات کاری و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری کمک می‌کنند که همه این موارد به‌طور‌مستقیم به تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و یکپارچه‌سازی آنها با هوش مصنوعی مرتبط است. برای بهره‌گیری بهینه از هوش مصنوعی و استفاده هوشمندانه از انبوه داده‌ها در تمام فرآیند پیچیده و گسترده معدنی، ایجاد یک زیرساخت یکپارچه برای دریافت و ذخیره‌سازی داده‌ها ضروری است. این زیرساخت باید تمامی مراحل پیچیده معدن را به صورت یک مجموعه یکپارچه به هم متصل کند. اجزای این زیرساخت شامل دوربین‌ها، حسگرهای محیطی، تجهیزات کارکنان و زیرساخت‌های شبکه ارتباطی است که به همراه مراکز داده و پردازنده‌ها می‌توانند با یک نرم‌افزار جامع سازمانی (ERP)، مدیریت بهینه را در تمام سطوح و اجزای فعالیت‌های معدنی تضمین کنند.

یکپارچه‌سازی اینترنت اشیای صنعتی (IIoT) و سامانه مکان‌یابی بلادرنگ

اینترنت اشیای صنعتی (IIoT) در روند دگرگون‌سازی بنیادی صنعت معدن به ایجاد کارایی بی‌سابقه در عملیات و بهینه‌سازی مصرف منابع کمک می‌کند. حس‌گرهای دیجیتالی و تجهیزات هوشمند به‌طور پیوسته و خودکار داده‌های عملیات سایت‌های معدنی را جمع‌آوری می‌کنند. با این حال، انجام فعالیت‌های مرتبط با دریافت و ذخیره‌سازی داده‌ها در مناطق سخت‌گذر همچنان چالش‌برانگیز است و در بسیاری از موارد تبادل مستمر و بهینه داده‌ها بین ذی‌نفعان و کارکنان معادن وجود ندارد. برای حل این چالش‌ها، به ترکیبی از سامانه‌های مکان‌یابی بلادرنگ (RTLS) و راهکارهای اینترنت اشیا صنعتی نیاز هست. سامانه‌های مکان‌یابی بلادرنگ مجموعه‌ای از فناوری‌های تحلیلی هستند که چشم‌اندازی کلی از شرایط عملیات معدن در ابعاد مختلف زمانی ارائه می‌کنند. یکپارچه‌سازی این قابلیت با داده‌های استخراج‌شده از اینترنت اشیا، نوار پیوسته‌ای از اطلاعات را فراهم می‌آورد. با یکپارچه‌سازی اینترنت اشیا صنعتی و سامانه مکان‌یابی بلادرنگ، تعریفی نو و بهبود یافته از بهینگی در عملیات معادن شکل می‌گیرد. تحلیل‌های هوشمند و دقیق می‌توانند در کاهش مصرف برق، آب و سوخت تأثیر بسزایی داشته باشند. پیش‌بینی‌های حاصل از این یکپارچه‌سازی نیز در کاهش میزان مصرف انرژی و افزایش کارآیی عملیات تعمیر و نگهداری، همچنین جلوگیری از خرابی تجهیزات حیاتی و وقفه‌های عملیاتی نقش مهمی ایفا خواهند کرد. افزون بر این، پیشرفت‌های مرتبط با اینترنت اشیا صنعتی می‌تواند مدیریت لجستیک معدن را بطوری بنیادین متحول کند. با تحلیل داده‌های تجهیزات اینترنت اشیا، معادن می‌توانند برداشت دقیق‌تری از چالش‌های موجود داشته باشند، خطرها را از نظر مکان و شدت واضح‌تر تشخیص دهند و نیاز به مداخله انسانی را بهینه‌سازی کنند.

انقلاب هوش مصنوعی در معادن

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی در سراسر عملیات استخراج به‌منظور افزایش دقت برآورد منابع، در حال گسترش هستند. با بررسی الگوهای داده‌های زمین‌شناسی و ترکیب داده‌های تاریخی استخراج، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برآوردهای دقیق‌تری از ذخایر معدنی ارائه دهند. این به شرکت‌های معدنی کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد سرمایه‌گذاری، برنامه‌ریزی تولید و تخصیص منابع اتخاذ کنند و در نهایت ظرفیت اقتصادی پروژه‌های معدنی را به حداکثر برسانند. مارک اوبراین، مدیرکل فناوری دیجیتال و نوآوری در CITIC Pacific Mining، خاطرنشان می‌کند که هوش مصنوعی درحال‌حاضر تاثیری شگرف بر صنعت معدن دارد. او گفت: در استرالیای جنوبی، شرکت‌های استخراج از قبل به یک کتابخانه عظیم از نمونه‌های اصلی دسترسی دارند که به معنای واقعی کلمه کوهی از داده‌هاست. با استفاده از الگوریتم‌های مجهز به هوش مصنوعی، اکنون منابعی را پیدا می‌کنیم که در ابتدا از قلم افتاده بودند. این روند نسبتا مشابه پیشرفت در فناوری DNA است که به جرم‌شناسان اجازه می‌دهد پرونده‌های قدیمی را بررسی و حل کنند.

فناوری هوش مصنوعی در شرکت اسمیران نه تنها در کشف معادن بلکه در بهینه‌سازی و نظارت بر عملیات کارخانه نیز به کار گرفته شده است. سیستم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از سنسورهای مختلف، قادر به شناسایی الگوهایی هستند که ممکن است نشان‌دهنده خرابی‌های احتمالی یا کاهش کارآیی در تجهیزات باشند. این سیستم‌ها به مدیریت اجازه می‌دهند تا قبل از تبدیل شدن مشکلات به چالش‌های جدی، اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند.

این تکنولوژی به شرکت اسمیران امکان می‌دهد که با دقت بالا و در زمان کمتر، مشکلات را تشخیص داده و برطرف کند. استفاده از هوش مصنوعی در نظارت و تعمیرات کارخانه نه تنها به کاهش هزینه‌های نگهداری و تعمیر کمک می‌کند بلکه از توقفات غیرمنتظره و خسارات احتمالی نیز جلوگیری می‌نماید، و در نتیجه به حفظ پیوستگی و ثبات تولید کمک شایانی می‌کند.

مدیریت بهینه‌سازی سیستم حمل‌ونقل

یکی از بخش‌های کلیدی در افزایش رضایت و بهره‌وری کارکنان، مدیریت و بهینه‌سازی سیستم حمل‌ونقل آنها است. شرکت اسمیران با بهره‌گیری از هوش مصنوعی در سیستم‌های نقلیه خود، توانسته است مسیرهای حمل‌ونقل را به‌گونه‌ای بهینه‌سازی کند که هم زمان سفر کاهش یافته و هم اثربخشی حمل‌ونقل افزایش پیدا کرده است. این بهینه‌سازی شامل تجزیه و تحلیل مسیرها و شرایط ترافیکی برای انتخاب بهترین مسیر ممکن است.

با استفاده از این سیستم‌های هوشمند، اسمیران توانسته است تجربه رفت‌وآمد کارکنان را بهبود بخشیده و از زمان آنها به بهترین نحو استفاده کند. این سیستم نه تنها در کاهش استرس روزانه کارکنان نقش دارد، بلکه با کاهش مصرف سوخت و تأثیرات زیست‌محیطی ناشی از آن، به حفظ محیط‌زیست نیز کمک می‌کند و در نهایت، شرکت را در مسیر توسعه پایدارتر هدایت می‌کند.

سخن پایانی

اینترنت اشیای صنعتی با جمع‌آوری مستمر داده‌ها از حسگرهای دیجیتال، به بهینه‌سازی مصرف منابع و افزایش کارایی عملیات کمک می‌کند. یکپارچه‌سازی این فناوری‌ها امکان مدیریت بهینه فرآیندهای معدنی را فراهم کرده و با تحلیل‌های هوشمند، به کاهش مصرف انرژی و هزینه‌ها و همچنین پیشگیری از خرابی تجهیزات حیاتی کمک می‌کند. سرانجام این تحولات به افزایش بهره‌وری و موفقیت در عملیات معدنی منجر می‌شوند و معادن را در رقابت در بازار جهانی توانمندتر می‌کنند.