کاربردهای هوش‌مصنوعی در مدیریت نیروی‌انسانی معادن
سیدمحمدمهدی عمادی دکترای مدیریت تحقیق در عملیات
بخش معدن ایران با چالش‌های مهمی در زمینه کمبود نیروی انسانی متخصص در حوزه‌های کلیدی زمین‌شناسی، اکتشاف و مهندسی مواجه است. این چالش‌ها نه‌تنها سبب کاهش کارآیی عملیاتی می‌شوند، بلکه رشد و پایداری بلندمدت این صنعت را با تهدید مواجه می‌سازند. کمبود متخصصان ماهر در صنعت معدن به اختلال در فرآیندهای اساسی، افزایش هزینه‌ها و ازدست‌رفتن فرصت‌های ارزشمند منجر می‌شود. فناوری هوش‌مصنوعی (AI) طیفی از کاربردهای عملی ارائه می‌دهد که می‌تواند چالش‌های ناشی از کمبود نیروی انسانی ماهر در بخش معدن ایران را به‌شکل چشمگیری کاهش دهد و به‌عنوان راه‌حل عملی برای این بحران در نظر گرفته شود. اگرچه هوش‌مصنوعی نمی‌تواند کاملا جایگزین تخصص‌های انسانی شود، اما با خودکارسازی و بهینه‌سازی عملیات کلیدی، به جبران شکاف‌های ناشی از کاهش نیروی کار کمک می‌کند و بهره‌وری صنعت را حفظ و حتی افزایش می‌دهد. در ادامه به چند حوزه که قابلیت پیاده‌سازی هوش‌مصنوعی در صنعت معدن وجود دارد، اشاره می‌شود.
پژوهش‌های زمین‌شناسی و اکتشافی خودکار
سیستم‌های مجهز به هوش‌مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌های زمین‌شناسی را سریع‌تر و دقیق‌تر از متخصصان انسانی تحلیل کنند. به‌عنوان‌مثال، ریو تینتو، یکی از شرکت‌های جهانی مطرح در حوزه معدن، از هوش‌مصنوعی برای پیش‌بینی ذخایر معدنی و بهینه‌سازی فرآیندهای اکتشاف استفاده می‌کند. این رویکرد باعث تسریع اکتشافات و کاهش هزینه‌های مرتبط می‌شود و به جبران کمبود نیروی انسانی متخصص کمک می‌کند. گلداسپات دیسکاوریز، از یک سرویس اکتشافی مبتنی بر هوش‌مصنوعی در کانادا، با همکاری شرکت‌های معدنی از الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی برای پیش‌بینی مکان‌های احتمالی ذخایر معدنی جدید استفاده می‌کند.
تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده و مدیریت تجهیزات
در صنعت معدن که قابلیت اطمینان تجهیزات اهمیت بسیار زیادی دارد، هوش‌مصنوعی می‌تواند وضعیت ماشین‌آلات را به‌صورت لحظه‌ای پایش و خرابی‌ها را پیش از وقوع پیش‌بینی کند و با کاهش وابستگی به تخصص‌های انسانی در نگهداری ماشین‌آلات، حتی با نیروی کار کمتر، عملیات تعمیر و نگهداری را موثرتر پیش ببرد. کوماتسو، یکی از پیشروان جهانی در تجهیزات ساخت‌وساز و معدن، از هوش‌مصنوعی در پروژه ساخت‌وساز هوشمند کوماتسو برای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده استفاده می‌کند و این امر به‌شکل چشمگیری زمان‌های توقف را کاهش داده و کارآیی عملیاتی را بهبود بخشیده است. همچنین، گلنکور، یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های منابع‌طبیعی در جهان، از الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی برای پیش‌بینی مشکلات مکانیکی پیش از وقوع استفاده کرده و با کاهش زمان‌های توقف، عمر مفید ماشین‌آلات را افزایش داده است. این پیشرفت‌ها نشان می‌دهند که هوش‌مصنوعی چگونه می‌تواند وابستگی به تخصص انسانی در نگهداری را کاهش دهد و حتی با نیروی کار کمتر، عملیات را موثرتر پیش ببرد.
سیستم‌های ایمنی مبتنی بر هوش‌مصنوعی
تضمین ایمنی در عملیات معدن امری حیاتی است و هوش‌مصنوعی با بهبود سیستم‌های استانداردهای ایمنی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد، با نیروی انسانی کمتری عملیات خود را مدیریت کنند. کاترپیلار، تولیدکننده برجسته تجهیزات‌معدنی، سیستم‌های ایمنی مبتنی بر هوش‌مصنوعی را توسعه داده که حرکات ماشین‌آلات و کارکنان را پایش کرده است، موقعیت‌های خطرناک را شناسایی و به‌صورت خودکار اقدامات پیشگیرانه را اجرا می‌کند. گروه دی‌بیرز، پیشرو در صنعت الماس، از سیستم‌های هوش‌مصنوعی برای پایش شرایط محیطی و سلامت کارکنان استفاده می‌کند و به کاهش حوادث کاری کمک می‌کند.
بهینه‌سازی مدیریت منابع
مدیریت موثر منابع یکی دیگر از حوزه‌هایی است که هوش‌مصنوعی می‌تواند تاثیر چشمگیری در آن داشته باشد و به شرکت‌ها کمک کند که حتی باوجود محدودیت‌های نیروی کار، بهره‌وری بالایی را حفظ کنند و به چالش‌های ناشی از کمبود نیروی انسانی پاسخ دهند. بی‌اچ‌پی، یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های معدنی جهان، از هوش‌مصنوعی برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در سراسر عملیات خود، از مدیریت شیفت‌ها تا تخصیص تجهیزات، استفاده می‌کند. سوث ۳۲، یک شرکت جهانی معدن و فلزات، از هوش‌مصنوعی برای ایجاد برنامه‌های کاری کارآمدتر و بهینه‌سازی زنجیره تامین استفاده می‌کند و بهره‌وری را حتی در مواجهه با محدودیت‌های نیروی کار، افزایش می‌دهد.
ادغام استراتژیک هوش‌مصنوعی: چالش‌ها و فرصت‌ها
هوش‌مصنوعی اگرچه مزایای چشمگیری ارائه می‌دهد، اجرای موفقیت‌آمیز آن در بخش معدن با چالش‌هایی همراه است. این چالش‌ها شامل نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه قابل‌توجه در فناوری و آموزش و همچنین تغییر فرهنگی در صنعت برای درک هوش‌مصنوعی به‌عنوان ابزاری مکمل و نه تهدید شغلی است. سیستم‌های هوش‌مصنوعی باید متناسب با نیازهای خاص صنعت معدن ایران سفارشی شوند و ملاحظاتی برای امنیت داده‌ها، یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و نگهداری مداوم آنها در نظر گرفته شود. باوجود این چالش‌ها، مزایای ادغام هوش‌مصنوعی در بخش معدن بسیار چشمگیر است. با بهره‌گیری از هوش‌مصنوعی، بخش معدن ایران می‌تواند اثرات کمبود نیروی انسانی را کاهش دهد و بهره‌وری و ایمنی را تضمین کند، هرچند هوش‌مصنوعی جایگزین کاملی برای تخصص انسانی نیست، اما می‌تواند قابلیت‌های عملیاتی را افزایش داده و به صنعت کمک کند تا با نیازهای در حال تحول سازگار شود. تجربه‌های رهبران جهانی در صنعت معدن نشان‌دهنده مزایای ملموس هوش‌مصنوعی است. بخش معدن ایران می‌تواند از این تجربه‌ها درس گرفته و از فناوری‌های مشابه هوش‌مصنوعی برای غلبه بر چالش‌های خود و تضمین آینده‌ای پایدار استفاده کند. سرمایه‌گذاری، آموزش و تعهد به نوآوری ضروری است، اما پاداش‌های بالقوه ـ عملیات پایدار، ایمنی افزایش‌یافته و مدیریت بهینه منابع ـ این مسیر را ارزشمند می‌سازند.
