چگونه هوش مصنوعی با چالش‌های بهره‌وری معدن مقابله می‌کند؟
کاربرد هوش مصنوعی در معدن‌کاری در حال حاضر بسیار قابل توجه است و در آینده نیز بیشتر خواهد شد، زیرا تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده و اتوماسیون برای افزایش بهره‌وری ضروری است، به ویژه در شرایطی که شرکتها با چالش‌های مختلف صنعتی در سال‌های آینده مواجه هستند.
چگونه هوش مصنوعی با چالش‌های بهره‌وری معدن مقابله می‌کند؟
به گزارش پایگاه خبری سرزمین پویا نیوز به نقل از روابط عمومی ایمپاسکو، در حالی که بسیاری از صنایع هنوز در حال آزمایش هوش مصنوعی هستند، صنعت معدن‌کاری در حال حاضر از مزایای قابل توجهی مانند استفاده از وسایل نقلیه خودران، تجهیزات خودکار و تحلیل داده‌های پیشرفته بهره‌مند شده است. یکی از کاربردهای بسیار نویدبخش هوش مصنوعی در معدن‌کاری، بهبود بهره‌وری است که به دلیل چالش‌هایی همچون کمبود مواد معدنی، افزایش تقاضا، فاصله‌های طولانی‌تر حملونقل، و افزایش هزینه‌های مواد و نیروی کار، به یکی از اهداف اصلی تبدیل شده است. هوش مصنوعی برای غلبه بر این موانع اساسی خواهد بود.
افزایش بهره‌وری با هوش مصنوعی
یکی از موثرترین کاربردهای هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری در معدن‌کاری، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده است. زمانی که یک ماشین در آستانه خرابی قرار دارد، علائمی مانند افزایش لرزش، داغ شدن بیش از حد و کاهش قدرت را نشان می‌دهد. یادگیری ماشین می‌تواند این داده‌ها را به صورت لحظه‌ای پردازش و تحلیل کند و با پیش‌بینی زمان احتمالی خرابی، از ادامه کار ماشین جلوگیری کرده و به این ترتیب بهره‌وری را افزایش دهد. گزارش شرکت زیمنس در سال ۲۰۲۴ نشان می‌دهد که ۵۰۰ شرکت بزرگ جهان سالانه نزدیک به ۱.۴ تریلیون دلار به دلیل خرابی‌های غیرمنتظره از دست می‌دهند که معادل ۱۱ درصد از درآمد آنهاست. سیستم‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده می‌توانند این هزینه‌ها را برای شرکتهای معدنی به حداقل برسانند و همچنین از سرمایه‌گذاری‌های پرهزینه برای خرید تجهیزات جدید در مواقعی که دارایی‌ها غیرقابل تعمیر هستند، جلوگیری کنند.
هوش مصنوعی همچنین نقش کلیدی در بهینه‌سازی عملیات معدن‌کاری دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به صورت مداوم تجهیزات را در طول معیارهای مختلف پایش کرده و تنظیمات لحظه‌ای برای افزایش بهره‌وری انجام دهند. شرکتهای BHP و مایکروسافت برای بهینه‌سازی فرآوری سنگ معدن و بازیابی عیار در معدن اسکوندیدا در شیلی، بزرگترین معدن مس جهان، با یکدیگر همکاری کرده‌اند. اپراتورهای کنسانتره اسکوندیدا با استفاده از داده‌های لحظه‌ای از دستگاههای کنسانتره‌سازی، و با ترکیب آن با توصیه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از پلتفرم Azure مایکروسافت، متغیرهای عملیاتی را که بر فرآوری سنگ و بازیابی عیار تأثیر می‌گذارند، تنظیم می‌کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند انواع مختلف فلزات را با دقت و کارآیی بیشتری نسبت به روشهای سنتی شناسایی و در نتیجه بهره‌وری را افزایش دهند.
ماشین‌آلات با سرنشین باید برای تعویض شیفت و استراحت متوقف شوند، اما وسایل نقلیه خودران تنها برای سوخت‌گیری یا تعمیر و نگهداری متوقف می‌شوند و می‌توانند تا هر زمان که لازم باشد به کار خود ادامه دهند. همچنین هیچ خطر خستگی یا بی‌حوصلگی رانندگان هنگام انجام کارهای تکراری وجود ندارد، بنابراین خطای انسانی به‌طور کامل از بین می‌رود. این امر به معنای آن است که ماشین‌آلات می‌توانند به‌صورت ۲۴ ساعته و با بهترین عملکرد ممکن فعالیت کنند. تا جولای ۲۰۲۴، شرکت GlobalData تعداد ۲۰۸۰ کامیون حملونقل خودران را که در معادن سطحی جهان مشغول به کار هستند، ردیابی کرده است، که BHP و Rio Tinto در صدر استفاده از آنها قرار دارند. در حالی که اتوماسیون تجهیزات و وسایل نقلیه معدنی بهره‌وری را افزایش می‌دهد، افزایش دیجیتالی‌سازی عملیات معدن‌کاری نیز خطر حملات سایبری را افزایش می‌دهد. بنابراین، شرکتهای معدنی باید سرمایه‌گذاری‌های قوی در زمینه امنیت سایبری انجام دهند تا از حملات مخرب و فلج‌کننده جلوگیری کنند.
1403/07/14
