تعزيز عمليات المحاجر: الذكاء الاصطناعي في صناعة الركام
نُشرت فيمدونة تولفيت
5 دقائق للقراءة2 أبريل 2024--
تشهد صناعة الركام تحولاً ملحوظاً مع دمج الذكاء الاصطناعي والتقنيات المتقدمة للتصدي للتحديات التشغيلية في عمليات المحاجر.
باستخدام مجموعة متنوعة من الخوارزميات المتقدمة، مثل الرؤية الحاسوبية، والتعلم الآلي، وتقنيات التحسين، بالإضافة إلى بيانات من أجهزة الاستشعار، والطائرات بدون طيار، والكاميرات، وتقنية LiDAR، تعزز المحاجر كفاءتها التشغيلية، والسلامة، واتخاذ القرارات. يشمل هذا التطور كامل سلسلة الإنتاج من مصانع التكسير إلى المراقبة الجوية، مما يحسن بشكل كبير من الإنتاج وتدابير السلامة والاستدامة البيئية.
في سياق منشور المدونة هذا، يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي تحديدًا إلى "الذكاء الاصطناعي العملي ". الذكاء الاصطناعي التطبيقي هو استخدام خوارزميات متقدمة، وتحليل البيانات، وقوة الحوسبة لمعالجة تحديات محددة، مما يؤدي إلى نتائج تتجاوز بشكل كبير الأداء البشري دون السعي الذكاء العام .
يسلط هذا المنشور الضوء على العديد من حالات الاستخدام في صناعة الركام التي يمكن للذكاء الاصطناعي العملي من خلالها تحسين العمليات الميدانية بشكل كبير. باستخدام تقنيات التحسين، يمكن لمنتجي المواد تحويل البيانات التاريخية إلى رؤى قابلة للتنفيذ، تحسين الإنتاجية وتخصيص الموارد في إنتاج الركام. يعزز التعلم الآلي عمليات المحاجر من خلال الرؤى المستندة إلى البيانات، بينما تعمل الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تعزيز الكفاءة التشغيلية والصيانة والالتزام بالسلامة، مما يشير إلى التحول نحو عمليات محاجر أكثر ذكاءً وأمانًا وكفاءة.
الصيانة التنبؤيةتستخدم الصيانة التنبؤية خوارزميات متقدمة مثل "نقطة التغيير" و"كشف الحالات الشاذة" لتحليل بيانات أجهزة الاستشعار على ماكينات المحاجر، والتنبؤ بالأعطال المحتملة واحتياجات الصيانة. يعمل هذا الاستخدام الذكي للتعلم الآلي على جدولة الصيانة في الوقت المناسب خلال الفترات الأقل حدة، مما يقلل من انقطاعات الإنتاج. على سبيل المثال، يمكنه التنبؤ بمشاكل الحزام الناقل في المحاجر عبر تحليل بيانات السرعة والشد والاهتزاز، مما يقلل من وقت التوقف ويعزز الكفاءة التشغيلية. يؤدي تبني هذه الأساليب التنبؤية إلى تحسين إدارة المعدات، وتقليل التوقفات غير المتوقعة، وزيادة عمر الآلات.
القياسات الحجميةتستفيد القياسات الحجمية من مستشعرات ثلاثية الأبعاد ستيريو و/أو مستشعرات ليدار لتقدير حجم المحجر بدقة. ماسحات ضوئية بحجم التحميل على سبيل المثال، تتيح قياسات حجم الشاحنة القلابة أثناء الحركة، مما يلغي الحاجة إلى موازين الوزن لصالح حسابات الحجم - وهو أمر ضروري للمواد ذات المحتوى الرطوبي المتغير. بالإضافة إلى ذلك، الماسحات الضوئية لحجم الحزام الناقل استخدام تقنية مماثلة وتوفير تتبع الإنتاج في الوقت الفعلي.
يعتمد استخدام الحجم (متر مكعب أو ياردة مكعبة) كوحدة قياس بدلاً من الوزن على تبسيط التخطيط التشغيلي في المحاجر. هذا التحول يسهل تتبع الإنتاج والمخزون والطلب، مما يحسن عملية التخطيط بشكل كبير.
مراقبة السلامةمن خلال مراقبة الامتثال للسلامة والمخاطر المحتملة، يمكنك ضمان سلامة العمال والامتثال للوائح. تشمل بعض استخدامات هذه التقنية تحديد استخدام معدات السلامة في الوقت الفعلي، ومكافحة التصادم بين الآلات والبشر، واكتشاف التكدس داخل الموقع، ورصد الممارسات غير الآمنة.
أتمتة البوابةأنظمة مراقبة البوابات مجهزة بكاميرات على نقاط الدخول لمتابعة الشاحنات في الوقت الفعلي والتقاط الطلبات تلقائيًا، مما يسهل عمليات مصانع التجميع. تعزز هذه الأنظمة الأمن، تقلل النزاعات، وتبسط تسجيل الدخول والخروج من خلال دمج تكنولوجيا لوحات الترخيص والكشف عنها وتحديد الهوية باستخدام الترددات اللاسلكية والتحقق من امتثالها.
علاوةً على ذلك، فإن إصدار التذاكر المستقلة بفضل الرؤية الحاسوبية وإلغاء الحاجة إلى الأكشاك، وتحسين خوارزميات تحليل حجم الجسيمات لتصنيف المنتجات، يمهدان الطريق لالتقاط المنتجات آلياً بالكامل.
مراقبة الجودةمن خلال استغلال تحليل الصور لتقييم حجم الجسيمات في الوقت الفعلي على المخزونات أو سيور النقل، تستطيع تقنية الرؤية الحاسوبية تصنيف جودة المواد بدقة. يضمن ذلك اتساق جودة المنتج والالتزام بمواصفات العميل، مما يلغي الحاجة لأخذ العينات يدويًا بشكل دوري.
مراقبة حالة المعداتيتيح التحليل الفوري لبلى الماكينات في الوقت الحقيقي منع الأعطال. على سبيل المثال، تمنع أنظمة كشف الأسنان المفقودة في الحفارات واللوادر انسدادات الكسارات وتعطل التشغيل من خلال توفير تحليل حالة فوري وتنبيهات صيانة فورية.
تقديرات حجم المخزونتُمكّن صور الطائرات المسيرة والمسح التصويري والتعلم العميق من إجراء مسح تصويري دقيق. قياس حجم المخزون تحسين إدارة المخزون وكفاءته. توفر هذه الطريقة تحليلاً سريعًا داخل الحفرة، وتحسن تتبع المخزون ورؤيته، وتدعم إعداد التقارير شبه الآلية في الوقت الفعلي لتحسين تسوية المخزون والتنبؤ المالي.
من خلال استخدام بيانات المستشعرات على المعدات مثل المغذيات، الكسارات، والمطاحن، تقوم خوارزميات التحسين بضبط المعلمات التشغيلية بناءً على الحرارة، الأشعة تحت الحمراء، الاهتزاز، واستهلاك الطاقة. يعمل هذا الضبط الاستراتيجي على تحسين الإنتاج الكلي والجودة، تقليل الهدر وعدم الكفاءة، وتقليص وقت تعطل المصنع. والنتيجة هي عملية قابلة للتكيف عالية الكفاءة قادرة على تلبية المتطلبات والظروف المتغيرة، مما يضمن توريد مجاميع عالية الجودة.
إدارة المواردتلعب خوارزميات التحسين دورًا رئيسيًا في تحسين تخصيص الموارد وجدولة الإنتاج. من خلال الموازنة الدقيقة بين الطلب والقدرة الإنتاجية ومخزون المواد، تعزز هذه الخوارزميات الكفاءة التشغيلية وتخفض التكاليف، مسهلةً عمليات المحاجر بشكل شامل.
التنبؤ بالطلببالنسبة لعمليات التجميع الكبيرة التي تشمل مئات الطلبات والشاحنات اليومية التي تدخل المصنع، يمكن أن تساهم نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية في التنبؤ بالطلب المستقبلي على مواد الركام، مما يساهم في التخطيط الاستراتيجي والتكيفات التشغيلية.
شاحنات السحب الآلي ذاتية القيادةلقد تحولت الشاحنات ذاتية القيادة المعدلة في عمليات المحاجر من فكرة إلى الواقع بالنسبة لبعض الشركات مما يشير إلى تقدم الصناعة نحو حلول مبتكرة تعزز الكفاءة وتقلل التكاليف التشغيلية. وكان نجاح شاحنات النقل ذاتية القيادة في قطاع التعدين هو الدافع لهذا الاتجاه.
إن السعي نحو الأتمتة مدفوع بإمكانية تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف وزيادة الإنتاجية. ومع ذلك، فإن تطبيق هذه التقنية في قطاع الركام يواجه تحديات خاصة، خاصة بسبب بيئة المحاجر القاسية حيث يؤثر الغبار والطين على العمليات بشكل كبير. وتزداد هذه التحديات تعقيدًا بسبب تكاليف إعداد الشبكة والحاجة إلى العديد من أجهزة الاستشعار. ورغم هذه العقبات، فإن الاستثمار والجهود الأولية تبشر بتوسع تطبيق الأتمتة في عمليات المحاجر، مع احتمالية شمولها للجرافات والحفارات والمدحرجات، مما يمهد لمستقبل مؤتمت بالكامل في قطاع الركام.
الخاتمة
يشير دمج التقنيات المتقدمة في عمليات المحاجر إلى التحول نحو ممارسات أكثر ذكاءً وكفاءة. وتضع الابتكارات، التي تتراوح من رؤى المستشعرات إلى المراقبة باستخدام الطائرات بدون طيار، معايير تشغيلية جديدة. تولفيت Tolveet هي شركة تكنولوجيا رائدة في قطاع الركام، تُيسر هذا التحول من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتبسيط إدارة المحاجر، من الصيانة التنبؤية إلى تحسين الموارد. هذا لا يعزز الكفاءة التشغيلية فحسب، بل يقلل أيضًا التكاليف بشكل كبير ويزيد الإنتاج. من دون Tolveet، يخاطر منتجو المواد بفقدان هذه التطورات، مما يؤدي إلى زيادة وقت التوقف والاستخدام غير الفعال للموارد والفشل في تلبية الطلب المتزايد على المواد المستدامة. ومع تقدم الصناعة، تُعد حلول Tolveet أساسية لدفع المحاجر نحو مزيد من الكفاءة والاستدامة.
_________________________________________________________________
إذا أعجبك هذا المنشور في المدونة، اطلع على المزيد من عملنا وتابعنا على لينكد إن.