داده‌محوری، کلید رقابت در صنعت معدن

به گزارش می‌متالز، سال‌ها معدنکاری بر پایه تجربه کارشناسان، مهارت نیروی انسانی و توان تجهیزات سنگین پیش رفت؛ اما امروز معادلات تغییر کرده است. به گزارش مجمع جهانی اقتصاد، افزایش تقاضا برای مواد معدنی مورد نیاز گذار انرژی، پیچیده‌تر شدن عملیات استخراج و ضرورت افزایش بهره‌وری، شرکت‌های معدنی را به سمت استفاده از فناوری‌های دیجیتال و مدل‌های داده‌محور سوق داده است. کاهش عیار ذخایر، افزایش هزینه استخراج و فشار‌های زیست‌محیطی، مدل سنتی معدن را با محدودیت مواجه کرده است.

در این شرایط، داده به یکی از مهم‌ترین دارایی‌های معادن تبدیل شده است. به گزارش سازمان بین‌المللی استانداردسازی و مطالعات منتشرشده درباره معدن هوشمند، معادن نسل جدید با استفاده از حسگرها، سامانه‌های پایش لحظه‌ای، تصاویر ماهواره‌ای، اینترنت اشیا و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، حجم بزرگی از اطلاعات را جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند تا تصمیم‌های عملیاتی دقیق‌تر و سریع‌تر گرفته شود.

به گزارش آژانس بین‌المللی انرژی، رشد تقاضا برای مواد معدنی حیاتی مانند مس، لیتیوم، نیکل، کبالت و عناصر نادر خاکی، فشار بر بخش معدن برای افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و توسعه فناوری‌های جدید را افزایش داده است. این نهاد بین‌المللی تأکید کرده است که توسعه فناوری و بهبود بهره‌وری از عوامل کلیدی برای پاسخگویی به نیاز‌های آینده بازار مواد معدنی خواهد بود.

هوش مصنوعی از اکتشاف تا استخراج

به گزارش سازمان زمین‌شناسی ایالات متحده، یکی از چالش‌های اصلی توسعه منابع معدنی در جهان، افزایش هزینه‌های اکتشاف و پیچیده‌تر شدن دسترسی به ذخایر جدید است. در این میان، یکی از مهم‌ترین حوزه‌های کاربرد هوش مصنوعی در معدن، اکتشاف است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های زمین‌شناسی، ژئوفیزیکی و ژئوشیمیایی را تحلیل کنند و مناطق دارای احتمال بالاتر ذخایر معدنی را شناسایی کنند.

بر اساس مطالعات منتشرشده در مجلات علمی حوزه مهندسی معدن، استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در فرآیند‌های اکتشافی می‌تواند زمان تحلیل داده‌ها را کاهش دهد و به هدفمند شدن حفاری‌های اکتشافی کمک کند. در شرایطی که بسیاری از کشور‌ها برای دسترسی به ذخایر جدید مواد معدنی حیاتی رقابت می‌کنند، ترکیب دانش زمین‌شناسی با تحلیل داده به یکی از ابزار‌های توسعه معدن تبدیل شده است.

اما کاربرد هوش مصنوعی به مرحله اکتشاف محدود نمی‌شود. به گزارش مجمع جهانی اقتصاد، یکی از مهم‌ترین کاربرد‌های فناوری‌های دیجیتال در معادن پیشرو جهان، نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات است؛ رویکردی که به جای واکنش پس از خرابی ماشین‌آلات، با تحلیل داده‌های عملکردی، احتمال وقوع نقص را پیش‌بینی می‌کند.

این موضوع برای معادن بزرگ اهمیت زیادی دارد، زیرا توقف کامیون‌های معدنی، تجهیزات حفاری یا خطوط فرآوری می‌تواند هزینه‌های سنگینی به همراه داشته باشد و کاهش زمان توقف تجهیزات یکی از مسیر‌های اصلی افزایش بهره‌وری عملیاتی محسوب می‌شود.

ایمنی و انرژی؛ دو اولویت فوری معدن ایران

اگرچه در جهان کاربرد‌های متعددی برای هوش مصنوعی در معدن تعریف شده است، اما برای ایران باید بر حوزه‌هایی تمرکز کرد که بیشترین اثر اقتصادی و عملیاتی را دارند.

یکی از مهم‌ترین این حوزه‌ها، نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات است. بر اساس گزارش‌های منتشرشده از سوی شرکت‌های فناوری فعال در حوزه معدن، پایش لحظه‌ای عملکرد ماشین‌آلات می‌تواند خرابی‌های احتمالی را پیش از توقف تولید شناسایی کند و هزینه‌های تعمیرات اضطراری را کاهش دهد.

حوزه دوم، مدیریت مصرف انرژی است. گزارش‌های اتاق بازرگانی ایران درباره چالش‌های انرژی صنایع نشان می‌دهد محدودیت برق و ناترازی انرژی به یکی از موانع اصلی تولید در صنایع معدنی و فولادی کشور تبدیل شده است. در چنین شرایطی، سامانه‌های هوشمند می‌توانند با تحلیل الگوی مصرف، نقاط اتلاف انرژی را شناسایی و به بهینه‌سازی فرآیند تولید کمک کنند.

در کنار این موارد، ایمنی نیز یکی از مهم‌ترین زمینه‌های استفاده از هوش مصنوعی است. به گزارش سازمان بین‌المللی کار، استفاده از فناوری‌های نوین پایش و تحلیل داده می‌تواند در مدیریت ریسک‌های محیط کار و ارتقای استاندارد‌های ایمنی نقش مؤثری داشته باشد.

حرکت از فناوری مصرفی به توسعه فناوری

در ایران نیز نشانه‌هایی از حرکت به سمت استفاده از فناوری‌های داده‌محور در بخش معدن و صنایع معدنی دیده می‌شود. مجموعه‌های بزرگ معدنی و صنعتی کشور در سال‌های اخیر توسعه سامانه‌های دیجیتال، اتوماسیون و هوشمندسازی فرآیند‌ها را در دستور کار قرار داده‌اند.

در صنعت مس، استفاده از فناوری‌های نوین مانند تحلیل تصویری در برخی فرآیند‌ها مورد توجه قرار گرفته است. بر اساس گزارش‌های منتشرشده از سوی شرکت ملی صنایع مس ایران، توسعه فناوری‌های نوین و افزایش بهره‌وری فرآیند‌های تولیدی از محور‌های مورد توجه این مجموعه بوده است. استفاده از آنالیز تصویری برای بررسی ویژگی‌های خردایش سنگ می‌تواند به کنترل بهتر فرآیند و افزایش دقت ارزیابی خوراک کمک کند.

در زنجیره فولاد نیز فولاد مبارکه طی سال‌های اخیر برنامه‌های متعددی در حوزه تحول دیجیتال، هوشمندسازی خطوط تولید و توسعه فناوری‌های بومی دنبال کرده است. بر اساس گزارش‌های منتشرشده این شرکت، حرکت به سمت توسعه فناوری و افزایش بهره‌گیری از راهکار‌های دیجیتال، بخشی از برنامه‌های افزایش بهره‌وری و ارتقای رقابت‌پذیری این مجموعه است.

چالش‌های مسیر هوشمندسازی

با وجود ظرفیت‌های موجود، حرکت به سمت معدن هوشمند در ایران با چالش‌هایی همراه است. به گزارش مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی، محدودیت سرمایه‌گذاری، ضعف زیرساخت‌های فناورانه، کمبود نیروی متخصص و فاصله میان دانشگاه و صنعت از جمله موانع توسعه فناوری در بخش‌های تولیدی کشور به شمار می‌روند.

هوشمندسازی معدن تنها خرید نرم‌افزار یا نصب تجهیزات جدید نیست؛ بلکه نیازمند تغییر در شیوه مدیریت، آموزش نیروی انسانی و ایجاد زیرساخت داده است. بدون داده‌های دقیق، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیز نمی‌توانند تصمیم مؤثری ایجاد کنند.

برای ایران، هوشمندسازی معدن می‌تواند پاسخی به بخشی از چالش‌های مزمن این بخش باشد؛ از کاهش بهره‌وری و افزایش هزینه‌ها تا محدودیت انرژی و ضرورت افزایش رقابت‌پذیری. مسیر معدن هوشمند اگرچه یک تحول تدریجی است، اما تأخیر در حرکت به سمت آن می‌تواند فاصله میان معدن ایران و استاندارد‌های جهانی را افزایش دهد چراکه در عصر جدید معدنکاری، ارزش فقط در دل زمین نیست؛ بخش مهمی از آن در داده‌هایی نهفته است که از معدن استخراج می‌شود.

منبع: پایگاه خبری - تحلیلی ایراسین