۱۰ روند برتر دیجیتالی در تولید فلز

مهرداد ابراهیمیان

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یکی از عوامل اصلی تحولات صنعتی تبدیل شده است و صنعت تولید فلز نیز از این قاعده مستثنی نیست.

با پیشرفت‌های سریع در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، تحلیل داده‌ها و اتوماسیون، هسته اصلی تولید فلز به شدت دگرگون شده است. این مقاله به بررسی چگونگی ایجاد تحولات در صنعت تولید فلز به واسطه هوش مصنوعی، تأثیر این فناوری بر زنجیره تأمین، و مزایای آن در کنترل کیفیت، بهینه‌سازی فرآیندها و تکنولوژی‌های نوظهور می‌پردازد.

چگونگی تغییر فرآیندهای تولید با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با ایجاد تحلیل‌های پیشرفته و بهینه‌سازی فرآیندها، تحول عمیقی در تولید فلز ایجاد کرده است. برخی از زمینه‌های کلیدی در این تحول شامل موارد زیر است:

الف. بهینه‌سازی طراحی محصول: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، طراحان می‌توانند ویژگی‌های بهینه و عملکرد بالا را در مراحل اولیه طراحی شناسایی کنند. به این ترتیب، نیازی به آزمایشات متعدد برای یافتن بهترین طراحی نخواهد بود و زمان و هزینه تولید کاهش می‌یابد.

ب. پیش‌بینی و برنامه‌ریزی تولید: هوش مصنوعی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که با تحلیل داده‌های تاریخی و وضعیت فعلی، تقاضا و نیازهای بازار را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند برنامه‌ریزی بهتری داشته باشند و از تولید بیش از حد یا کمبود محصول جلوگیری کنند.

ج. اتوماسیون فرآیندها: سیستم‌های هوش مصنوعی به راحتی می‌توانند وظایف تکراری و پیچیده تولید را اتوماسیون کنند. این اتوماسیون نه تنها دقت در اعمال وظایف افراد را افزایش می‌دهد بلکه خطر خطاهای انسانی را نیز کاهش می‌دهد.

د. بهینه‌سازی زنجیره تأمین:هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی زنجیره تأمین با تحلیل جزئیات دقیق، نظارت بر موجودی‌ها و شناسایی نقاط ضعف در زنجیره تولید کمک کند. به این ترتیب، شرکت‌ها می‌توانند کارایی و سرعت پاسخگویی به بازار را افزایش دهند.

تاثیر هوش مصنوعی بر زنجیره تأمین

زنجیره تأمین یکی از مهم‌ترین جنبه‌های تولید فلز و یکی از مباحث پر حاشیه در کشور به شمار می رود است. هوش مصنوعی در این زمینه به روش‌های زیر به بهبود فرآیندها کمک می‌کند:

الف. مدیریت موجودی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند موجودی‌های خود را به شکلی بهینه مدیریت کنند. این فناوری قادر است وضعیت موجودی را تجزیه و تحلیل کرده و پیش‌بینی کند که چه زمانی نیاز به تامین مجدد وجود دارد، بنابراین از ایجاد ضایعات، و محصولات خارج از تولید و همچنین هزینه‌های اضافی جلوگیری می‌شود.

ب. ردیابی و نظارت: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به ردیابی اجزای زنجیره تأمین کمک کنند. این توانایی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که روند تولید را به‌طور دقیق تحت نظر داشته و هر گونه اشکالی را سریعاً شناسایی و برطرف کنند.

ج. پیش‌بینی اختلالات: با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عوامل مختلف، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی نقاط آسیب‌پذیر در زنجیره تأمین کمک کند. این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهد که برای جلوگیری از اختلالات برنامه‌ریزی کنند.

مزایای هوش مصنوعی در کنترل کیفیت

کنترل کیفیت در تولید فلز از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا حتی کوچک‌ترین نقص می‌تواند به مشکلات بزرگی منجر شود. هوش مصنوعی به بهبود کنترل کیفیت در صنعت فلز به روش‌های زیر کمک می‌کند:

الف. تحلیل خودکار کیفیت: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با بررسی و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از فرآیندهای تولید، مشکلات کیفیت را شناسایی کنند. این فرآیند می‌تواند شامل استفاده از حسگرها، دوربین‌ها و نرم‌افزارهای تحلیل تصویر باشد که به شناسایی نواقص در محصولات کمک می‌کند.

ب. پیش‌بینی نیازهای نگهداری: با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند به‌طور پیشگیرانه نیازهای نگهداری تجهیزات را شناسایی کنند. این فناوری با تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی الگوهای خرابی، می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا زمان و هزینه‌های نگهداری را کاهش دهند.

ج. تحلیل داده‌های مشتری: داده‌های مربوط به نظرات و شکایات مشتریان می‌تواند به شرکت‌ها در بهبود کیفیت محصولات کمک کند. هوش مصنوعی با تحلیل این داده‌ها می‌تواند الگوهای خاصی را شناسایی کرده و به بهبود محصولات در طول زمان کمک کند.

فناوری‌های نوظهور در صنعت فلز

علاوه بر هوش مصنوعی، سایر فناوری‌های نوظهور نیز در حال تغییر چهره صنعت تولید فلز هستند:

الف. اینترنت اشیاء (IoT): با ارتباط تجهیزات و ماشین‌آلات از طریق اینترنت، داده‌های بلادرنگی از عملکرد آن‌ها به‌دست می‌آید. این اطلاعات می‌تواند به بهبود فرآیندها و کنترل کیفیت کمک کند.

ب. رباتیک: ربات‌ها در خطوط تولید، به بهینه‌سازی فرآیندها و بالا بردن دقت در کارهای تکراری کمک می‌کنند. این ربات‌ها همچنین قادرند در شرایط خطرناک کار کنند و ایمنی کارگران را افزایش دهند.

ج. چاپ سه‌بعدی: این فناوری امکان تولید قطعات پیچیده و با دقت بالا را به شرکت‌ها می‌دهد. با استفاده از چاپ سه‌بعدی، هزینه‌ها و زمان تولید کاهش می‌یابد و امکان تولید نمونه‌های اولیه سریع‌تر فراهم می‌شود.

چالش‌ها و ملاحظات

با همه مزایای هوش مصنوعی، چالش‌هایی نیز در اجرای این فناوری‌ها وجود دارد:

الف. هزینه‌های بالا: نصب و راه‌اندازی سیستم‌های هوش مصنوعی و IT ممکن است هزینه‌های اولیه بالایی داشته باشد که ممکن است برای برخی از شرکت‌ها قابل تحمل نباشد.

ب. نیاز به مهارت‌های تخصصی: برای بهره‌برداری از هوش مصنوعی، شرکت‌ها به نیروی کار متخصص در زمینه داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها نیاز دارند.

ج. مسائل امنیت سایبری: با جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های زیاد، خطرات امنیت سایبری نیز افزایش می‌یابد. کماکان، حفاظت از اطلاعات حساس و داده‌های مشتریان از اهمیت بالایی برخوردار است.

عناصر کلیدی برای ساختن یک پلت فرم دیجیتال و استفاده از هوش مصنوعی

تحول دیجیتال و استقرار هوش مصنوعی در بخش‌های صنعتی، مانند متالورژی، نیازمند یک رویکرد سفارشی است که راه‌حل‌های دیجیتال را در تمام سطوح تولید به شکل یک کل ببیند. این دیجیتالی‌سازی عمودی با ذهنیت چابکی که سازگار است و دائماً بهبود می‌یابد بهترین روش است.

امتحان کردن این رویکرد می تواند این تغییر را آسان کند. به عنوان مثال، یک شرکت متالورژی در آسیای مرکزی فناوری دیجیتال را در دو کارخانه خود راه اندازی کرد که امکان تصمیم گیری سریع و انعطاف پذیری را فراهم کرد – که هر دو برای یک تحول دیجیتال موفق و طولانی مدت حیاتی هستند.

توجه داشته باشید؛ شرکت هایی که هوش مصنوعی و تحول دیجیتالی شدن را نادیده می‌گیرند، در خطر عقب ماندن هستند.

برای سوار شدن بر این موج جهانی، داشتن یک چارچوب و برنامه ریزی بسیار مهم است. با مشخص کردن واضح اهداف خود شروع کنید. این به ارزیابی زیرساخت ها و فرآیندهای فعلی، تعیین اهداف نهایی، ایجاد یک طرح دقیق و طراحی معماری دیجیتال و نحوه استفاده از هوش مصنوعی کمک می کند. این تاکتیک مهندسی معکوس راه‌حل‌های خاص مورد نیاز برای عملکردها، فرآیندها و سیستم‌ها را برای تحریک رشد نشان می‌دهد.

۱۰ روند برتر صنعت معدن و متالورژی با هوش مصنوعی

برای این منظور می توان از تجربیات شرکت های دیگر در کشورهای مختلف استفاده کرد. در ادامه به مقاله ای اشاره می کنیم که به ۱۰ روند برتر صنعت متالورژی با هوش مصنوعی و اینترنت اشیا برای انگلیس، اروپا ، آسیا و آمریکای لاتین طراحی شده است:

۱. اتوماسیون در محیط های خشن: فناوری‌های اتوماسیون، به‌ویژه در محیط‌های دور و سخت، همچنان جایگزین عملیات دستی در فعالیت‌های معدنی می‌شوند و ایمنی و کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهند.مثال و اجرا: در شمال اروپا، شرکت‌هایی مانند LKAB در حال ادغام مته‌ها و کامیون‌های خودمختار برای کار در آب‌وهوای سرد و زیر قطبی هستند و نیاز به قرار گرفتن انسان در معرض شرایط شدید ( LKAB ) را کاهش می‌دهند.

۲. تعمیر و نگهداری پیش بینی: هوش مصنوعی و اینترنت اشیا با پیش‌بینی خرابی‌های تجهیزات قبل از وقوع انقلابی در رژیم‌های تعمیر و نگهداری در صنعت ایجاد می‌کنند و به طور قابل‌توجهی زمان خرابی و هزینه‌های نگهداری را کاهش می‌دهند.مثال و اجرا: ریوتینتو که در استرالیا و آسیا فعالیت می‌کند، از فناوری‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی و کاهش خرابی‌های احتمالی ماشین‌آلات استفاده می‌کند و در نتیجه عملکرد مداوم را تضمین می‌کند ( ریوتینتو).

۳. اقدامات ایمنی افزایش یافته: استفاده از هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء در نظارت و پاسخگویی به خطرات ایمنی در زمان واقعی به طور قابل توجهی حوادث محل کار را کاهش می دهد.مثال و اجرا:Vale در برزیل از حسگرهای IoT و تجزیه و تحلیل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای نظارت بر سلامت و ایمنی نیروی کار خود در زمان واقعی استفاده می کند و نرخ تصادفات را به شدت کاهش می دهد ( Vale ).

۴. پردازش منابع بهینه: الگوریتم‌های هوش مصنوعی با محاسبه دقیق نسبت‌های ترکیب مواد و پارامترهای پردازش، پردازش منابع را بهینه می‌کنند و بازده و کیفیت را افزایش می‌دهند.مثال و اجرا:BHP از هوش مصنوعی برای بهینه سازی پردازش سنگ معدن در عملیات خود در شیلی استفاده می کند و از حداکثر کارایی و حداقل ضایعات ( BHP ) اطمینان می دهد.

۵. کاهش زباله از طریق اینترنت اشیا: کاربردهای اینترنت اشیا در مدیریت زباله به ردیابی تولید زباله و بهینه سازی مدیریت زباله کمک می کند و در نتیجه پایداری محیط زیست را ارتقا می دهد.مثال و اجرا: ArcelorMittal در اروپا از راه حل های IoT برای مدیریت ضایعات تولید فولاد استفاده می کند و اثرات زیست محیطی را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد ( ArcelorMittal ).

۶. یکپارچه سازی داده ها در زمان واقعی: جمع‌آوری و ادغام بی‌درنگ داده‌ها از منابع متعدد، دیدی جامع از عملیات ارائه می‌دهد که امکان تصمیم‌گیری و چابکی عملیاتی بهتر را فراهم می‌کند. مثال و اجرا: عملیات گلنکور در سراسر آفریقا از پلتفرم‌های یکپارچه اینترنت اشیا برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در سایت‌های استخراج خود استفاده می‌کند و تصمیم‌گیری عملیاتی را افزایش می‌دهد ( Glencore ).

۷. شفافیت زنجیره تامین: فناوری بلاک چین به طور فزاینده ای برای افزایش شفافیت و قابلیت ردیابی در سراسر زنجیره تامین معدن و متالورژی مورد استفاده قرار می گیرد. مثال و اجرا:De Beers زنجیره بلوکی را برای ردیابی الماس از معدن تا بازار پیاده‌سازی کرده است و از صحت و منبع اخلاقی مواد معدنی اطمینان می‌دهد ( De Beers ).

۸. آموزش و افزایش نیروی کار: هوش مصنوعی و واقعیت مجازی برای آموزش پرسنل، شبیه‌سازی شرایط دنیای واقعی برای آموزش بدون خطرات مرتبط، و افزایش قابلیت‌های نیروی کار استفاده می‌شوند. مثال و اجرا: تاتا استیل در هند از واقعیت مجازی (VR) برای آموزش کارکنان خود استفاده می‌کند و دانش ایمنی و عملیاتی را بدون قرار گرفتن در معرض خطر افزایش می‌دهد ( تاتا استیل ).

۹. بهره وری انرژی و کاهش کربن: هوش مصنوعی تغییر بخش معدن را به سمت عملیات انرژی کارآمدتر تسهیل می کند و به دستیابی به اهداف کاهش کربن کمک می کند. مثال و اجرا:Anglo American در بریتانیا ابزارهای بهینه سازی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای کاهش مصرف انرژی و انتشار گازهای گلخانه ای در سراسر عملیات خود پیاده سازی کرده است ( Angolo American ).

۱۰. فناوری های اکتشافی: فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی و اینترنت اشیا قابلیت‌های اکتشاف زمین‌شناسی را افزایش داده و کشف و ارزیابی ذخایر معدنی جدید را ارزان‌تر و سریع‌تر می‌کند. مثال و اجرا:شرکت نیومونت از ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود سرعت و دقت فعالیت‌های اکتشافی خود در آمریکای شمالی و جنوبی ( نیومانت ) استفاده می‌کند.

توجه داشته باشید که این فناوری‌ها چشم‌انداز صنعت را تغییر می‌دهند و آن را کارآمدتر، ایمن‌تر و پایدارتر می‌کنند. سرمایه گذاری و نوآوری مستمر در این زمینه ها بسیار مهم است زیرا این صنایع با چالش ها و تقاضاهای در حال تحول جهانی سازگار می شوند.