تعد فحص أحزمة النقل في المناجم مهمة محفوفة بالمخاطر وبطيئة وغير متسقة. يمكن أن تمتد هذه الأحزمة لمسافات تصل إلى كيلومترات عبر المناجم السطحية وتحت الأرض، مما يعرض طواقم الفحص للغبار الحمضي، والحرارة الشديدة، والأشعة فوق البنفسجية، وأوضاع العمل غير المريحة.
تقليدياً، يتعين على العامل السير طوال طول الحزام والحكم على حالة آلاف المكونات بالعين، وهي عملية تصبح أكثر صعوبة بسبب الظروف القاسية وصعوبة تذكر الجزء الذي كان يفشل بدقة وأين.
تساعد SK Godelius مشغلي المناجم في مراقبة هذه الأصول الحيوية وصيانتها باستخدام الروبوتات وcomputer vision والاستشعار متعدد الوسائط. على سبيل المثال، باستخدام Ultralytics YOLO models، يمكن لروبوتات الشركة السير بجانب أحزمة النقل والكشف التلقائي عن المكونات مثل البكرات، وتحديد البكرات المفقودة أو المتوقفة أو التي ترتفع حرارتها.
جلب الروبوتات والذكاء الاصطناعي إلى أصعب المناجم في العالم#
SK Godelius هي شركة هندسة وروبوتات تعمل منذ عام 2011، ولديها مكاتب في تشيلي وكندا وأستراليا. تجمع الشركة بين الروبوتات والذكاء الاصطناعي والهندسة والخبرة العميقة في مجال التعدين لبناء تكنولوجيا للظروف الصعبة، وعلى مر السنين، غيرت هذه التكنولوجيا كيفية تناول المناجم للسلامة والكفاءة.
بشكل حاسم، تقوم الشركة بأكثر من مجرد كتابة التعليمات البرمجية؛ فهي تصمم وتصنيع الآلات بنفسها: روبوتات تحمله مستشعراتها وكاميراتها ومعالجاتها وذكاءها الموجود على متنها، قادرة على العمل مع القليل من الإشراف البشري أو بدونه في المناجم السطحية وتحت الأرض.
الهدف المركزي الكامن وراء هذا العمل هو إبعاد البشر عن دائرة الخطر. تضع Mining inspections العمال في كثير من الأحيان على اتصال وثيق بالظروف الخطرة، وتهدف SK Godelius إلى استبدال تلك المهام اليدوية عالية المخاطر بأنظمة ذاتية القيادة يمكنها أداء المهمة بشكل أكثر أماناً وبشكل أكثر اتساقاً.
من خلال دمج الروبوتات مع الذكاء الاصطناعي، تمنح الشركة مشغلي المناجم طريقة موثوقة وقابلة للتكرار لفهم حالة معداتهم، وتحويل ما كان في يوم من الأيام عملاً يدوياً خطيراً إلى عملية قياسية تعتمد على البيانات.
التكلفة الخفية لفحص أحزمة النقل اليدوية#
أحزمة النقل هي العمود الفقري للمجم، حيث تنقل الخام باستمرار عبر مسافات يمكن أن تمتد لأ كيلومترات. الحفاظ على تشغيلها يعني فحصها بانتظام، وتقليدياً، كان ذلك يعني أن العمال يمشون طوال طول الخط باليد.
في المناجم السطحية، يتم هذا العمل تحت أشعة الشمس القوية والغبار والأحماض المحمولة جواً وفترات طويلة في أوضاع محرجة. وتحت الأرض، يواجه المفتشون ظروفاً مختلفة مثل المساحات الضيقة والإضاءة المنخفضة والتهوية الضعيفة الرؤية المحدودة.
في كلا البيئتين، تضع عمليات الفحص العمال على مقربة من البيئات المتطلبة والخطرة في بعض الأحيان. كما يصعب الحفاظ على الاتساق في النهج اليدوي.
لا يستطيع شخص واحد يمشيل كيلومترات من الحزام بسهولة التقاط وتذكر كل خلل، أو البكرة التي كانت ترتفع حرارتها، أو البكرة التي توقفت، وأين كانت المشكلة بالضبط. قد تبلغ النوبات المختلفة عن أشياء مختلفة، لذلك يمكن تقييم نفس الحزام بشكل مختلف من يوم لآخر، مما يجعل من الصعب تتبع المشكلات أو اكتشاف الأنماط بمرور الوقت.
هذا التناقض يحمل تكلفة حقيقية. في منجم كبير، يمكن أن تكلف حزام النقل المعطل ما يصل إلى 100000 دولار في الساعة في الإنتاج المفقود، ويمكن أن يستغرق إصلاح حزام ممزق نوبة عمل كاملة أو نوبتين. بدون بيانات كاملة ومتسقة، غالباً ما يترك المشغلون للاستجابة للفشل بعد حدوثه بدلاً من منعها.
فحص أحزمة النقل باستخدام Ultralytics YOLO#
لـ automate conveyor الفحوصات، تستخدم SK Godelius منصة روبوتية تسافر بجانب الخط، وتلتقط البيانات المرئية والحرارية والصوتية أثناء تحركها.
لكل مستشعر دور: يستمع التحليل الصوتي للمشاكل في البكرات قبل أن تظهر كحرارة، وتكشف الكاميرات الحرارية عن المكونات التي تعمل بحرارة، ويقوم خط أنابيب رؤية الذكاء الاصطناعي الذي يستفيد من نماذج Ultralytics YOLO بتفسير البيانات المرئية في الوقت الفعلي.
الشكل 1. روبوت SK Godelius يفحص حزام نقل باستخدام Ultralytics YOLO (Source)
من بين أكثر من 50 وضع فشل لحزام النقل التي تتبعها SK Godelius، هناك حوالي 20 وضعاً مرئياً (تلك التي تتم معالجتها من خلال خط أنابيب الرؤية الحاسوبية)، بينما يتم اكتشاف أوضاع الفشل المتبقية من خلال تقنيات الاستشعار التكميلية. نظراً لأن نماذج Ultralytics YOLO تدعم computer vision tasks مثل object detection، يمكن للنظام تحديد المكونات والظروف الأكثر أهمية على خط النقل، مما يجعل YOLO قطعة أساسية من حل فحص أوسع ومتعدد الوسائط.
وهذا يعني اختيار البكرات الفردية وتحديد البكرات المفقودة أو التي لم تعد تدور، واكتشاف تراكم المواد تحت الحزام، والتقاط أي شيء يقع خارج الحالة العادية للخط، مثل سياج مفتوح أو جسم أو مركبة جالسة في مكان لا ينبغي أن تكون فيه.
للحفاظ على موثوقية الاكتشافات في هذه الظروف المتطلبة، بدأت SK Godelius بـ Ultralytics YOLOv8 وانتقلت منذ ذلك الحين إلى Ultralytics YOLO11. إنهم يستفيدون من متغير النموذج المتوسط، الذي يقدم توازناً قوياً بين السرعة والدقة، ويقومون بتشغيله على أجهزة الروبوت الموجودة على متن السفينة عند الحافة بدلاً من السحاب. هذا يعني أن الاكتشاف يحدث هناك تماماً على الخط.
لماذا اختيار نماذج Ultralytics YOLO؟#
بالنسبة لشركة SK Godelius، فإن الميزة الرئيسية لنماذج Ultralytics YOLO هي الدقة. على خط النقل، يجب على النظام تحديد المكون الذي يفشل بدقة ومكان وجوده، ويوفر YOLO الاكتشافات الدقيقة اللازمة لتحديد جزء معين بينما يتحرك الفحص على طول الخط.
الشكل 2. Ultralytics YOLO قيد الانتشار على أحزمة نقل التعدين. مصدر الصورة: Godelius
بنفس القدر من الأهمية هو الاتساق. لا يمكن لعامل واحد يمشيل كيلومترات من الحزام التقاط وتذكر كل خلل بشكل موثوق، ولكن نموذج الرؤية القائم على YOLO يقيم الخط بنفس الطريقة في كل مرة. يتغذى هذا الاكتشاف المتسق في منصة الفحص الأوسع لشركة SK Godelius، والتي تحوله إلى تقارير قياسية وتتبع وسان صيانة تدعم قرارات أكثر اعتماداً.
تعمل النماذج أيضاً بكفاءة عند الحافة، مباشرة على الروبوت بدلاً من السحاب. هذا يحافظ على سرعة الاكتشاف وموثوقيته في مواقع المناجم النائية، حيث الاتصال محدود والظروف متطلبة، مع الحرارة والغبار والحمض في الهواء.
الحفاظ على أكثر من 95% من تغطية الأسبوعية المتوسطة باستخدام Ultralytics YOLO#
من خلال أتمتة عمليات فحص الناقلات بحل فحص ذاتي مدعوم بـ Ultralytics YOLO، جعلت SK Godelius عمليات الفحص أسرع وأكثر أماناً وأكثر اتساقاً بكثير. عندما يكتشف النظام مشكلة، فإنه يربط النتيجة بموقع GPS دقيق ويرسل إلى فريق الصيانة تقريراً يحدد مكان المشكلة، وغالباً في غضون متر، إلى جانب البيانات الداعمة.
يؤدي استبدال المشي اليدوي على الخط أيضاً إلى تقليل عدد مرات تعرض الموظفين للبيئات الخطرة، ويعني الاكتشاف القياسي القابل للتكرار أن الفرق يمكنها التصرف بناءً على المشكلات قبل تصاعدها بدلاً من الاستجابة للفشل بعد حدوثه، مما يساعد على تجنب وقت التعطل المكلف الذي يمكن أن يسببه ناقل متوقف في منجم كبير.
الشكل 3. مراقبة حزام نقل التعدين بحثاً عن العيوب والشذوذ (Source)
هذه الفوائد واضحة في إحدى عمليات التعدين التابعة لشركة SK Godelius، حيث تم نشر نظام فحص حزام النقل الذاتي في أكثر من 10 مواقع مناجم، سواء السطحية وتحت الأرض، وقد قيّم أكثر من 16 ناقلاً عبر حملات تشغيلية، مع الحفاظ على أكثر من 95% من متوسط التغطية الأسبوعية.
خلال تلك الفترة، اكتشف أكثر من 3400 شذوذ، تم تصنيف أكثر من 900 منها على أنها حرجة، مما يعطي الفرق تحذيراً مبكراً للمشكلات الأكثر احتمالاً لتؤدي إلى الفشل. بشكل عام، النتيجة هي عملية فحص قابلة للتتبع وقابلة للتكرار وتعتمد على البيانات، مما يساعد المناجم على تحسين أولويات الصيانة وتحديد المخاطر في وقت مبكر والحفاظ على تشغيل الأصول الحيوية.
بناء عمليات فحص تعدين أكثر أماناً وأكثر ذكاءً#
مع توسع SK Godelius، تعمل الشركة على توسيع نطاق ما يمكن لأنظمتها اكتشافه والظروف التي يمكنها التعامل معها. وهي تستكشف أفكاراً مثل استخدام التصوير ثلاثي الأبعاد وتحليل الاهتزازات لتقييم تآكل الحزام، والأشعة السينية لفحص مكونات الحزام، والروبوتات لتنظيف تحت الأحزمة، وهي حريصة على استخدام أحدث نماذج Ultralytics YOLO26 لدفع دقة الاكتشاف وكفاءته بشكل أكبر.
من خلال الجمع بين الروبوتات والاستشعار متعدد الوسائط وUltralytics YOLO، تحول SK Godelius فحص الناقلات من مهمة يدوية خطيرة إلى عملية تنبؤية قياسية تحافظ على تشغيل الأصول الحيوية وإبعاد البشر عن دائرة الخطر.
هل أنت مهتم كيف يمكن للرؤية الحاسوبية إعادة تشكيل عملك؟ استكشف GitHub repository لنرى كيف تحول نماذج Ultralytics YOLO الابتكارات مثل AI in manufacturing وcomputer vision in robotics. اكتشف المزيد حول licensing options وابدأ رحلتك نحو أتمتة أذك وأكثر كفاءة اليوم.
