Die Inspektion von Bergbau-Förderbändern ist eine gefährliche, langsame und inkonsistente Arbeit. Diese Bänder können sich kilometerweit durch Tagebaue und Untertagebergwerke erstrecken und Inspektions-Teams Säurestaub, extremer Hitze, UV-Licht sowie unkonfortablen Arbeitspositionen aussetzen.
Traditionell muss ein Arbeiter die gesamte Länge des Bandes ablaufen und den Zustand von Tausenden Komponenten mit bloßem Auge beurteilen – ein Prozess, der durch raue Bedingungen und die Schwierigkeit erschwert wird, sich genau zu merken, welches Teil an welcher Stelle versagte.
SK Godelius hilft Bergbau-Betreibern dabei, diese kritischen Anlagen mithilfe von Robotik, computer vision und multimodaler Sensorik zu überwachen und zu warten. Beispielsweise können die Roboter des Unternehmens unter Verwendung von Ultralytics YOLO models neben Förderbändern herlaufen und automatisch Komponenten wie Rollen erkennen sowie markieren, welche davon fehlen, blockiert sind oder überhitzen.
Robotik und KI in die härtesten Minen der Welt bringen#
SK Godelius ist ein Ingenieurs- und Robotik-Unternehmen, das seit 2011 tätig ist und Niederlassungen in Chile, Kanada und Australien unterhält. Es kombiniert Robotik, künstliche Intelligenz, Ingenieurwesen und tiefes Fachwissen im Bergbau, um Technologie für schwierige Bedingungen zu entwickeln. Im Laufe der Jahre hat diese Technologie die Herangehensweise von Minen an Sicherheit und Effizienz verändert.
Entscheidend ist, dass das Unternehmen mehr tut als nur Code zu schreiben; es entwirft und baut die Maschinen selbst: Roboter, die ihre eigenen Sensoren, Kameras, Prozessoren und Onboard-Intelligenz tragen und in der Lage sind, in Tagebauen und Untertagebergwerken mit geringer oder gar keiner menschlichen Überwachung zu arbeiten.
Ein zentrales Ziel hinter dieser Arbeit ist es, Menschen aus der Gefahrenzone zu bringen. Mining inspections bringen Arbeiter oft in engen Kontakt mit gefährlichen Bedingungen, und SK Godelius zielt darauf ab, diese risikoreichen manuellen Aufgaben durch autonome Systeme zu ersetzen, die die Arbeit sicherer und konsistenter erledigen können.
Durch die Kopplung von Robotik mit KI bietet das Unternehmen Bergbau-Betreibern eine zuverlässige, wiederholbare Möglichkeit, den Zustand ihrer Ausrüstung zu verstehen, und verwandelt eine einst gefährliche manuelle Last in einen standardisierten, datengesteuerten Prozess.
Die versteckten Kosten manueller Förderband-Inspektionen#
Förderbänder sind das Rückgrat einer Mine und bewegen Erz kontinuierlich über Entfernungen, die sich über Kilometer erstrecken können. Sie am Laufen zu halten bedeutet, sie regelmäßig zu inspizieren, und traditionell bedeutete dies, dass Arbeiter die gesamte Länge der Strecke zu Fuß abgingen.
In Tagebauen findet diese Arbeit unter starker Sonneneinstrahlung, Staub, in der Luft liegender Säure und langen Abschnitten in unbequemen Positionen statt. Unter Tage sind Inspektoren anderen Bedingungen wie beengten Räumen, wenig Licht, schlechter Belüftung und eingeschränkter Sicht ausgesetzt.
In beiden Umgebungen bringen Inspektionen Arbeiter nah an anspruchsvolle und manchmal gefährliche Umgebungen heran. Der manuelle Ansatz ist zudem schwer konsistent zu halten.
Eine einzelne Person, die kilometerlange Bänder abläuft, kann nicht leicht jeden Fehler erfassen und sich daran erinnern, welche Rolle überhitzte, welche gestoppt hatte und wo genau das Problem lag. Verschiedene Schichten können unterschiedliche Dinge berichten, sodass dasselbe Band von einem Tag zum anderen unterschiedlich bewertet werden kann, was es schwierig macht, Probleme zu verfolgen oder Muster über die Zeit zu erkennen.
Diese Inkonsistenz bringt echte Kosten mit sich. In einer großen Mine kann ein ausgefallenes Förderband bis zu 100.000 US-Dollar pro Stunde an Produktionsausfall kosten, und die Reparatur eines gerissenen Bandes kann ein bis zwei volle Schichten beanspruchen. Ohne vollständige, konsistente Daten bleiben Betreiber oft darauf beschränkt, auf Ausfälle zu reagieren, anstatt sie zu verhindern.
Förderbänder mit Ultralytics YOLO inspizieren#
Um automate conveyor-Inspektionen zu automatisieren, nutzt SK Godelius eine Robotik-Plattform, die neben der Linie herfährt und während ihrer Bewegung visuelle, thermische und akustische Daten erfasst.
Jeder Sensor hat eine Rolle: Die akustische Analyse lauscht auf Probleme in den Rollen, bevor sie als Hitze zutage treten, die Wärmebildkameras offenbaren, welche Komponenten heiß laufen, und eine Vision-KI-Pipeline, die Ultralytics YOLO models nutzt, interpretiert die visuellen Daten in Echtzeit.
Abb. 1. Ein SK Godelius-Roboter inspiziert ein Förderband mit Ultralytics YOLO (Source)
Von den mehr als 50 Förderband-Fehlermodi, die SK Godelius verfolgt, sind etwa 20 visueller Natur (diejenigen, die durch die Computer-Vision-Pipeline adressiert werden), während die verbleibenden Fehlermodi durch ergänzende Sensor-Technologien erfasst werden. Da Ultralytics YOLO models computer vision tasks wie object detection unterstützen, kann das System die Komponenten und Bedingungen identifizieren, die auf einer Förderbandlinie am wichtigsten sind, wodurch YOLO zu einem Kernelement einer breiteren, multimodalen Inspektionslösung wird.
Das bedeutet, einzelne Rollen herauszufiltern und diejenigen zu markieren, die fehlen oder sich nicht mehr drehen, Materialansammlungen unter dem Band zu entdecken und alles zu erfassen, was vom normalen Zustand der Linie abweicht – wie etwa ein offen gelassenes Tor oder ein Objekt beziehungsweise Fahrzeug, das dort steht, wo es nicht hingehört.
Um die Detektionen unter diesen anspruchsvollen Bedingungen zuverlässig zu halten, begann SK Godelius mit Ultralytics YOLOv8 und ist seither zu Ultralytics YOLO11 übergegangen. Sie nutzen die mittelgroße Modellvariante, die eine starke Balance aus Geschwindigkeit und Genauigkeit bietet, und führen sie auf der Onboard-Hardware des Roboters an der Edge anstelle der Cloud aus. Das bedeutet, die Detektion findet direkt dort vor Ort an der Linie statt.
Warum Ultralytics YOLO-Modelle wählen?#
Für SK Godelius ist der Hauptvorteil von Ultralytics YOLO models die Genauigkeit. Auf einer Förderbandlinie muss das System genau identifizieren, welche Komponente versagt und wo sie sich befindet, und YOLO liefert die präzisen Detektionen, die erforderlich sind, um ein spezifisches Teil zu lokalisieren, während sich die Inspektion entlang der Linie bewegt.
Abb. 2. Ultralytics YOLO im Einsatz an Bergbau-Förderbändern. Bildquelle: Godelius
Ebenso wichtig ist Konsistenz. Ein einzelner Arbeiter, der kilometerlange Bänder abläuft, kann nicht zuverlässig jeden Fehler erfassen und sich daran erinnern, aber ein YOLO-basiertes Vision-Modell bewertet die Linie jedes Mal auf dieselbe Weise. Diese konsistente Detektion fließt in die breitere Inspektionsplattform von SK Godelius ein, die sie in standardisierte Berichterstattung, Rückverfolgbarkeit und Wartungs-Workflows verwandelt, welche verlässlichere Entscheidungen unterstützen.
Die Modelle laufen außerdem effizient an der Edge, direkt auf dem Roboter anstatt in der Cloud. Dies hält die Detektion an abgelegenen Minenstandorten schnell und zuverlässig, wo die Konnektivität begrenzt ist und anspruchsvolle Bedingungen mit Hitze, Staub und Säure in der Luft herrschen.
Aufrechterhaltung einer durchschnittlichen wöchentlichen Abdeckung von über 95 % mit Ultralytics YOLO#
Durch die Automatisierung von Förderband-Inspektionen mit einer autonomen Inspektionslösung, die von Ultralytics YOLO angetrieben wird, hat SK Godelius diese schneller, sicherer und weitaus konsistenter gemacht. Wenn das System ein Problem erkennt, verknüpft es den Fund mit einer präzisen GPS-Position und sendet dem Wartungs-Team einen Bericht, der genau anzeigt, wo das Problem liegt – oft innerhalb eines Meters –, zusammen mit unterstützenden Daten.
Das Ersetzen manueller Bandbegehungen verringert zudem, wie oft Personal gefährlichen Umgebungen ausgesetzt ist, und eine standardisierte, wiederholbare Detektion bedeutet, dass Teams auf Probleme reagieren können, bevor sie eskalieren, anstatt auf Ausfälle zu reagieren, nachdem sie passiert sind, wodurch die kostspieligen Ausfallzeiten vermieden werden, die ein gestopptes Förderband in einer großen Mine verursachen kann.
Abb. 3. Überwachung eines Bergbau-Förderbandes auf Defekte und Anomalien (Source)
Diese Vorteile zeigen sich deutlich in einem der Bergbau-Betriebe von SK Godelius, wo das autonome Förderband-Inspektionssystem an mehr als 10 Minenstandorten – sowohl im Tagebau als auch unter Tage – eingesetzt wurde und mehr als 16 Förderbänder über Betriebskampagnen hinweg bewertet hat, wobei eine durchschnittliche wöchentliche Abdeckung von über 95 % aufrechtzuerhalten wurde.
Über diesen Zeitraum hat das System mehr als 3.400 Anomalien erkannt, von denen über 900 als kritisch eingestuft wurden, was den Teams eine frühzeitige Warnung vor den Problemen gibt, die am ehesten zu Ausfällen führen. Insgesamt ist das Ergebnis ein Inspektionsprozess, der nachvollziehbar, wiederholbar und datengesteuert ist, wodurch Minen ihre Wartungspriorisierung verbessern, Risiken früher erkennen und kritische Anlagen am Laufen halten können.
Sicherere und intelligentere Bergbau-Inspektionen aufbauen#
Während SK Godelius expandiert, arbeitet das Unternehmen daran, zu erweitern, was seine Systeme erkennen können und welche Bedingungen sie bewältigen können. Es erforscht Ideen wie den Einsatz von 3D-Bildgebung und Schwingungsanalyse zur Messung von Bandverschleiß, Röntgenstrahlen zur Inspektion von Bandkomponenten sowie Roboter zur Reinigung unter den Bändern, und es ist bestrebt, die neuesten Ultralytics YOLO26-Modelle zu nutzen, um Detektionsgenauigkeit und Effizienz weiter voranzutreiben.
Durch die Kombination von Robotik, multimodaler Sensorik und Ultralytics YOLO verwandelt SK Godelius die Förderband-Inspektion von einer gefährlichen manuellen Aufgabe in einen standardisierten, prädiktiven Prozess, der kritische Anlagen am Laufen hält und Menschen aus der Gefahrenzone fernhält.
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