Maden konveyör bantlarını denetlemek tehlikeli, yavaş ve tutarsız bir iştir. Bu bantlar, açık ocak ve yer altı madenlerinde kilometrelerce uzanabilir; denetim ekiplerini asitli toza, aşırı sıcağa, UV ışığına ve rahatsız çalışma pozisyonlarına maruz bırakır.
Geleneksel yöntemde bir çalışanın bandın tüm uzunluğu boyunca yürümesi ve binlerce bileşenin durumunu gözle değerlendirmesi gerekir. Sert koşullar ve hangi parçanın nerede arızalandığını tam olarak hatırlama zorluğu bu süreci daha da güçleştirir.
SK Godelius, madencilik operatörlerinin bu kritik varlıkları robotik, bilgisayarlı görü ve çok modlu algılama kullanarak izlemesine ve bakımını yapmasına yardımcı olur. Örneğin şirketin robotları, Ultralytics YOLO modellerini kullanarak konveyör bantlarının yanında ilerleyebilir ve rulolar gibi bileşenleri otomatik olarak algılayıp hangilerinin eksik, durmuş veya aşırı ısınmış olduğunu işaretleyebilir.
Dünyanın en zorlu madenlerine robotik ve yapay zeka götürmek#
SK Godelius, 2011'den beri faaliyet gösteren, Şili, Kanada ve Avustralya'da ofisleri bulunan bir mühendislik ve robotik şirketidir. Zorlu koşullara yönelik teknoloji geliştirmek için robotik, yapay zeka, mühendislik ve madencilik alanındaki derin uzmanlığını bir araya getirir. Bu teknoloji, yıllar içinde madenlerin güvenlik ve verimlilik yaklaşımını değiştirmiştir.
En önemlisi, şirket yalnızca kod yazmakla kalmaz; makineleri de kendisi tasarlayıp üretir. Bunlar kendi sensörlerini, kameralarını, işlemcilerini ve yerleşik zekâlarını taşıyan; açık ocak ve yer altı madenlerinde çok az insan gözetimiyle veya hiç insan gözetimi olmadan çalışabilen robotlardır.
Bu çalışmanın temel hedeflerinden biri insanları tehlikeden uzak tutmaktır. Madencilik denetimleri çoğu zaman çalışanları tehlikeli koşullarla yakın temasa sokar. SK Godelius, bu yüksek riskli manuel görevleri daha güvenli ve tutarlı biçimde yerine getirebilen otonom sistemlerle değiştirmeyi amaçlar.
Şirket, robotik ile yapay zekayı bir araya getirerek madencilik operatörlerine ekipmanlarının durumunu anlamak için güvenilir ve tekrarlanabilir bir yöntem sunar; böylece bir zamanlar tehlikeli olan manuel bir iş, standartlaştırılmış ve veri odaklı bir sürece dönüşür.
Konveyör bantlarının manuel denetiminin görünmeyen maliyeti#
Konveyör bantları, cevheri kilometrelerce uzanan mesafeler boyunca sürekli taşıyarak bir madenin bel kemiğini oluşturur. Bantları çalışır durumda tutmak için düzenli denetim gerekir; geleneksel olarak bu, çalışanların hat boyunca tüm mesafeyi yürüyerek katetmesi anlamına gelir.
Açık ocak madenlerinde bu iş; yoğun güneş, toz, havadaki asit ve uzun süre rahatsız pozisyonlarda çalışma koşullarında yapılır. Yer altında ise denetçiler dar alanlar, düşük ışık, yetersiz havalandırma ve sınırlı görüş gibi farklı koşullarla karşılaşır.
Her iki ortamda da denetimler çalışanları zorlu ve kimi zaman tehlikeli koşullara yaklaştırır. Manuel yöntemin tutarlılığını korumak da zordur.
Kilometrelerce uzunluktaki bandı yürüyen tek bir kişinin her arızayı kolayca fark edip hatırlaması mümkün değildir: hangi rulo aşırı ısınıyordu, hangisi durmuştu ve sorun tam olarak neredeydi? Farklı vardiyalar farklı şeyler bildirebilir; bu nedenle aynı bant bir günden diğerine farklı değerlendirilebilir ve sorunları izlemek ya da zaman içindeki örüntüleri fark etmek zorlaşır.
Bu tutarsızlığın gerçek bir maliyeti vardır. Büyük bir madende arızalanan bir konveyör, üretim kaybı nedeniyle saatte 100.000 dolara kadar maliyet yaratabilir; yırtılmış bir bandı onarmak ise bir veya iki tam vardiya sürebilir. Eksiksiz ve tutarlı veriler olmadığında operatörler, arızaları önlemek yerine çoğunlukla meydana geldikten sonra müdahale etmek zorunda kalır.
Ultralytics YOLO ile konveyör bantlarını denetlemek#
Konveyör denetimlerini otomatikleştirmek için SK Godelius, hat boyunca ilerleyen ve hareket ettikçe görsel, termal ve akustik veriler toplayan robotik bir platform kullanıyor.
Her sensörün ayrı bir işlevi vardır: Akustik analiz, rulolardaki sorunları ısı olarak ortaya çıkmadan önce dinleyerek algılar; termal kameralar hangi bileşenlerin aşırı ısındığını gösterir; Ultralytics YOLO modellerinden yararlanan bir görsel yapay zeka işlem hattı ise görsel verileri gerçek zamanlı yorumlar.
Şekil 1. SK Godelius robotu, Ultralytics YOLO kullanarak bir taşıma bandını inceliyor (Kaynak).
SK Godelius'un izlediği 50'den fazla konveyör arıza türünün yaklaşık 20'si görseldir (bilgisayarlı görü işlem hattıyla ele alınanlar); kalan arızalar ise tamamlayıcı algılama teknolojileriyle belirlenir. Ultralytics YOLO modelleri bilgisayarlı görü görevlerini, örneğin nesne algılamayı desteklediği için sistem, konveyör hattında en önemli bileşenleri ve koşulları belirleyebilir. Böylece YOLO, daha kapsamlı ve çok modlu bir denetim çözümünün temel parçalarından biri hâline gelir.
Bu sayede tek tek rulolar belirlenip eksik veya artık dönmeyenler işaretlenebilir, bandın altında biriken malzeme fark edilebilir ve açık bırakılmış bir çit ya da olmaması gereken yerde duran bir nesne veya araç gibi hat üzerindeki normal durumun dışına çıkan her şey yakalanabilir.
Bu zorlu koşullarda algılamaların güvenilirliğini korumak için SK Godelius, Ultralytics YOLOv8 ile başladı ve daha sonra Ultralytics YOLO11'e geçti. Hız ve doğruluk arasında güçlü bir denge sunan orta boyutlu model varyantından yararlanıyor ve modeli bulutta değil, robotun üzerindeki donanımda uçta çalıştırıyor. Böylece algılama doğrudan üretim hattında gerçekleşiyor.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmeli?#
SK Godelius için Ultralytics YOLO modellerinin başlıca avantajı doğruluktur. Konveyör hattında sistemin hangi bileşenin arızalandığını ve nerede bulunduğunu tam olarak belirlemesi gerekir. YOLO, denetim hat boyunca ilerlerken belirli bir parçayı saptamak için gereken hassas algılamaları sağlar.
Şekil 2. Maden taşıma bantlarında kullanıma alınan Ultralytics YOLO (görsel kaynağı: Godelius).
Tutarlılık da en az bunun kadar önemlidir. Kilometrelerce uzunluktaki bandı yürüyen tek bir çalışan her arızayı güvenilir biçimde fark edip hatırlayamaz; YOLO tabanlı bir görüntü modeli ise hattı her seferinde aynı şekilde değerlendirir. Bu tutarlı algılama, SK Godelius'un daha kapsamlı denetim platformuna aktarılır ve platform tarafından standart raporlama, izlenebilirlik ve bakım iş akışlarına dönüştürülerek daha güvenilir kararlar alınmasına destek olur.
Modeller ayrıca bulutta değil, doğrudan robotta verimli biçimde çalışır. Bu sayede bağlantının sınırlı, koşulların ise sıcak, tozlu ve asitli havayla zorlu olduğu uzak maden sahalarında algılama hızlı ve güvenilir kalır.
Ultralytics YOLO ile haftalık ortalama kapsamı %95'in üzerinde tutmak#
SK Godelius, Ultralytics YOLO destekli otonom bir denetim çözümüyle konveyör denetimlerini otomatikleştirerek bu süreci daha hızlı, güvenli ve tutarlı hâle getirdi. Sistem bir sorun algıladığında bulguyu kesin bir GPS konumuyla ilişkilendiriyor ve bakım ekibine, sorunun yerini çoğu zaman bir metre hassasiyetle gösteren destekleyici veriler içeren bir rapor gönderiyor.
Hat boyunca yapılan manuel yürüyüşlerin yerini otomasyonun alması, personelin tehlikeli ortamlara maruz kalma sıklığını da azaltır. Standartlaştırılmış ve tekrarlanabilir algılama, ekiplerin sorunlar büyümeden harekete geçmesini sağlar; arıza meydana geldikten sonra müdahale etmek yerine, büyük bir madende duran bir konveyörün yol açabileceği maliyetli kesintileri önlemeye yardımcı olur.
Şekil 3. Maden taşıma bandının kusur ve anormalliklere karşı izlenmesi (Kaynak).
Bu faydalar, SK Godelius'un bir madencilik operasyonunda açıkça görülüyor. Otonom konveyör bandı denetim sistemi, açık ocak ve yer altı olmak üzere 10'dan fazla maden sahasında kullanıma alındı; operasyon dönemlerinde 16'dan fazla konveyörü değerlendirdi ve haftalık ortalama kapsamı %95'in üzerinde tuttu.
Bu süre boyunca sistem 3.400'den fazla anormallik algıladı; bunların 900'den fazlası kritik olarak sınıflandırıldı. Böylece ekiplere arızaya yol açma olasılığı en yüksek sorunlar için erken uyarı verildi. Genel olarak izlenebilir, tekrarlanabilir ve veri odaklı bir denetim süreci ortaya çıktı. Bu süreç, madenlerin bakım önceliklerini iyileştirmesine, riskleri daha erken belirlemesine ve kritik varlıkları çalışır durumda tutmasına yardımcı oluyor.
Daha güvenli ve akıllı maden denetimleri geliştirmek#
SK Godelius büyüdükçe sistemlerinin algılayabildiklerini ve başa çıkabildikleri koşulları genişletmek için çalışıyor. Bant aşınmasını ölçmek amacıyla 3B görüntüleme ve titreşim analizinden yararlanma, bant bileşenlerini incelemek için X-ışını kullanma ve bantların altını temizleyecek robotlar geliştirme gibi fikirleri araştırıyor. Algılama doğruluğunu ve verimliliğini daha da artırmak için en yeni Ultralytics YOLO26 modellerini kullanmaya da istekli.
SK Godelius; robotik, çok modlu algılama ve Ultralytics YOLO'yu bir araya getirerek konveyör denetimini tehlikeli bir manuel görev olmaktan çıkarıp kritik varlıkları çalışır durumda tutan ve insanları tehlikeden uzaklaştıran standartlaştırılmış, öngörücü bir sürece dönüştürüyor.
Bilgisayarlı görünün işini nasıl dönüştürebileceğini merak ediyor musun? Ultralytics YOLO modellerinin üretimde yapay zeka ve robotikte bilgisayarlı görü gibi yenilikleri nasıl dönüştürdüğünü görmek için GitHub depomuza göz at. Lisanslama seçeneklerimiz hakkında daha fazla bilgi edin ve bugün daha akıllı, daha verimli otomasyona doğru ilk adımını at.
