Data management 1

در ادامه مطلب قبلی با موضوع معرفی ظرفیتهای هوش مصنوعی در ارتقای شاخصهای عملکردی و بهره وری خط خردایش مواد معدنی، لازم است به این نکته اشاره شود که بسیاری از چالش‌های عملیاتی در خط خردایش، بیش از آنکه ناشی از کمبود تجهیزات باشد، از نبود داده‌های منسجم، پیوسته و قابل تحلیل نشأت می‌گیرد. در وضعیت موجود، پارامترهایی مانند میزان خوراک ورودی، دانه‌بندی محصول، رطوبت سنگ، مصرف انرژی، توقفات خط و وضعیت عملکرد سنگ‌شکن‌ها اگرچه در بخش‌های مختلف ثبت می‌شوند، اما این داده‌ها اغلب به صورت پراکنده، غیرپیوسته و بدون یکپارچگی تحلیلی نگهداری می‌گردند. در این میان، هوش مصنوعی می‌تواند نقش محوری در تبدیل داده‌های خام به اطلاعات تصمیم‌ساز ایفا کند.

تبدیل داده‌های خام به اطلاعات تصمیم‌ساز
در ورودی خط خردایش، نوسان وزن و ابعاد سنگ‌های ورودی موجب تغییر در بار خردایش و راندمان تجهیزات می‌شود. اگر داده‌های مربوط به خوراک، رطوبت و اندازه دانه‌ها به صورت لحظه‌ای جمع‌آوری شود، الگوریتم‌های هوشمند قادر خواهند بود الگوی نوسان خوراک را شناسایی کرده و نسبت به تنظیم بهتر باردهی اقدام کنند. همچنین در خروجی سنگ‌شکن‌ها و سرندها، ثبت و تحلیل داده‌های دانه‌بندی می‌تواند به تشخیص سریع انحراف از استاندارد محصول کمک کند. به بیان دیگر، هوش مصنوعی با مقایسه داده‌های واقعی و الگوهای مطلوب، هشدارهای بهنگام برای اصلاح تنظیمات خط صادر می‌کند.

یکپارچه‌سازی داده‌های عملیاتی و تعمیراتی
یکی دیگر از ضرورت‌های اساسی، یکپارچه‌سازی داده‌های عملیاتی و تعمیراتی است. اگر داده‌های مربوط به توقفات، تعمیرات، تعویض قطعات و مصرف انرژی در یک سامانه واحد تجمیع شوند، امکان تحلیل هم‌زمان روابط میان خرابی تجهیزات و تغییرات عملکردی فراهم می‌گردد. این امر به مدیران کمک می‌کند تا تصمیم‌های خود را به جای تکیه بر حدس و تجربه، بر پایه شواهد و واقعیت‌های موجود اتخاذ کنند.

پایش بلادرنگ و داشبوردهای مدیریتی
علاوه بر این، اهمیت پایش بلادرنگ و استفاده از داشبوردهای مدیریتی بسیار حیاتی است. در صورتی که اطلاعاتی مانند وضعیت لحظه‌ای نوارنقاله‌ها، بار سنگ‌شکن‌ها و میزان تولید در قالب داشبوردهای قابل مشاهده قرار گیرد، مدیران می‌توانند با سرعت بسیار بیشتری به اختلالات پاسخ دهند. در این چارچوب، هوش مصنوعی نه‌تنها یک ابزار تحلیل، بلکه ابزاری برای سامان‌دهی، پالایش و اولویت‌بندی داده‌ها محسوب می‌شود که زیربنای مدیریت هوشمند را تشکیل می‌دهد.

دکتر هدایت کارگر شورکی؛ کارشناس توسعه سازمانی شرکت صنعت و معدن یزد یوتاب

 

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *