Yapay zeka maden işlemede hangi avantajları sağlıyor?

0

yapay zeka maden

Genel tabloya baktığımızda, maden işleme şirketlerinin büyük bir belirsizlikle boğuşmakta olduğunu görüyoruz. Bu dönemde yapay zeka, maden şirketleri için kurtarıcı rol üstleniyor.

Koronavirüs döneminde yapay zeka maden işlemede kurtarıcı oldu

Birçok maden işleme şirketi, piyasalardaki hammadde dalgalanmalarıyla başa çıkmak için çeşitli adım atmaktaydı. Ancak işgücü, tedarik zincirleri ve talepteki zorlukları tetikleyen koronavirüs salgını, kısa sürede daha yüksek düzeyde operasyonel esnekliğe ihtiyaç duyulmasına neden oldu. Yapay zekadaki (AI) son gelişmeler, bu esnekliğin sağlanmasına yardımcı oldu. Özellikle farklı senaryolara ait, uzun yıllara dayanan terabayt boyutlarındaki veri, bu konuda yapay zekanın işini daha kolaylaştırıyor. Bu yazımızda iki vaka ile durumu analiz ettik.

Operasyonel çeviklik yaratmak

Son yıllarda, piyasa fiyatlarında yapılan sık değişiklikler, uzun vadeli karlılığı en üst düzeye çıkarmak için yeni maden işleme stratejileri gerektiren gübre şirketlerini güçlendirdi. İlk adım yapay zekayı farklı işletim modellerinde piyasa fiyatları ve karlılık arasındaki korelasyonları anlamak için kullanmaktı. Özellikle, üretimi (anlık karları) veya getiriyi (uzun vadeli karları) maksimize etmenin, madenin ekonomik ömrü ile etkilerini karşılaştırdı. Ayrıca, zenginleştirilmiş maden sınıfını en üst düzeye çıkarmanın etkilerini ve farklı cevher özelliklerinin alt maliyetler üzerindeki etkisini de incelemiştir.

Bu durumu daha iyi anlamak için yapay zeka modelleri oluşturarak şirket daha kârlı stratejiler belirleyebildi ve bazı şaşırtıcı görüşler ortaya çıkardı.

Madende şu anda hangi cevheri üretiyorsa onu işlemek yerine, optimum cevher özelliklerini belirleyin ve maden planlarında dinamik değişikliklere yol açın.

yapay zeka maden
yapay zeka maden

Baz metal üreticisi: Kriz yoluyla yönetmek

Mevcut kriz, bazı şirketler için yeni becerileri test etme şansı sundu. Entegre baz metal üreticisi için yapılan çalışmaya göre durum böyleydi. Şirket, COVID-19 ortaya çıktığında çevik ve yapay zeka yetenekleri geliştirme yolculuğunda zaten çok ilerliyordu. Yeni yeteneklerini kullanarak, bazı uzun vadeli operasyonel varsayımları ortadan kaldırırken üretimi ve verimi artırabildi. Sonuçlar, işletme genelinde yapay zeka ve çevik yöntemlere daha fazla güven duyulmasına yardımcı oldu.

Kriz, baz metal üreticisi için nihai piyasalardaki pazar talebini ve fiyatlandırmayı hızla etkiledi. Ayrıca şirketin bir takım varlıklarını işletme yeteneğini de etkiledi. İlk yanıt olarak, operatör maliyetleri düşürmek, operasyonları kısmak ve daha karlı cevherleri hedeflemek için mayın planını gözden geçirmek de dahil olmak üzere bir dizi geleneksel kriz müdahale stratejisini ele aldı.

Ancak, kullanabileceği birkaç yeni araç da vardı. İlk olarak şirket, metal üretimi için verim, maliyet veya her ikisini de optimize etmeye kadar yapay zeka modellerini yeniden eğitmeye başladı. Şirket ayrıca yapay zekayı farklı üretim seviyelerindeki potansiyel karlılığı belirlemek ve senaryo planlamasını desteklemek için geleneksel maden planlama çabalarını tamamlamak için kullandı.

İkinci kuruluş ise kısa süre önce oluşturduğu çevik ekiplerini, krizden sonra yeni yollarla konuşlandırdı. Takımlar problem çözme, iki haftalık planlar ve mükemmel çözümler üzerinde çalışmak yerine tekrar tekrar test etmek, öğrenmek ve iyileştirmek için minimum uygulanabilir ürünler uygulamak için radikal yeni yaklaşımları benimsemişti.

Sorunları azaltmaya veya üretimi optimize etmeye odaklanan çevik ekipler, COVID-19 dönemine hızlı yanıt vermek için çalıştı. Bir örnekte, çapraz işlevli bir çevik ekip, çekici kamyon operatörleri için maruz kalma riskini nasıl önemli ölçüde azaltabileceğine odaklandı. Ekip, mürettebatının güvenliğini artırmak ve operasyonel hedefleri desteklemek için sabah gruplarını değiştirmek için yaratıcı yollar geliştirdi. Diğer çevik ekipler dikkatlerini maliyetleri nasıl azaltabileceklerine başarıyla çevirdiler.

Dijital dönüşüme nasıl başlamalıyım?

Uygulama için gerekli olan berileri, yeterli yetkinlikte bir takım kurarak başlamak en doğrusu olacaktır. Bu ekip ile makine öğrenimi aracı oluşturmak, veri bilimcileri ile verileri yapılandırmak ve temizlemek, dijital dönüşüm yol haritanızda kritik bir öneme sahip olacaktır. Bununla birlikte takımın başında dijital dönüşüm koçunun bulunması, tesis ve çalışanlar arasında bir köprü oluşturması da oldukça kritiktir.

Yorum Ekle

Posta adresiniz, gizli kalacaktır.

İzin verilen HTML tagları, <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>