کاترپیلار چگونه تجربه اتوماسیون معدن را به هوش مصنوعی پیوند زد؟

کاترپیلار در حال انتقال تجربه چند دهه‌ای خود در زمینه اتوماسیون و ماشین‌آلات خودران معدنی به حوزه گسترده‌تر هوش مصنوعی است. این رویکرد نشان می‌دهد در صنایع سنگین، موفقیت هوش مصنوعی تنها به توسعه یک مدل قدرتمند وابسته نیست و آماده‌سازی داده، تجهیزات، فرایندهای کاری و نیروی انسانی نیز بخش مهمی از این تحول را تشکیل می‌دهد.

شرکت کاترپیلار که طی دهه‌های گذشته از پیشگامان توسعه و به‌کارگیری ماشین‌آلات خودران در معادن بوده است، اکنون تلاش می‌کند تجربه به‌دست‌آمده از محیط‌های پیچیده و پرریسک معدنی را برای توسعه و استقرار هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف کسب‌وکار خود و همچنین در محیط‌هایی مانند پروژه‌های عمرانی، معادن و معادن سنگ و سایت‌های صنعتی به کار گیرد.

معدن آزمایشگاه واقعی اتوماسیون

تجربه کاترپیلار در اتوماسیون معدن ازآن‌جهت اهمیت دارد که معادن از دشوارترین محیط‌ها برای به‌کارگیری فناوری‌های خودکار محسوب می‌شوند. ماشین‌آلات معدنی باید در شرایطی مانند گردوغبار، ارتعاش، بارهای سنگین، تغییرات آب‌وهوایی و فعالیت شبانه‌روزی کار کنند و درعین‌حال ایمنی نیروی انسانی و استمرار تولید نیز حفظ شود.

کاترپیلار طی سال‌های گذشته فناوری‌های خودکار را در تجهیزاتی مانند کامیون‌های حمل مواد معدنی، دستگاه‌های حفاری، لودرهای زیرزمینی و بولدوزرها توسعه داده و در کنار آن از سامانه‌های مدیریت ناوگان و فناوری‌های مرتبط با تحلیل زمین و عملیات از راه دور استفاده کرده است.

اکنون این شرکت معتقد است تجربه حاصل از چنین محیط‌هایی می‌تواند در استقرار نسل جدید فناوری‌های هوش مصنوعی در محیط‌های صنعتی و عملیاتی مورد استفاده قرار گیرد. به گفته جیمی ماینارت مدیر فناوری کاترپیلار مرحله بعدی این مسیر انتقال تجربیات حاصل از معدن به محیط‌های پویاتری مانند سایت‌های ساختمانی، معادن سنگ و دیگر محیط‌های صنعتی است.

مسئله اصلی فقط ساخت مدل هوش مصنوعی نیست

یکی از نکات کلیدی مطرح‌شده از سوی کاترپیلار این است که توسعه فناوری هوش مصنوعی تنها بخشی از مسیر تحول دیجیتال محسوب می‌شود.

ماینارت تأکید کرده که چالش اصلی در هوش مصنوعی فیزیکی و سامانه‌های خودران، ادغام فناوری با محیط واقعی کار و فرایندهای عملیاتی مشتریان است. به‌بیان‌دیگر حتی اگر یک سامانه هوش مصنوعی عملکرد فنی مناسبی داشته باشد، زمانی می‌تواند ارزش اقتصادی ایجاد کند که بتواند در جریان واقعی عملیات در کنار کارکنان و تجهیزات موجود به‌درستی مورد استفاده قرار گیرد.

این مسئله برای صنعت معدن اهمیت ویژه‌ای دارد زیرا ورود هوش مصنوعی به معدن صرفاً به معنای نصب یک نرم‌افزار یا استفاده از یک الگوریتم نیست. ماشین‌آلات، اپراتورها، سیستم‌های کنترل، شبکه‌های ارتباطی، داده‌های زمین‌شناسی و عملیاتی و فرایندهای تصمیم‌گیری باید در یک اکوسیستم یکپارچه قرار گیرند.

۱.۶ میلیون ماشین و دستگاه متصل: زیرساخت داده‌ای کاترپیلار

یکی از مهم‌ترین مزیت‌های کاترپیلار برای توسعه هوش مصنوعی حجم عظیم داده‌ای است که از تجهیزات متصل خود جمع‌آوری می‌کند.

این شرکت اعلام کرده است که حدود ۱.۶ میلیون ماشین و دستگاه متصل در سراسر جهان دارد و زیرساخت داده‌ای آن بیش از ۱۶ پتابایت داده ساختاریافته را در برمی‌گیرد. کاترپیلار این زیرساخت را یکی از پایه‌های اصلی توسعه راهکارهای هوش مصنوعی خود می‌داند.

اهمیت این موضوع برای صنعت معدن بسیار بالاست. ماشین‌آلات معدنی حجم قابل‌توجهی از داده درباره وضعیت تجهیزات، عملکرد موتور و اجزای مختلف، مصرف سوخت، عملیات تعمیر و نگهداری و شرایط کاری تولید می‌کنند. تبدیل این داده‌ها به اطلاعات قابل استفاده می‌تواند زمینه را برای نگهداری پیش‌بینانه، افزایش بهره‌وری، کاهش توقفات و بهبود ایمنی فراهم کند.

در واقع تجربه کاترپیلار نشان می‌دهد که یکی از پیش‌شرط‌های اصلی ورود موفق هوش مصنوعی به معدن، ایجاد یک زیرساخت داده‌ای منسجم و قابل اعتماد است.

Cat AI Assistant: هوش مصنوعی در کنار اپراتور و تعمیرکار

یکی از نمونه‌های عملی رویکرد جدید کاترپیلار Cat AI Assistant  به‌عنوان یک دستیار هوش مصنوعی برای کمک به مشتریان، اپراتورها و تکنسین‌های تجهیزات است.

این سامانه می‌تواند با استفاده از داده‌های کاترپیلار از جمله اطلاعات تجهیزات متصل، دفترچه‌های تعمیر و نگهداری، کاتالوگ قطعات و سوابق مرتبط، اطلاعات و پیشنهادهای متناسب با شرایط دستگاه ارائه کند. کاترپیلار اعلام کرده است که این دستیار صرفاً یک چت‌بات نیست و مجموعه‌ای از عامل‌های هوش مصنوعی را در قالب یک دستیار واحد به کار می‌گیرد.

برای مثال تکنسین حاضر در کنار یک ماشین می‌تواند با استفاده از فرمان صوتی دستورالعمل تعمیر را دریافت کند، درباره علت احتمالی یک مشکل سؤال کند یا قطعه مورد نیاز برای تعمیر را شناسایی کند.

نسخه داخل کابین این فناوری نیز با هدف کمک به اپراتور در جریان کار طراحی شده است تا اطلاعات مورد نیاز را بدون خارج شدن اپراتور از فرایند کاری در اختیار او قرار دهد.

هوش مصنوعی در دوقلوهای دیجیتال و توسعه نرم‌افزار

دامنه استفاده کاترپیلار از هوش مصنوعی به ماشین‌آلات محدود نیست. این شرکت از AI برای اسکن سایت‌ها و ایجاد دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins) در بخش تولید نیز استفاده می‌کند تا بتواند عملیات و فرایندهای صنعتی را بهتر تحلیل کند.

همچنین کاترپیلار از عامل‌های هوش مصنوعی در بخش توسعه نرم‌افزار استفاده می‌کند. این عامل‌ها برای نوسازی کدهای قدیمی، تولید و آزمایش نرم‌افزارهای جدید و شناسایی زودتر خطاها به کار گرفته می‌شوند.

این رویکرد نشان می‌دهد که کاترپیلار در حال حرکت از استفاده محدود از AI در یک محصول مشخص به سمت استقرار هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف زنجیره ارزش خود است.

نیروی انسانی بخش فراموش‌شده تحول هوش مصنوعی

اما یکی از مهم‌ترین درس‌های تجربه کاترپیلار توجه به نیروی انسانی است. این شرکت اعلام کرده است که طی پنج سال آینده ۱۰۰ میلیون دلار برای آموزش نیروی کار خود در حوزه‌های هوش مصنوعی، اتوماسیون و رباتیک اختصاص خواهد داد. این برنامه جمعیتی حدود ۱۱۸ هزار نفر از کارکنان کاترپیلار را هدف قرار می‌دهد.

با افزایش سطح خودکارسازی، نقش کارکنان نیز تغییر می‌کند. برای مثال در یک محیط کاملاً خودکار اپراتور ممکن است به‌جای کنترل مستقیم یک ماشین، مسئول نظارت بر چند ماشین از یک مرکز کنترل از راه دور باشد.

بنابراین اتوماسیون الزاماً به معنای حذف کامل نیروی انسانی نیست بلکه می‌تواند ماهیت وظایف، مهارت‌های مورد نیاز و نحوه تعامل انسان با ماشین را تغییر دهد.

پیام کاترپیلار برای آینده معدن

تجربه کاترپیلار یک پیام مهم برای صنعت معدن دارد: مسیر هوشمندسازی معدن از خرید یک فناوری یا یک مدل هوش مصنوعی آغاز نمی‌شود بلکه از ایجاد زیرساخت داده، اتصال تجهیزات، بازطراحی فرایندها و آموزش نیروی انسانی آغاز می‌شود.

معادن در حال حاضر حجم عظیمی از داده را از ماشین‌آلات، سیستم‌های کنترل، حسگرها، تجهیزات اکتشاف، عملیات استخراج و کارخانه‌های فرآوری تولید می‌کنند. چالش اصلی تبدیل این داده‌ها به اطلاعات قابل اعتماد و سپس تبدیل اطلاعات به تصمیم عملیاتی است.

از این نظر حرکت کاترپیلار از اتوماسیون ماشین‌آلات معدنی به سمت هوش مصنوعی را می‌توان نمونه‌ای از گذار صنعت معدن از ماشین‌های خودکار به اکوسیستم‌های هوشمند دانست که در این اکوسیستم‌ها ماشین، داده، نرم‌افزار، هوش مصنوعی و نیروی انسانی در یک زنجیره تصمیم‌گیری مشترک قرار می‌گیرند.

این تجربه همچنین نشان می‌دهد که برای معادن، رقابت آینده تنها بر سر داشتن ماشین‌آلات بزرگ‌تر یا تجهیزات پیشرفته‌تر نخواهد بود بلکه توانایی شرکت‌ها در جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و تحلیل داده و استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر می‌تواند به یکی از عوامل اصلی رقابت‌پذیری تبدیل شود.

کاترپیلار نیز هم‌زمان با این تحول از رشد تقاضا برای زیرساخت‌های هوش مصنوعی منتفع شده است. درآمد فصلی این شرکت در سه‌ماهه دوم سال ۲۰۲۶ به رکورد ۲۰.۵ میلیارد دلار رسید و فروش بخش تولید برق آن نیز تحت تأثیر تقاضای مراکز داده و زیرساخت‌های مرتبط با هوش مصنوعی رشد قابل‌توجهی داشت.

در نهایت تجربه کاترپیلار نشان می‌دهد که آینده هوش مصنوعی در معدن صرفاً به هوشمند کردن ماشین محدود نمی‌شود و مرحله بعدی هوشمند کردن کل عملیات معدن است.