OES تضع 30 وكيل ذكاء اصطناعي على شاحنات المناجم وترفع معدل النقل بنسبة 10%

يعمل في منجم الفحم المكشوف أكثر من 240 وحدة من المعدات، وتتراكم خلال الوردية الواحدة أكثر من 10 000 حالة انحراف عن المعدل الطبيعي. ولا يستطيع المُرسِل بجهازه اللاسلكي أن يستجيب لها جميعًا. ولم يغيّر مهندسو «التميّز التشغيلي» (OES) نظام المراقبة، بل بنوا فوقه طبقة من أكثر من 40 نموذجًا وأكثر من 30 وكيل ذكاء اصطناعي. وعلى الأسطول نفسه ارتفع نقل الكتلة الصخرية بنسبة 10%، وارتفعت إنتاجية الحفارات بنسبة 17%، وانخفض الحمل على المُرسِل بنسبة 60–70%.

مُرسِل بجهاز لاسلكي في مواجهة 10 000 انحراف

يتألف الأسطول من شاحنات المناجم BelAZ 75131 (130 طنًا) وBelAZ 75306 (220 طنًا) وأكثر من 25 حفارًا. وقبل التطبيق كان تدفق النقل يُوازَن يدويًا: ينظر المُرسِل إلى الشاشة ويتصل بالسائقين. وبحسب تقدير OES، يعالج المُرسِل في الوردية أقل من 0,1% من الانحرافات، بينما لا تسجّل التقارير التقليدية سوى 10–20% من الخسائر الفعلية.

كانت المشكلات محددة. فقد كان الحفار يخسر في المتوسط رحلة واحدة في الوردية بسبب غياب الشاحنة، ولا يعلم المُرسِل بذلك إلا بعد 10–15 دقيقة، حين تكون الخسائر قد تراكمت. وكانت الآليات تغادر الخط قبل نهاية الوردية بـ30–40 دقيقة وتعود بعد الموعد المحدد، وبلغت نسبة المغادرة المبكرة والعودة المتأخرة 25%. وكلّفت التعبئة غير المخططة بالوقود 15 دقيقة زائدة في المتوسط، لأن أحدًا لم يكن يوزّع الآليات زمنيًا. وطلب العميل خفض توقف الحفارات وزيادة معدل النقل دون المساس بالنظام القائم.

وحدتان فوق نظام إرسال تابع لجهة أخرى

الوحدة الأولى، OES Truck Balance، هي موازِن يعمل بالذكاء اصطناعي. ويضم أكثر من 40 نموذجًا من أنواع مختلفة:

• خوارزمية شبكة عصبية لحساب ETA، تحسب وقت وصول كل آلية؛
• خوارزمية موازنة تحسب كل 3 دقائق عشرات الخيارات لتوزيع الآليات؛
• text2speech وspeech2text للتواصل الصوتي مع المشغّلين.

يتنبأ النظام بالطوابير قبل 30 دقيقة، ويدير أوقات التوجه إلى التعبئة بالوقود: فلا يجوز أن تغادر آليتان أو أكثر من الفرقة نفسها في وقت واحد. وعند حدوث الأعطال يعيد توزيع الأسطول فورًا. وتصل التوجيهات إلى جهاز لوحي داخل المقصورة.

الوحدة الثانية، OES MAS، هي نظام متعدد الوكلاء يضم أكثر من 30 وكيلًا متخصصًا، ولكل منهم مجال مسؤولية خاص به:

• Refuel مسؤول عن زمن التعبئة المعياري لكل طراز من المعدات؛
• LoadCycle يتابع دورات التحميل والانحرافات عن الخطة؛
• ShiftChange يدير تبديل الورديات وتوزيع الآليات عند بداية الوردية؛
• Speed يراقب السرعة التقنية على كل مقطع من المسار؛
• Quality يتحقق من جودة التحميل؛
• Idle يسجّل فترات التوقف؛
• Navigation يتابع سلامة معدات الملاحة.

لكل انحراف دورة حياة: حدث، فتحذير، فمخالفة، فتوجيه. والتصعيد على ثلاثة مستويات: السائق، ثم المُرسِل، ثم رئيس الوردية. ويُحوَّل كل انحراف فورًا إلى قيمة بالروبل، فتظهر الخسارة بصورة مالية.

القياس عن بُعد: عنق الزجاجة

يعمل الجزء «الذكي» كله في السحابة، لكن تغذّيه أجهزة Galileosky 7x وGalileosky 10 المركّبة على الأسطول النشط كله. وتجمع هذه الأجهزة موقع GPS ومستوى الوقود ومعايير المحرك والسرعة وحالة الجرافة والصندوق، وتصل البيانات مرة كل 1–5 ثوانٍ. كما تسجّل حساسات الوقود والضغط عمليات التحميل والتفريغ، وتراقب عمليات التعبئة بالوقود.

يسير مسار البيانات هكذا: الجهاز الطرفي، ثم منصة OES IIoT، ثم وحدات الذكاء الاصطناعي، ثم لوحي السائق وواجهة المُرسِل. وتستقبل المنصة بيانات القياس عن بُعد وتحوّل بيانات BelAZ وKomatsu وCaterpillar إلى صيغة موحّدة. وكل شيء يتوقف على دقة المدخلات: فإذا «فُقد» أثر آلية لمدة 30 ثانية أو أعطى حساس الوقود تشويشًا، اختلّ التنبؤ بالطوابير. لذلك اختيرت الأجهزة الطرفية بحسب تحمّلها للاهتزاز والغبار وتقلبات الحرارة.

بدأ التطبيق في عام 2024. ومن فبراير إلى أبريل عمل نموذج أولي على فرقة واحدة من 3–5 حفارات بموازنة يدوية يجريها منسّق. وفي مايو بدأ التشغيل الصناعي على كامل أسطول الشاحنات سعة 220 طنًا والحفارات سعة 20 م³. واستغرق يونيو تجارب على الموازنة ودقة ETA. وفي يوليو رُبطت الشاحنات سعة 130 طنًا وحفارات Komatsu PC2000 والتوجيهات على الأجهزة اللوحية. ومنذ أكتوبر 2024 جرت مزامنة النظام مع توزيع المعدات وأُتمتت عملية إرسال الآليات إلى التعبئة بالوقود.

ما الذي تحقق، وما الذي ينبغي مراعاته عند التكرار

مؤشرات OES:

• نقل الكتلة الصخرية +10% على الأسطول نفسه؛
• إنتاجية الحفارات +17%؛
• زمن انتظار الشاحنات في طوابير التحميل −30%؛
• توقف الحفارات −15–25%؛
• غياب الشاحنة عن الحفار خلال الوردية −20%؛
• الحمل على المُرسِل −60–70%؛
• 95% من التوجيهات تُنفَّذ دون الاتصال بالمُرسِل؛
• تسجيل 100% من الخسائر في الزمن الفعلي، مقابل 10–20% في التقارير التقليدية؛
• توفير 15 دقيقة في كل عملية تعبئة بالوقود (وكيل Refuel)؛
• انخفاض المغادرة المبكرة والعودة المتأخرة عند تبديل الورديات بنسبة 25%؛
• تجاوز الأثر الاقتصادي 20 مليون روبل خلال الشهر الأول من عمل MAS.

مثال من وردية رئيسية في أغسطس 2025: من أصل 64 توصية نُفّذت 61، وكانت الخطة 210 ألف م³ والفعلي 233 ألف م³ (+11%).

لمن يريد تكرار هذا النهج، ثلاثة أمور مهمة. أولًا، يمكن بناء طبقة الذكاء الاصطناعي فوق نظام المراقبة القائم دون استبدال المعدات، لكن جودة التنبؤات تتوقف على تواتر بيانات القياس عن بُعد ونقائها. ثانيًا، يسهّل التخصص الدقيق للوكلاء عملية التصحيح: فالانحراف واضح صاحبه وكلفته. ثالثًا، يؤكد المؤلفون أنفسهم أن النتيجة جاءت من عدة عوامل: فقد تغيّرت العمليات بالتوازي، من الموازنة اليدوية عبر منسّق إلى انتقال السائقين إلى العمل بالتوجيهات. وعلى الأرجح كانت الأرقام ستبدو أكثر تواضعًا دون هذا الجانب التنظيمي.