معادن در آستانه انقلاب صنعتی چهارم

«چالش ها و فرصت های پیش‌ روی انقلاب صنعتی چهارم در معادن با نگاهی ویژه به نقش اکوسیستم نوآوری کشور» عنوان میزگردی بود که در روز دوم چهارمین همایش و نمایشگاه چشم انداز صنایع فلزات غیر‌آهنی ایران و فناوری‌ های وابسته با نگاهی به تولید و بازار مورد بحث قرار گرفت.

کد خبر: ۶۲۱۸۲۳

۲۸ اسفند ۱۴۰۰

به گزارش اقتصاد آنلاین به نقل از دنیای‌اقتصاد، در این نشست، غلامرضا ملاطاهری مدیر آموزش، پژوهش و فناوری سازمان توسعه و نوسازی معادن و صنایع معدنی ایران (ایمیدرو)، امید اصغری عضو هیات‌علمی دانشگاه تهران و رئیس موسسه پژوهشی و آموزشی یونیدو، محمدرضا خالصی عضو هیات علمی دانشگاه تربیت مدرس، سیداحمد مشکانی مدیر ارشد گروه معدنی و بازرگانی زرمش و محمدجواد مقصودی به نمایندگی از شرکت صنایع مس شهید باهنر و نمایندگانی از شرکت ملی مس ایران حضور داشتند.

هوش مصنوعی به تحول در علوم انجامید

در ابتدای این نشست، امید اصغری ضمن اشاره به تحولات اخیر ذیل انقلاب چهارم صنعتی عنوان کرد: این پنل در تلاش است که فضاسازی مشخصی از وضعیت معادن در شرایط جدید و وضعیت پیش رو ذیل انقلاب چهارم صنعتی را ترسیم کند؛ آن هم در شرایطی که ۱۶۰معدن مختلف مورد بررسی قرار گرفت تا بستر مناسب تری برای بهره گیری از تغییرات تکنولوژی به کار گرفته شود.

اکتشافات عمیق، استخراج و حمل‌ونقل در این چارچوب می گنجد؛ آن هم در شرایطی که در بسیاری از فعالیت های معدن‌کاری نزدیک به ۳۰‌درصد هزینه ها دقیقا به حمل‌ونقل بازمی‌گردد.

محمدجواد مقصودی در ادامه این نشست به هوش مصنوعی و نقش آن در انقلاب چهارم صنعتی اشاره و عنوان کرد: انقلاب چهارم مصنوعی همچنین هوش مصنوعی موجب شد در تمامی علوم شاهد تحول چشمگیری باشیم.

هوش مصنوعی چیزی شبیه به فرآیند آموزش کودک است؛ مثلا شیوه کار با قاشق آن‌گونه که کودک آموزش می‌بیند، می تواند چیزی شبیه به عملکرد یادگیری هوش مصنوعی باشد؛ آن هم در شرایطی که در دو رویکرد شبکه‌های عصبی و بیگ‌دیتا (اطلاعات پرحجم) قابل بررسی است.

اما باید به این نکته توجه کرد که هوش مصنوعی به‌مرور از انسان قوی‌تر می‌شود و مسلط‌تر یک فرآیند را کنترل می‌کند. همچنین سرعت و دقت بالاتری دارد که به افزایش بهره‌وری منجر خواهد شد. در حوزه معدن تعمیر و نگهداری لوازم و تجهیزات همچون دامتراک را می توان در این رویکرد مورد بحث قرار داد؛ مثلا جایگزینی سریع و رصد اتفاقات آن به سرعت در دسترس خواهد بود.

در حوزه حوادث و ایمنی با توجه به سرعت عمل در رصد و جمع‌آوری اطلاعات و استفاده از موارد مشابه، به‌خوبی می تواند کمک معدن‌کاری باشد. همچنین در حوزه اکتشاف به کمک تصاویر ماهواره‌ای می توان رخنمون‌های یک منطقه را مورد بررسی قرار داد و به این نتیجه رسید که آیا یک منطقه ارزش پی جویی و اکتشاف دارد یا خیر. این فرآیندهای ذیل هوش مصنوعی را باید رویکرد بین‌رشته‌ای در نظر گرفت که از ظرفیت های بسیاری برخوردار است.

ردپای انقلاب چهارم صنعتی در معدن‌کاری

در ادامه این نشست، غلامرضا ملاطاهری به چهره دیگری از کاربرد هوش مصنوعی و ردپای انقلاب چهارم صنعتی در معدن‌کاری اشاره کرد و گفت: در حوزه های معدنی ریسک‌های شناخته‌شده داخلی و جهانی به ۱۱ تا ۱۲ مورد می رسد.

از جمله این ریسک‌ها می‌توان به عدم‌قطعیت‌های سیاسی و سیاستگذاری، ریسک های اجتماعی، وضعیت مواد اولیه، ریسک های تکنولوژیکی، شرایط حفاظت از محیط‌زیست و... اشاره کرد که اغلب با حوزه هوشمند‌سازی و تکنولوژی‌ها مرتبط هستند.

هم اکنون اهمیت استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌هایی که در گذشته چندان هم شناخته شده نبودند، برجسته شده است. این در حالی است که ذخایر معدنی پرعیار رو به افول هستند و به صورت کلی ذخایر معدنی هم از لحاظ کمّی و کیفی با تهدید جدی روبه‌رو شده‌اند.

این موارد به معنی آن است که فرآوری و تکنولوژی‌هایی که روی بهره‌وری بالاتر در فاز استحصال مواد اولیه فعالیت می‌کنند نیاز به توجه بیشتری دارند؛ زیرا عیار پایین یکی از ریسک‌های غیر‌قابل کتمان در این حوزه است. این موارد فضای ورود انقلاب صنعتی چهارم و تکنولوژی‌های هوشمند به معدن‌کاری را دارد.

وی در ادامه عنوان کرد: هزینه مواد اولیه و ملزومات تولید را باید مورد توجه جدی قرار داد. مصارف بهینه آب و انرژی دو رکن بسیار مهم در کاهش هزینه ها خواهند بود. البته باید به این نکته نیز اشاره کرد که استفاده از هوش مصنوعی با چالش‌هایی همراه بوده و هست؛ آن هم در شرایطی که به مرور زمان معدن به رشته های دیگر همچون برق- مخابرات مکانیک و... وابسته می شود.

بنابراین ورود هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های جدید به فاز معدن‌کاری به‌سادگی محقق نخواهد شد. میان بر بهبود عملکردها را می توان ورود شرکت‌های دانش بنیان به فاز معدن برشمرد. باید پنجره‌های صنعت را به روی شرکت‌های دانش بنیان باز کرد.

البته مصادیق هوش مصنوعی در جهان مورد ارزیابی قرار گرفت. باید به این نکته توجه کرد که کنترل‌های هوشمند، زیرساخت های اکتشاف، ظرفیت‌های ماهواره‌ای و عکس‌های هوایی همگی به کاهش هزینه ها منجر می‌شوند.

در حمل‌ونقل، هوشمند‌سازی ماشین‌آلات یکی از سوال‌های مهم در کاهش هزینه‌هاست. بهتر است شرکت‌های دانش‌بنیان در گام اول با مشکلات بخش معدن آشنا شوند. همچنین باید صنعت ریسک هوشمند‌سازی را پذیرفت.

وی در ادامه به یکی از موارد مشخص در صنعت اشاره کرد و گفت: با راه اندازی مرکز دیسپچینگ (حمل‌ونقل) در چادرملو، شاهد بودیم که هزینه حمل‌ونقل ۲۰‌درصد کاهش یافت. نکته مهم اینکه برخی هزینه ها و ریسک ها در معدن‌کاری شاید کمرنگ خودنمایی کنند؛ ولی همین ریسک ها در فولاد افزایش می یابند.

بهتر است در ابتدا شرکت‌های دانش بنیان و ایده پردازان داخلی و خارج از صنعت شرایط را به‌خوبی مشاهده و رصد کنند و در کنار آن با پذیرش ریسک های احتمالی در مسیر هوشمندسازی ارکان حرکت کنیم؛ آن هم در وضعیتی که مقاومت هایی در این مسیر مشاهده خواهد شد. باید با آموزش و فرهنگ سازی مبانی هوشمندسازی و انقلاب چهارم صنعتی را رواج داد.

اصغری در ادامه عنوان کرد: پذیرش و آشنایی مدیران یکی از ارکان مهم و ملزومات موفقیت در حوزه هوشمندسازی فعالیت هاست؛ آن هم در شرایطی که اغلب مدیران تمایلی به تغییر در ترکیب تیم برنده ندارند.

مهم این است که رقبا در حال حرکت رو به جلو هستند؛ آن هم در شرایطی که چالش های زیست محیطی حتی رهگیری میزان کربن تولیدشده در فرآیندهای عملیاتی در پایان مرحله تولید حتی محصول نهایی قابل محاسبه و احصاست و این مطلب خود به یکی از ارکان هزینه ها در آینده بدل خواهند شد.

تطبیق مدیران با هوشمندسازی

محمدرضا خالصی در بخش دیگری از این پنل عنوان کرد: به انقلاب صنعتی توجه کنیم؛ انقلاب (یا دگرگونی عمیق) با تحولات صنعتی و پیشرفت مرسوم متفاوت است. اساسا در بسیاری از فرآیندها با‌ سازوکار قبلی نمی توان کار کرد. مدیران چاره ای جز پذیرش شرایط ندارند.

اما فرآیندهای ذکرشده و هوشمندسازی ها با چالش های دیگری نیز همراه هستند. بعضا چیزهایی که در فرآیندهای تولیدی ما نالازم یا ناکارآمد هستند معرفی و ارائه می شوند. واژه هایی همچون اتوماسیون و هوشمندسازی که بعضا موردنیاز نیست بسیار مورد تاکید قرار می‌گیرد. جالب آنکه کسانی که از اتوماسیون و مدیریت سیستماتیک بی بهره بوده اند، از هوشمندسازی صحبت می‌کنند.

وی در ادامه به دو نمونه مشخص اشاره کرد و گفت: توسعه سنسورها مدت ها مورد توجه بوده و هست. خود سنسور به‌شدت ارزان است؛ ولی در فرآیندهای اندازه گیری به‌شدت گران تمام می‌شود. اینکه سنسور (حسگر) به وفور وجود دارد ولی اندازه گیری ها در غالب صنایع گران هستند خود فضایی برای حضور شرکت‌های دانش‌بنیان و استفاده از این ظرفیت به شمار می‌رود.

نکته دوم آنکه ذخیره سازی داده ها بسیار ارزان شده و حجم ذخیره‌سازی بالا رفته است. از آن مهم‌تر آنکه ارتباط بین داده ها نیز ارزان شده است. این موارد خود زیرساخت هایی برای ایفای نقش به شمار می‌رود. نکته مهم آنکه برخی حرف های خاص توسعه را عقب می اندازند و اتوماسیون های بی دلیل و بی بهره ممکن است نیازهای واقعی را به عقب بیندازد.

بوروکراسی؛ سرعت گیر توسعه

سید احمد مشکانی در ادامه این پنل بخش معدن را به چهار حوزه مختلف تقسیم کرد و نقش علوم و مهندسی را برای آنها برشمرد. وی گفت: در اکتشاف۹۰‌درصد علوم (دانش) و ۱۰‌درصد مهندسی (و عملکرد) ایفای نقش می‌کند و نقش نیروی ماهر برجسته است. وی معتقد بود تصاویر ماهواره ای به تنهایی معدن پیدا نمی کنند.

وی در ادامه گفت: در استخراج، ۹۰‌درصد مهندسی و ۱۰‌درصد علم و در فرآوری، ۸۰درصد مهندسی و ۲۰درصد علوم ایفای نقش می‌کند و در بازرگانی هیچ‌کدام از این موارد نیست و بیشتر مهارت است؛ مهارت تجمیع علم و مهندسی. مشکانی در ادامه عنوان کرد: در اکتشاف جای گسترده ای برای هوشمندسازی نداریم.

مشکل اصلی مشکل نیروی کار ماهر است. باید دید که در کدام موضوع می توان هوشمند‌سازی را مطرح کرد و کجا باید با سرعت کمتری حرکت کنیم. هوشمند‌سازی و انقلاب چهارم صنعتی یک الزام است؛ انتخاب نیست و راه دیگری نداریم. این در حالی است که بخش خصوصی پیشران است؛ نه به منابع دولتی نیاز دارد و نه بوروکراسی دولتی دارد؛ اما متاسفانه بخش خصوصی مستقیما رونق چندانی در ایران ندارد.

تبصره‌های سیستم بوروکراتیک کشور سرعت‌گیر مهمی در برابر این قبیل تغییرات است؛ اما بخش خصوصی در حوزه هوشمند‌سازی قطعا مسیر خود را طی می‌کند. نکته مهم اینکه باید در این حوزه از خودنمایی و اصطلاحا Showing Off فاصله بگیرید. اول باید درک کنیم (چه می خواهیم) و سپس اجرا کنیم. راهی جز پذیرش هوشمندسازی نداریم؛ ولی بعضا دانش استفاده از برخی چیزها را هم نداریم.

همکاری با پروژه های دانشگاهی برای ورود هوش مصنوعی به معادن

محمد جواد مقصودی در ادامه این نشست به سیستم‌های ابری اشاره کرد و گفت: یکی از زیرساخت‌های انقلاب چهارم صنعتی، بحث سیستم‌های ابری است. یکی از حسن های آن همین نکته است که دیتاهای موجود از نقاط مختلف را بتوان با دسته بندی هوشمند ارائه کرد.

این مطلب موجب خواهد شد تا سایر شرکت‌ها به‌سادگی از این اطلاعات استفاده کنند؛ به جای آنکه برای ارائه توانمندی ها و دستاوردها حتما نمایشگاه یا رویدادی نیاز باشد. نکته دیگر آنکه بخش خصوصی به دنبال چیزی می‌رود که به آن نیاز داشته باشد یا از آن فرآیند منتفع شود. با توجه به تجربیات پیشین می‌توان گفت احتمال آن کم است که بخش دولتی در این مسیر گام بردارد.

نکته دیگر آنکه با هوش مصنوعی و الگوریتم ها راه های بهینه ای پیدا می‌شود که بعضا تجربه ای در این خصوص وجود نداشته است تا جایی که می توان گفت چیزی پشت آن نبوده است.

این مطلب را باید در نظر گرفت که با داده‌های در اختیار می توان سودهای اعجاب آوری به دست آورد. پیشنهاد می‌شود در پروژه های فوق‌لیسانس یا دکترا، این الگوها را تعریف کنیم تا در فرآیندهای بین رشته ای از هوش مصنوعی و معدن، محصولی ارائه شود که به نفع کشور باشد.

شروع مطالعات هوشمندسازی معادن

در ادامه این نشست ملاطاهری به توانمندی های ایمیدرو پرداخت و عنوان کرد: زیرساخت‌های لازم را ایمیدرو می تواند فراهم کند.

در این خصوص پروژه هایی با همکاری دانشگاه صنعتی شریف انجام داده‌ایم. در دورنمای ۲۰۵۰ (در دست بررسی) می توان گفت ناگزیر هستیم انقلاب صنعتی نسل چهارم را مورد توجه جدی قرار دهیم و در این خصوص بسته های سیاستی برای ورود به دیجیتالی‌شدن و هوشمندسازی معادن مورد بررسی قرار گرفته است.

نقشه راه هوشمند‌سازی ایران در قالب مطالعات و مطالب تطبیقی هم‌اکنون در دستور کار قرار دارد. به‌عنوان نمونه برخی از معادن کشورهای توسعه‌یافته که با معادن ما شباهت دارد ساده ترین مسیری است که می‌تواند به اطلاعات جذابی منتهی شود.

پس از این رویکرد؛ چند معدن در ایران انتخاب می‌شود تا با طراحی هوشمندسازی آنها به عنوان یک مدل و طرح پایلوت مورد بررسی قرار گیرد. بر اساس این طرح های پایلوت، نقشه راه و دستورالعمل‌های پیرامونی آن در خصوص هوشمندسازی مورد بحث قرار خواهد گرفت. نکته مهم دیگر یا یک عارضه را می‌توان ارتباطات محدود با ذی‌نفعان عنوان کرد.

مثلا در بحث عناصر نادر خاکی بسیاری از افراد فعال بودند؛ اما از حال هم خبر ندارند. به عنوان نمونه دیگر (یکی از خروجی‌های طرح ۲۰۵۰) بحث خوراک پرینترهای سه‌بعدی بود. فراخوان دادیم چون فکر می کردیم کسی این کار را نکرده است؛ اما واقعیت آن بود که جلوی چشم ما در اطراف تهران چنین کالایی در حال تولید بوده است.

در این خصوص البته بحث مالکیت معنوی جدی و مهم خواهد بود؛ اگرچه هم اکنون در حال انعقاد قرارداد هستیم. از ویژگی های مهم مزایای پرینت سه‌بعدی بحث صرفه به مقیاس نیست؛ زیرا تولید برای ارقام محدود در زمان کم طرح ریزی شده است. وی در ادامه عنوان کرد: یکی از الزامات موفقیت این قبیل طرح ها برقراری ارتباطات موثر بین همه ذی‌نفعان است که پیگیر این مطلب بوده و به دنبال بسترسازی و جریان‌سازی بودیم.

خالصی در ادامه گفت: یکی از مهم‌ترین الزامات این است که موانع برجسته ای بر سر راه نباشد. یکی از این موانع مالکیت معنوی است. مثلا در حوزه طلا در بخش های مواجه با سیانور، نصب هر سنسور بین ۱۵۰ تا ۲۰۰ دلار هزینه دارد که مثلا برای کل سیستم چیزی نزدیک به ۴۵۰دلار هزینه می‌شود.

این در حالی است که همین سیستم را می توان با برخی تغییرات ۴۵‌هزار دلار فروخت و چیزی هم کم نخواهد داشت. اگر ارتباطات با جهان ذیل برجام باز هم محقق‌شود، می توان دانش فنی فروخت. نه اینکه فقط خریدار باشیم بلکه فروشنده نیز خواهیم بود؛ اگرچه به اخذ مالکیت معنوی نیاز خواهد بود.

بعضا با برخی شرکت‌های خارجی وارد شراکت شدیم تا مالکیت معنوی محصول را اخذ کنیم. مثلا برای ناخن های لودر نوآوری جالبی را شاهد بودیم که با یک دوربین تعداد ناخن های موجود را می شمرد؛ زیرا جدا شدن آن به معنی ورود به ماده معدنی و ساییده شدن مسیر فرآوری است. این قبیل نوآوری های ذیل مالکیت معنوی باید متعلق به یک نفر باشد.

اثر هوش مصنوعی بر اکتشافات

در اواخر این جلسه مباحث مختلفی مطرح‌شد که نمایندگانی از شرکت ملی مس ایران نیز در این گفت‌وگو حاضر شدند. اینکه در کانادا به کمک استفاده از بیگ دیتا یا اطلاعات گسترده و پردازش آنها به کمک هوش مصنوعی به معادن جدیدی دست پیدا کردند، نکته مهمی بود که به‌عنوان اثر هوش مصنوعی بر اکتشافات عنوان شد.

این در حالی است که بحث وزن دادن به داده‌ها اغلب توسط یک کارشناس صورت می‌گیرد. بنابراین ممکن است در این خصوص هوش مصنوعی اهمیت کمتری از کار کارشناسی داشته باشد.

این در حالی است که برخی معتقد بودند هوش مصنوعی می‌تواند وزن و اهمیت اکتشاف سطحی یا اصطلاحا اکتشافات چکشی را کاهش دهد اما واقعیت آن است که هزینه پایین نیروی کار ماهر در کشور یک نکته مهم به شمار می‌رود.

در این خصوص نمایندگانی از شرکت ملی مس ایران عنوان داشتند با همکاری دو دانشگاه در استرالیا و کانادا توانستند به موفقیت‌هایی دست یابند که نشان داد اکتشافات قابلیت هوشمند‌سازی دارد.

نتیجه آن تاکنون به دقت بالا در نقشه‌های زمین شناسی منتهی شده است؛ آن هم در شرایطی که همان‌گونه که متخصصان آموزش می‌‌بینند هوش مصنوعی نیز می‌‌تواند آموزش ببیند تا جایی که بعید نیست در آینده حضور کارشناس سر زمین اکتشافی چندان هم مهم نباشد.

به‌عنوان یک نمونه مشخص در بدنه اجرایی شرکت ملی مس ایران عنوان شد با داده‌های جدید به نتایجی رسیدیم که در نهایت کانی‌زایی مس را در اعماق برای برخی از ذخایر اثبات کرد و معتقد بودند اکتشافات پتانسیل بالایی برای هوشمندسازی دارد و باید به اتوماسیون اعتماد کنیم.

این پنل تخصصی از ویژگی‌‌های جذابی برخوردار بود که یکی از آنها توجه همگی بر اهمیت هوشمندسازی داده‌ها و ابعاد انقلاب چهارم صنعتی بود.

همه متفق‌‌القول بودند که هوشمندسازی یک الزام است و این الزام به زودی اثرات بزرگی بر معدنکاری در جهان بر جای خواهد گذاشت؛ اما درخصوص شرایط و ویژگی‌‌های آن اختلاف‌نظرهای مقطعی وجود داشت.