عمليات التعدين الذكية -- روبوتات السرب المدعومة بالذكاء الاصطناعي

التحدي

مثّل هذا المشروع عمليات تعدين تنفذها أنظمة روبوتية سربية مدعومة بالذكاء الاصطناعي بثلاثة أنواع من الروبوتات:

• الحفارات: روبوتات بذراعين (تكوينات إزميل أو منشار). يمكن للحفار ذي الإزميل والمنشار العمل بشكل مستقل؛ التكوينات الأخرى تتطلب عملاً جماعيًا.
• الجامعات: تكوينان — إما أنها تحمل الخام بنفسها (تعمل كجامعات وناقلات)، أو تتعاون مع ناقل منفصل.
• المسّاحات: تُستخدم لأغراض رسم الخرائط، مع قرارات تشغيلية تعتمد على المسافة إلى الروبوتات الأخرى وتردد المسح.

كان التحدي هو دراسة السلوك التشغيلي لهذه الروبوتات لتخطيط معين وفهم كيف تؤثر الإعدادات المختلفة على مقاييس الأداء. يلعب تكوين تخطيط المنجم أيضًا دورًا مهمًا في استراتيجية التنسيق.

بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم معدات تقليدية (لوادر وناقلات) لنقل المواد من مخزونات تحت الأرض إلى دائرة المعالجة.

الحل

تم بناء نموذج في AnyLogic باستخدام مكتبة مناولة المواد ومكتبة السوائل وما يقرب من 30 وكيلاً مختلفًا لبنية النموذج الكاملة.

توليد التخطيط التلقائي

كانت إحدى أهم الميزات بناء تخطيط المنجم تلقائيًا، حيث ستتغير استراتيجية السرب اعتمادًا على تكوين الحجرات والممرات ومساحة الحركة. تم بناء التخطيط بالكامل في ملف Excel يقرأه AnyLogic لبناء تكوين المنجم قبل بدء المحاكاة.

نظام خبير لتنسيق الروبوتات

نظرًا لأن هذه كانت الخطوة الأولى نحو سلوك سرب أكثر ذكاءً بالذكاء الاصطناعي، تم بناء نظام خبير بقواعد سلوكية لاستراتيجية العمل الجماعي. تم دمج هذا مع تجنب العوائق في مكتبة مناولة المواد في AnyLogic، مما حقق نتائج أداء مشابهة لما كان متوقعًا مع الذكاء الاصطناعي.

النتائج

تم استخدام المحاكاة لفهم أداء مجموعات مختلفة من الروبوتات لتخطيطات مختلفة، وهو ما كان ذا صلة كبيرة لأن النتائج التشغيلية كانت مجهولة وغير قابلة للمعرفة بدون محاكاة. نظرًا لأن بعض الروبوتات لم تكن موجودة بعد، تم استخدامها أيضًا لتحديد أي الروبوتات يجب بناؤها أولاً، حيث أثبتت بعض المجموعات أنها تعمل بشكل أفضل مع أنواع معينة من الروبوتات.

خصائص المشروع

• الصناعة: التعدين، الروبوتات
• النموذج: أحداث منفصلة
• المدة: شهر واحد