في مجال الإنشاءات الهندسية الحديثة والنقل اللوجستي، تُعد سلامة عمليات الرافعات المتنقلة أمرًا بالغ الأهمية. تواجه مؤشرات عزم التحميل التقليدية مشاكل مثل تأخر الاستجابة وعدم كفاية قدرات تحليل البيانات. بعد عدة أيام من المحاكاة والتدريب، مختبر SeeZol للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي وقام فريق البحث والتطوير بالشركة بدمج الذكاء الاصطناعي فيه وأدرك التطبيق الأساسي للذكاء الاصطناعي في مؤشر عزم الحمل للرافعات المتنقلة:
1. تحليل ومعالجة البيانات الذكية في الوقت الفعلي:
تستطيع خوارزميات التعلم الآلي معالجة البيانات متعددة الأبعاد بكفاءة، مثل وزن الرفع وزاوية ذراع الرافعة التي تجمعها مستشعرات الرافعات المتحركة. وباستخدام الشبكات العصبية كمثال، من خلال التعلم العميق لبيانات التشغيل التاريخية، يمكن بناء نموذج دقيق للتنبؤ بعزم الحمل الديناميكي، مما يقلل معدل الخطأ بنسبة 20%-30% مقارنةً بطرق الحساب التقليدية. وفي الوقت نفسه، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحديد البيانات غير الطبيعية، وتصحيح البيانات الخاطئة تلقائيًا الناتجة عن عطل في المستشعر أو ظروف العمل المفاجئة، وإطلاق الإنذار الفوري لضمان موثوقية البيانات.
2. التنبؤ بالمخاطر المحتملة والتحذير النشط:
استنادًا إلى كمّ هائل من بيانات الحوادث التاريخية وبيانات التشغيل الاعتيادية، يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنية التحليل التنبئي لإنشاء نموذج للتنبؤ بالمخاطر. يدمج هذا النموذج معلمات التشغيل وحالة المعدات والعوامل البيئية. عندما يكتشف أن زاوية ذراع الرافعة ونصف قطر العمل قريبان من المنطقة المعرضة للحوادث وأن الحمل يستمر في التزايد، يُصدر تحذير برتقالي مُسبقًا حتى في حال عدم بلوغ عتبة الإنذار التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، يُمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا التنبؤ بإجهاد واحتمالية تعطل المكونات الرئيسية، مثل الحبال السلكية والأسطوانات الهيدروليكية، استنادًا إلى عمر خدمة المعدات وسجلات الصيانة، مما يُساعد الشركات على إجراء الصيانة الوقائية وتقليل مخاطر الحوادث.
3. مساعدة في اتخاذ القرارات الذكية وتحسين العمليات:
تُمكّن خوارزميات التعلم المُعزّز الذكاء الاصطناعي من توفير دعمٍ في اتخاذ القرارات للمشغلين في السيناريوهات المُعقّدة. فعندما تحتاج رافعةٌ متنقلةٌ إلى رفع أجسامٍ ثقيلةٍ في مساحةٍ صغيرة، يُراعي الذكاء الاصطناعي حجمَ المساحة وموقعَ العوائق ومعايير أداء المعدّات بشكلٍ شاملٍ لتخطيط أفضل حلول تمديد ذراع الرافعة وتدويرها ورفعها، بما يُوازن بين السلامة والكفاءة. وفي الوقت نفسه، يُراقب الذكاء الاصطناعي سلوك التشغيل آنيًا. وبمجرد رصد أيّ ميولٍ خطرةٍ كالتسارع المُفرط وتجاوز نطاق السعة، تُصدر تنبيهاتٌ واقتراحاتٌ تصحيحيةٌ فورًا للحدّ من الأخطاء البشرية.
4. إدارة العمليات التعاونية متعددة الأجهزة:
عندما تعمل عدة رافعات متنقلة معًا في مشاريع ضخمة، يدمج الذكاء الاصطناعي تقنية إنترنت الأشياء لبناء نظام إدارة عمليات تعاوني. يراقب النظام حالة التشغيل وموقع كل جهاز وبيانات الحمل آنيًا. عند اكتشاف أي تعارض في التشغيل بين الأجهزة (مثل تداخل نصف قطر دوران ذراع الرافعة)، يُنسّق نظام الذكاء الاصطناعي تلقائيًا تسلسل التشغيل والإجراءات لتجنب حوادث التصادم وضمان بناء آمن وفعال.
سيواصل فريق SeeZol دراسة الذكاء الاصطناعي في مجال آلات البناء. على سبيل المثال، يُمكن للجمع بين خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتقنية التوأم الرقمي تحقيق محاكاة آنية وتقييم دقيق لمخاطر عملية التشغيل؛ كما سيُعزز التكامل العميق للذكاء الاصطناعي مع تقنيات الجيل الخامس وإنترنت الأشياء تطوير أنماط تشغيل جديدة، مثل مواقع البناء الذكية والموانئ الذكية. ومع انتشار التكنولوجيا وخفض التكاليف، سيتوسع نطاق تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال آلات البناء، مما يُعطي زخمًا قويًا لتطوير معايير السلامة والكفاءة في هذه الصناعة.
