de.wedoany.com-Bericht: Die Division El Teniente des chilenischen Staatsunternehmens Codelco testet ein technisches System, das Künstliche Intelligenz, Kameras und ferngesteuerte Roboterarme kombiniert, um nicht brechbares Material auf Förderbändern zu erkennen und zu entfernen. Ziel ist es, die Exposition der Arbeiter gegenüber risikoreichen Aufgaben zu reduzieren und den kontinuierlichen Betrieb der Brechprozesse sicherzustellen.
Der Pilotversuch wird im Rahmen einer Vereinbarung durchgeführt, die von der Innovationsabteilung von El Teniente gemeinsam mit der Codelco-Konzernabteilung für Innovation und Technologiemanagement (Gerencia Corporativa de Innovación y Tecnología) vorangetrieben wird; auch die Division Chuquicamata ist an dem Programm beteiligt. Derzeit finden die Tests im Labor der Firma MIRS in Santiago statt, wobei reale Daten, Erze und Materialien von El Teniente verwendet werden. Ziel ist es, zu bewerten, ob ein System in der Lage ist, Materialien wie Holz, Gummi, Kabel oder Siebe, die sich im Bergbaugestein befinden, zu identifizieren und zu entfernen.
Das Projekt konzentriert sich hauptsächlich auf die Sekundär- und Tertiärbrechstufen der Superintendencia de Molienda Convencional (Abteilung für konventionelle Mahlung). Derzeit müssen Bediener die Anlage anhalten und das Förderband verriegeln, um diese Materialien manuell zu entfernen. Dieser Prozess setzt sie nicht nur direkt den Arbeitsrisiken aus, sondern führt auch zu Produktionsstillständen. Matías Pastén, Ingenieur der Innovationsabteilung von El Teniente, erklärte, dass der Bedarf aus der Zunahme von industriellen Feststoffabfällen (RISES) im Prozess resultiert. Der Schwerpunkt liegt darauf, die Risikoexposition durch ein ferngesteuertes Abfallentfernungssystem zu eliminieren und zu vermeiden, dass Arbeiter das Förderband für diese Aufgaben betreten müssen. Carlos Liberona, Leiter der SAG-Anlage von El Teniente, wies darauf hin, dass das Programm auf ein wiederkehrendes Problem zurückgeht: Monatlich werden etwa 50 Tonnen Abfälle entfernt, hinzu kommen Schäden an Brechern, die durch das nicht rechtzeitige Erkennen dieser Materialien verursacht werden.
Das System erkennt nicht brechbares Material durch über dem Förderband installierte Kameras und Künstliche Intelligenz, identifiziert und klassifiziert es anhand seiner Eigenschaften und der damit verbundenen Risiken. Anschließend werden diese Daten in einen Roboterarm integriert, der mit speziell entwickelten Werkzeugen ausgestattet ist, um eine sichere und effiziente Materialentnahme zu ermöglichen. Consuelo Figueroa, Leiterin der Sekundärbrechabteilung von El Teniente, betonte, dass der Einsatz Künstlicher Intelligenz neue Möglichkeiten für den Betrieb eröffne. Sie erklärte, dass es zwar bereits automatisierte Prozesse gebe, diese Art von Künstlicher Intelligenz jedoch weder in der Division noch in diesem Prozess bisher eingesetzt werde. In Zukunft könnte diese Technologie auf andere Bereiche ausgeweitet werden, in denen nicht brechbares Material erkannt werden muss.
Nach Abschluss des Pilotversuchs ist der nächste Schritt die Durchführung von industriellen Feldversuchen vor Ort, um die Leistung des Systems unter realen Betriebsbedingungen zu bewerten. Im weiteren Verlauf des Projekts müssen Infrastruktursanierungen, die Integration des Roboterarms sowie die Überprüfung der Betriebsergebnisse gemeinsam mit den Betriebs- und Wartungsteams geprüft werden.
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