OES, Maden Kamyonlarının Dağıtımını Optimize Etmek İçin Yapay Zeka ve Telematik Sistemleri Kullandı
1 Kasım 2026 · 2 dk okuma
OES, maden sahalarındaki kamyonların dağıtımını optimize etmek ve duruş sürelerini azaltmak amacıyla mevcut izleme sistemlerinin üzerine yapay zeka modülleri ekledi. Bu uygulama, 240'tan fazla araçtan oluşan bir filoda, özellikle 130 ve 220 ton kapasiteli BelAZ 75131 ve 75306 kamyonları ile 25'ten fazla ekskavatör üzerinde gerçekleştirildi.
Sistem, mevcut altyapının üzerinde çalışan iki ana modülden oluşuyor. İlk modül olan yapay zeka dengeleyici, her aracın varış süresini hesaplayan bir sinir ağı algoritması, her üç dakikada bir onlarca yerleşim seçeneğini değerlendiren bir dengeleme algoritması ve operatörlerle iletişim için metinden konuşmaya ve konuşmadan metne dönüştürme teknolojilerini içeren 40'tan fazla model barındırıyor. Bu sistem, kuyrukları 30 dakika öncesinden tahmin ederek yakıt ikmali süreçlerini yönetiyor ve arıza durumlarında filoyu anında yeniden dağıtarak talimatları doğrudan sürücülerin kabinindeki tabletlere iletiyor.
İkinci modül olan OES MAS, her biri farklı sorumluluk alanlarına sahip 30'dan fazla uzmanlaşmış yapay zeka ajanından oluşan bir sistemdir. Bu ajanlar; araç modellerine göre standart yakıt ikmali sürelerini, yükleme döngülerini, vardiya değişimlerini, güzergah üzerindeki teknik hızları, yükleme kalitesini ve navigasyon ekipmanlarının durumunu takip ediyor. Her sapma; olay, uyarı, ihlal ve talimat şeklinde bir yaşam döngüsüne sahip olup, sürücüden vardiya amirine kadar üç aşamalı bir yükseltme sürecine tabi tutuluyor. Ayrıca tüm kayıplar gerçek zamanlı olarak parasal değere dönüştürülerek dijitalleştiriliyor.
Veri akışı, tüm aktif filoya takılan Galileosky 7x ve 10 terminalleri aracılığıyla sağlanıyor. Araçlardan her 1 ila 5 saniyede bir gelen veriler, yakıt seviyesi ve basınç sensörleri ile desteklenerek OES IIoT platformuna iletiliyor. Bu platform, BelAZ, Komatsu ve Caterpillar marka araçlardan gelen telemetri verilerini tek bir formata dönüştürerek yapay zeka modüllerine aktarıyor.
2024 ve 2025 yılları arasında aşamalı olarak uygulanan sistem sonucunda, aynı filo kapasitesiyle maden kütlesi taşıma miktarı yüzde 10, ekskavatör verimliliği ise yüzde 17 arttı. Kamyonların yükleme kuyruğundaki bekleme süreleri yüzde 30 azalırken, ekskavatörlerin kamyon eksikliği nedeniyle yaşadığı boşluklar yüzde 20 düştü. Dispeçerlerin üzerindeki iş yükü yüzde 60 ila 70 oranında azaldı ve sistemin ilk çalışma ayında 20 milyon ruble tutarında ekonomik etki sağlandığı bildirildi.