かつてその象徴的な携帯電話で有名で、 ノキア ここ数十年で顕著な変革を遂げました。
現在、ネットワークインフラストラクチャのグローバルリーダーであるフィンランド企業は、5G通信から産業オートメーションまで、あらゆるものを強化する重要な接続ソリューションを提供しています。
この進化の最前線にあります デビッド・デ・ランチェロッティ、NokiaのCNS Enterprise Campus Edge Salesの副社長は、業界全体でデジタル変革を可能にする上で重要な役割を果たしています。
この排他的なQ＆Aで Robotics＆Automation News、De Lancellottiは、自動化、ロボット工学、高度なネットワーキングテクノロジーが採掘輸送を再構築する方法について説明します。
鉱業はしばしばレガシーの重工業と見なされますが、企業が自律運搬システム、ロボット掘削リグ、およびドローンベースの監視を採用して、安全性、効率、持続可能性を改善するため、急速な変化を遂げています。
人工知能を使用して頑丈な地形をナビゲートする自動運転トラックから、機械学習を搭載した予測メンテナンスシステムまで、鉱業セクターは産業デジタル化の実証済みの基盤になりつつあります。
安全で高性能のプライベートワイヤレスネットワークを構築するノキアの専門知識は、このシフトの重要なイネーブラーであり、自律システムが最もリモートで要求の厳しい環境でも確実に通信できるようにします。
以下の会話では、De Lancellottiは、リモートオペレーションセンターの重要性の高まり、排出量の削減におけるリアルタイムデータの役割、および企業が輸送およびメンテナンスシステムを近代化する際に直面する課題を強調しています。
彼はまた、リソースの使用を最適化し、二酸化炭素排出量を削減することにより、自動化が環境、ソーシャル、ガバナンス（ESG）の目標をどのようにサポートできるかを探ります。
このインタビューが明らかにしているように、鉱業は地球をより深く掘り下げているだけでなく、デジタル変革をより深く掘り下げており、ノキアは道をリードしています。
NokiaでのCNS Enterprise Campus Edge SalesのVP、Davidde Lancellottiへのインタビュー
デビッド・デ・ランチェロッティ
ロボット工学と自動化のニュース：デジタル化は鉱業セクターにどのような影響を与えますか？
デビッド・デ・ランチェロッティ：鉱業部門は伝統的に昔ながらの重工業と見なされてきましたが、進行中のデジタル化の取り組みはすでに影響を及ぼしています。
輸送プロセスを特に見ると、技術革新は生産性を向上させるだけでなく、持続可能な慣行を改善しています。
自動化とロボット工学は重要な役割を果たしており、課題と市場の需要の変化に直面して、企業が競争力、適応性、回復力を維持することがますます重要になっています。
R＆A：自動化とロボット工学は鉱業および輸送業界にどのような利点をもたらしますか？
DDL：自動化とロボット工学は、この変換の最前線にある自律車、特にトラックを使用して、自律運搬システム（AHS）の革命を促進しています。
高度なセンサー、GPSおよび人工知能（AI）を備えたこれらの自動運転車は、複雑な採掘環境をナビゲートし、ルートを最適化し、人間の介入なしで動作させます。
自動運転トラックは、より長い動作時間と合理化された輸送サイクルを通じて、潜在的に危険な状況から人間のオペレーターを除去することにより、安全性を高め、生産性を高めます。
AHSには、生産性へのプラスの影響など、いくつかの利点があります。継続的な動作と最適化された運搬サイクルは、手動操作と比較した場合、より高い材料の動きにつながります。
自動化は、コストを削減するのにも役立ちます。燃料消費量の削減、最適化されたメンテナンススケジュール、および人件費の削減は、大幅な運用貯蓄に貢献します。最後に、自動化とロボット工学は安全性を高めます。
人間のドライバーが潜在的に危険な環境から削除されると、事故や負傷のリスクが大幅に減少します。
R＆AN：マイニングのロボット工学と自動化はどのように掘削と掘削プロセスを強化していますか？
DDL：高度なセンサーと制御システムを備えたロボットドリルリグと掘削機は、これらの重要なマイニング操作の精度と効率を改善しています。
自動掘削システムは、高精度で動作し、掘削パターンを最適化し、逸脱を最小限に抑えます。これにより、爆破された材料の品質が向上し、再ドリルの必要性が低下し、全体的な生産性が向上します。
同様に、ロボット掘削機は、不利な状態であっても継続的に動作し、材料抽出の速度と一貫性を改善することができます。
R＆AN：現代の鉱業業務でドローンはどのような役割を果たしますか？
DDL：ドローン、または無人航空機（UAV）は、鉱業組織によってますます使用されています。
高解像度のカメラとセンサーを使用すると、ドローンはリアルタイムで採掘操作を監視し、輸送活動のより良い監視と管理を可能にします。
ドローンは、輸送ルートを検査し、潜在的な危険を検出し、交通の流れを監視できます。また、正確なボリューム測定と追跡を提供することにより、在庫管理を支援することもできます。
さらに、ドローンを緊急時に使用して、事故や機器の故障の場合に状況を迅速に評価し、直接救助活動を迅速に評価できます。
R＆A：リモートオペレーションセンター（ROC）は採掘効率にどのように貢献しますか？
DDL：採掘輸送における自動化とロボット工学の増加には、リモート操作センター（ROC）の開発が伴います。
これらの集中制御センターは、リモートの監視と自動運転車と機器の制御を可能にし、シームレスな統合と最適化されたパフォーマンスを確保します。
ROCは、統一されたデータ集約、分析、および意思決定サポートプラットフォームを提供します。 ROCSは、自動運転トラック、ロボット機器、UAVを含む複数のソースからのリアルタイムデータを活用することにより、採掘輸送の積極的な管理を可能にします。
これには、フリートスケジュールの最適化、メンテナンス要件の予測、異常や混乱への迅速な対応が含まれます。
R＆AN：自動化、ロボット工学、デジタル化は、鉱業のメンテナンスおよび輸送システムをどのように変換していますか？
DDL：自動化、ロボット工学、デジタル化は、AIと機械学習（ML）を搭載した予測メンテナンスを利用することにより、マイニング輸送システムに革命をもたらしています。
車両とインフラストラクチャに埋め込まれたセンサーは、リアルタイムデータを生成します。リアルタイムデータは、機器の障害を予測し、負荷スケジューリングを最適化し、データ駆動型の決定を下すために分析されます。
これらのテクノロジーは、ダウンタイムを最小限に抑え、生産性を最大化し、全体的な運用を改善するのに役立ちます。
さらに、リモートオペレーションセンターは、集中制御、フリートの最適化、リアルタイム監視を可能にし、シームレスな調整と混乱に対する迅速な対応を確保します。
R＆AN：鉱業におけるデジタル化、自動化、ロボット工学の採用にどのように持続可能性要因がありますか？
自動運転車は燃料消費を最適化し、排出量を削減できますが、ロボットシステムは無駄を最小限に抑え、リソースの利用を改善し、より持続可能な採掘作業につながります。
さらに、これらの自律型およびロボットシステムによって収集されたリアルタイムデータを分析して、プロセスを最適化し、ボトルネックを特定し、継続的な改善のための情報に基づいた意思決定を促進できます。
R＆A：採掘輸送における自動化とロボット工学の採用における主な課題は何ですか？
DDL：多くの利点にもかかわらず、自動化とロボット工学の広範な採用は、いくつかの理由で妨げられています。
1つ目は、これらのテクノロジーを導入するには、機器、ソフトウェア、インフラストラクチャへのかなりの前払い投資が必要です。
2番目の課題は、信頼できるネットワークと堅牢なサイバーセキュリティ測定がこれらの技術の効果的かつ安全な運用にとって重要であるため、データセキュリティと接続性です。
3番目は労働力の移行です。つまり、自動化への移行では、これらの高度なシステムを管理、運用、維持するために、労働力を訓練および再訓練する必要があります。
しかし、これらの技術を受け入れることの長期的な利点は、課題をはるかに上回っています。自動化とロボット工学は、運用効率と安全性を改善し、鉱業業務の全体的な持続可能性に貢献します。
エネルギー消費を削減し、排出量を最小限に抑え、リソースの利用を最適化することにより、これらのテクノロジーは環境保護に対する業界のコミットメントと一致します。
#Nokiaが採掘輸送において自動化とロボット工学の動力をどのように動かしているか