Soziometrische Daten können die traditionelle Wertschöpfungskette stören und die Bergbauindustrie revolutionieren

Apr 22, 2023

T Die Bergbauindustrie entwickelt sich rasant weiter, da die Bergwerke die vierte industrielle Revolution (4IR) mit immer ausgefeilterer Ausrüstung und Automatisierung annehmen. Die „vernetzte Mine“ ist Realität geworden und steigert die Produktion, verbessert die Sicherheit, optimiert die Geräteauslastung und vieles mehr. Allerdings sehen wir neben dieser technologischen Revolution auch, dass sowohl die Führung als auch die Kompetenz der Mitarbeiter Schwierigkeiten haben, mitzuhalten. Menschen, Führung und menschliches Verhalten werden nicht in 4IR-Technologien integriert, was zahlreiche Herausforderungen mit sich bringen kann. Soziometrische Sensoren mit Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) können dazu beitragen, diese Herausforderung zu bewältigen, die traditionelle Wertschöpfungskette zu durchbrechen und Kultur, Verhalten und Führung in Bergwerken konstruktiv zu verbessern.

Von schweren Maschinen und der Arbeit im großen Maßstab hat sich die Bergbauindustrie mittlerweile zu einer kontinuierlichen und autonomen Produktion entwickelt, wobei der Schwerpunkt verstärkt auf Elektrifizierung, erneuerbaren Energien und der Reduzierung von Emissionen liegt. Sicherheit bleibt eine Priorität, und mit 4IR-Technologien, die mehr Automatisierung und Autonomie bieten, können Menschen von der Kohlenstoßfläche und weiter von der Gefahr entfernt werden.

Doch trotz technologischer Fortschritte sind Minen immer noch stark auf die menschliche Komponente angewiesen. Infolgedessen haben suboptimales menschliches Verhalten und Führung erhebliche negative Auswirkungen auf die Produktion, die Gerätenutzung, die Sicherheit und die Umwelt. Menschen und Führungskräfte sind Hindernisse auf dem Weg zur Nutzung von Technologie und zur Erzielung einer höheren Produktionsleistung, einer verbesserten Geräteauslastung und einer besseren Sicherheit. Bergbauunternehmen müssen sich mit menschlichen Verhaltens- und Führungslösungen befassen, die die Technologie ergänzen, die Leistung von Mitarbeitern und Führungskräften verbessern und allgemein wichtige Kennzahlen verbessern.

Soziometrische Sensoren messen Dinge wie Augenkontakt, Stimmlage, Körperausrichtung und Nähe zu anderen, die alle analysiert und zur Wertschöpfung genutzt werden können. Dies geschieht durch das Sammeln von Daten, die dazu genutzt werden können, die Führung bei der Verbesserung der Produktion, der Geräteauslastung und der Sicherheit zu unterstützen. Durch maschinelles Lernen können diese Daten weiter genutzt werden, um vorherzusagen, welches Verhalten zu bestimmten Ergebnissen beiträgt.

Beispielsweise könnten bestimmte soziometrische Daten darauf hindeuten, dass ein Unfall unmittelbar bevorsteht. Dies könnte als Aufforderung dienen, Geräte abzuschalten oder Mitarbeiter zu warnen. Soziometrische Daten können auch verwendet werden, um verschiedene Führungs- und Lernstile objektiv zu bewerten und die Leistung anhand von KPIs zu messen, wobei die Daten als Beweismittel dienen, um Verhaltensänderungen voranzutreiben. Diese Informationen können auch mit anderen Daten von Wearables wie Herzfrequenz, Atemfrequenz, Pulssauerstoffgehalt und mehr kombiniert werden, um einen Mehrwert zu liefern.

Ein positiver Einfluss auf die Effizienz und Führung eines Menschen kann enorm vorteilhaft sein, menschliches Verhalten lässt sich jedoch normalerweise nur schwer objektiv messen und überwachen. Soziometrische Sensortechnologie kann dieser Herausforderung wirksam begegnen und Bergwerken dabei helfen, die Lücke zwischen maschinellem Fortschritt und menschlicher Leistung zu schließen, indem sie Bergbauunternehmen die Möglichkeit gibt, Kennzahlen rund um soziale und emotionale Intelligenz sowie traditionelle Kennzahlen für Führung und Engagement zu messen und zu überwachen.

Sensorausgaben von Maschinen und der Umgebung können zusammen mit soziometrischen Sensoren integriert werden, um ein vollständiges Bild davon zu erstellen, was zu jedem Zeitpunkt in einer Mine passiert, mit Live-Feedback und ML, um jedes Element der verbundenen Mine radikal zu verändern. Durch die Abbildung von Führung und persönlichen Interaktionen anhand realer Daten können Bergbauunternehmen verstehen, welches Verhalten zu bestimmten Ergebnissen führt, und Verhaltens- und Führungsstile in Echtzeit anpassen.

Durch die innovative Integration bahnbrechender Technologien wie der Bergbauautomatisierungstechnologie, der erneuerbaren Energietechnologie und der soziometrischen Sensortechnologie in das Minen- und Prozessdesign ist es möglich, radikale Durchbrüche bei der Leistungsverbesserung zu erzielen.