Будущее технического обслуживания в металлургической и горнодобывающей промышленности

Добыча и аффинаж металлов — один из старейших в мире, и, несмотря на то, что он значительно выиграл от использования современного оборудования и анализа данных, способ создания стоимости оставался неизменным на протяжении поколений. Будущее металлургического и горнодобывающего секторов сопряжено с некоторыми критическими проблемами, которые необходимо предвидеть и решать, чтобы колеса этой отрасли продолжали работать с прибылью.

Несмотря на растущий спрос, цены на металлы и другие полезные ископаемые остаются под сильным давлением из-за огромного объема продукции, поступающей на рынок. В результате производителям необходимо найти способы повышения эффективности затрат, чтобы защитить прибыль и обеспечить некоторую стабильность в постоянно меняющейся экономической среде.

Однако способность производителей добиваться большей эффективности подвергается сомнению из-за того, что основные игроки на рынке уже пожинают плоды автоматизации. Следующий этап на пути к большей эффективности требует от производителей более глубокого проникновения в сферу Индустрии 4.0. Хотя это может показаться гигантским скачком в неизвестность, это относительно небольшой и простой шаг для сектора, который уже широко использует данные в своей производственной среде.

Организации, занимающиеся добычей и выплавкой металлов, как правило, довольно продвинуты, когда речь идет о сборе данных из их производственных сред, и хорошо оснащены, чтобы извлечь выгоду из перехода к Индустрии 4.0. Эти компании собирают значительно больше данных, касающихся производственного процесса, чем большинство сегментов производственного сообщества, и гораздо чаще используют заводские архивы и платформы Industrial IoT для хранения и анализа этих данных.

Такая высокая степень зрелости данных связана с тем, что в металлургии секрет качества не обязательно в самих машинах, а в процессах, в которых они участвуют. Строгий контроль над методами и сроками определяет разницу между производством высококачественного продукта. и вообще ничего ценного. Производители внимательно следят за этим процессом и при этом собирают большие объемы данных, чтобы информировать производство и анализировать, как они работают. Теперь, когда тяжелая работа по извлечению данных из производственных сред завершена, можно получить огромное количество дополнительных преимуществ.

Профилактическое обслуживание предлагает значительные возможности для организаций, работающих в этой области экономики, для повышения эффективности. Надлежащие методы технического обслуживания жизненно важны для обеспечения бесперебойной работы производства и предотвращения катастрофических сбоев.

Огромная забота и внимание уже направлены на то, чтобы критически важные части оборудования, такие как горны, оставались полностью функциональными и в хорошем рабочем состоянии. Проблемы здесь могут быть катастрофическими для производства, затратами времени и огромных сумм денег. Что еще хуже, сбои в кузнице создают реальный риск причинения вреда людям, работающим в этих средах и рядом с ними.

Однако гораздо меньше внимания уделяется обеспечению оптимальной работы вспомогательных компонентов. В лучшем случае эти недооцененные части оборудования обслуживаются в соответствии со строгим графиком, что означает, что они обслуживаются независимо от того, нуждаются они в этом или нет. Этот подход также приводит к тому, что проблема с машиной или отдельным компонентом может проявиться за несколько месяцев до того, как ее обнаружат. Эти проблемы могут привести к остановке производственной линии и вторичному повреждению задействованных машин.

Продукты для автоматизированного профилактического обслуживания, такие как программный пакет Senseye PdM, представляют собой решение, позволяющее организациям немедленно добиться ощутимой экономии за счет одинакового уровня заботы и внимания ко всем производственным активам.

Вместо того, чтобы просить людей проверять каждый производственный актив вручную, мы создали алгоритмы машинного обучения, которые автоматически оценивают состояние промышленного оборудования. Мы достигаем этого, применяя алгоритмы самообучения к существующим выходным данным для отслеживания их небольших, но значительных изменений в вибрации, давлении, температуре, крутящем моменте, электрическом токе и других источниках, которые указывают на ухудшение состояния машины.

Вооружившись этим пониманием, производители могут осуществить точное техническое обслуживание в нужное время. Такой подход обеспечивает максимально бесперебойную работу оборудования, снижает риск катастрофического отказа оборудования и устраняет неэффективность и потери, связанные с чрезмерным техническим обслуживанием. Производители могут перейти от наблюдения за несколькими важными активами к тысячам, максимально увеличив эффективность и контроль за тем, что происходит на их производственных линиях.

Проблемы, стоящие перед металлургическим и горнодобывающим сектором, не уникальны и, конечно, не окончательны. Это отрасль, которая существует уже несколько тысячелетий и, несомненно, будет существовать еще несколько тысячелетий. Однако, учитывая проблемы, с которыми сталкивается этот сектор, победителями станут те, кто сможет продолжать поставлять высококачественный продукт по конкурентоспособной цене, что потребует более разумных и еще более эффективных операций. Профилактическое обслуживание — это одна из областей, в которой производители могут добиться ощутимой экономии и повышения эффективности, а также улучшить такие аспекты, как безопасность и экологичность. Базы данных, необходимые для реализации этого нового способа работы, уже созданы для большинства организаций, работающих в этом секторе.

Узнайте больше, загрузив наше тематическое исследование на Alcoa или заказав демонстрацию Senseye.