Формирование будущего обслуживания в металлургии и горном деле

Бизнес добычи и переработки металлов — один из старейших в мире, и хотя он значительно выиграл от современных станков и анализа данных, способ создания стоимости оставался прежним поколениями. Будущее сектора металлов и горного дела представляет критические вызовы, которые нужно предвосхитить и управлять, чтобы колеса этой отрасли продолжали вращаться прибыльно.

Пока растет спрос, цена, которую металлы и другие минералы могут достичь, остается под интенсивным давлением из-за огромного объема продукта, входящего на рынок. В результате производителям нужно находить эффективности затрат для защиты нижней линии и обеспечения стабильности в вечно флуктуирующей экономической среде.

Способность производителей доставлять большие эффективности, однако, ставится под вызов тем, что ключевые игроки рынка уже собрали низко висячие плоды автоматизации. Следующий этап пути к большей эффективности требует от производителей шагнуть дальше в область Industry 4.0. Пока это может показаться гигантским прыжком в неизвестность, для сектора, который уже отлично использует данные в производственных средах, это относительно небольшой, прямолинейный шаг.

Организации, вовлеченные в добычу и плавку металлов, как правило, довольно продвинуты в сборе данных из производственных сред и хорошо оборудованы для капитализации на переходе к Industry 4.0. Эти компании собирают значительно больше данных, относящихся к производственному процессу, чем большинство сегментов производственного сообщества, и гораздо чаще используют factory historians и промышленные IoT-платформы для хранения и анализа этих данных.

Эта высокая степень зрелости данных исходит от того, что в металлургии секрет качества не обязательно в самих станках, а в процессах, в которых они участвуют. Строгий контроль над методами и таймингами делает разницу между производством высококачественного продукта и отсутствием чего-либо ценного. Производители следят за этим процессом плотно, и делая это, собирают большие объемы данных для информирования производства и обзора их выполнения. С выполненной тяжелой работой по извлечению данных из производственных сред, теперь достижима огромная дополнительная ценность.

Предиктивное обслуживание предлагает значительную возможность для организаций, работающих в этой области экономики, улучшить эффективность. Хорошие практики обслуживания жизненно важны для поддержания производства онлайн и предотвращения катастрофических отказов.

Треmennое количество заботы и внимания уже уходит на обеспечение того, что критические части оборудования, такие как плавильни, остаются полностью функциональными и в хорошем рабочем порядке. Проблемы здесь могут быть катастрофическими для производства, стоимостью времени и огромных сумм денег. Хуже того, отказы плавилен создают реальный риск вреда людям, работающим в и вокруг тех сред.

Намного меньше внимания уделяется обеспечению того, что вспомогательные компоненты работают оптимально. В лучшем случае эти недооцененные части оборудования обслуживаются по строгому расписанию, значит, их сервят, нужно им это или нет. Этот подход также приводит к возможности, что проблема со станком или отдельным компонентом может пройти месяцы до обнаружения. Эти проблемы могут остановить производственную линию и вызвать вторичный ущерб задействованным станкам.

Автоматизированные продукты предиктивного обслуживания вроде Senseye PdM предоставляют решение, позволяя организациям достигать осязаемых экономий немедленно, применяя похожий уровень заботы и внимания ко всем производственным активам.

Вместо просьбы людям проверять каждый производственный актив вручную, мы создали ML-алгоритмы, автоматически оценивающие состояние промышленного оборудования. Мы достигаем этого, применяя самообучающиеся алгоритмы к существующим выходным данным для мониторинга их малых, но значимых вариаций в вибрации, давлении, температуре, крутящем моменте, электрическом токе и других источниках, указывающих на деградацию здоровья станка.

Вооруженные этим инсайтом, производители могут реализовывать именно нужные вмешательства в нужное время. Этот подход обеспечивает максимально плавную работу станков, снижает риск катастрофических отказов и устраняет неэффективности и отходы, связанные с чрезмерным обслуживанием. Производители могут перейти от мониторинга горсти критических активов к тысячам, максимизируя эффективность и контроль с комплексной картиной того, что происходит по их производственным линиям.

Вызовы, стоящие перед сектором металлов и горного дела, не уникальны и निश्चित не терминальны. Это отрасль, существующая тысячелетиями, и безусловно продолжит работать еще несколько. Учитывая вызовы, с которыми сталкивается сектор, победителями будут те, кто сможет продолжать доставлять высококачественный продукт по конкурентоспособной цене, задача, требующая более умных, все более эффективных операций. Предиктивное обслуживание — одна из областей, где производители могут достичь осязаемых экономий и эффективностей, одновременно улучшая аспекты вроде безопасности и экологической производительности. Дановые основы для внедрения этого нового способа работы уже на месте для большинства организаций, работающих в этом секторе.

Узнайте больше, скачав наш кейс-стади по Alcoa или записавшись на демо Senseye.