Monitorización de transportadores y materiales en tiempo real. DataMind AI descubre problemas en el revestimiento de la trituradora y evita averías en los equipos posteriores.
21 de febrero de 2024
Los revestimientos de las trituradoras son esenciales para el funcionamiento eficaz de cualquier trituradora. El desgaste de los revestimientos de la trituradora y las imprecisiones en la calibración de la separación de la trituradora pueden hacer que el mineral de tamaño excesivo pase desapercibido, causando potencialmente daños a los equipos posteriores, como el circuito de trituración.
La detección precoz de estos posibles problemas permite aplicar estrategias preventivas, protegiendo contra interrupciones de la producción, daños en los equipos, reparaciones costosas y peligros para la seguridad.
Se implementó DataMind AI en las cintas transportadoras de descarga de la trituradora para controlar el tamaño del mineral, la consistencia y la alineación y el desgaste de la cinta. Utilizando el hueco establecido en la trituradora y los datos recogidos, se fijaron umbrales para activar alertas.
En este escenario, el sofisticado análisis de visión por ordenador en tiempo real del tamaño del mineral, registrado por las imágenes de la cámara, detectó tamaños que superaban sistemáticamente la separación esperada de la trituradora de 140 mm.
Los análisis realizados durante 9 horas revelaron que los materiales alcanzaban hasta 280 mm. Tales desviaciones podían provocar daños importantes y paradas operativas del molino posterior, así como bloqueos potencialmente peligrosos de la trituradora, entre otros problemas.
La IA de DataMind proporcionó pruebas convincentes del tamaño excesivo del mineral. La recalibración del hueco de la trituradora y el retorno inmediato a la especificación del tamaño del mineral evitaron paradas del equipo y costes de mantenimiento.
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