Minera de oro líder reduce el tiempo de inactividad no programado de la trituradora con DataMind AI
2 de abril de 2023
El reto
El cliente se enfrentaba a importantes problemas de fiabilidad relacionados con el circuito de trituración de la planta. La planta experimentaba un tiempo medio de inactividad anual de 250 horas.
El impacto financiero de este tiempo de inactividad no programado y la pérdida de producción asociada se estimó en 22.000 $/hora. Los fallos recurrentes provocaron un aumento de los costes de mantenimiento, una reducción de la productividad y riesgos para la seguridad.
La empresa buscaba una solución para identificar y prevenir proactivamente los fallos de los equipos.
La solución
El equipo de Razor Labs realizó un estudio del emplazamiento para cartografiar los equipos existentes y sus fallos. Identificó las trituradoras como uno de los cuellos de botella de la recuperación del emplazamiento y trazó un mapa de los sensores y fuentes de datos existentes, identificando las lagunas en las que era necesario desplegar sensores adicionales para una visibilidad óptima de los equipos.
- Para garantizar la visibilidad en línea del equipo, se instalaron 40 sensores en tres motores de trituradoras, cajas de engranajes, cojinetes y cintas transportadoras del circuito.
- La instalación de la solución DataMind AI se completó en una semana.
- DataMind AI aprovechó los datos de los sensores, que incluían vibración, corriente, temperatura y presión, imágenes de CCTV e informes de análisis de aceite. Fusionó todas las fuentes de datos para identificar la causa raíz de los fallos del equipo.
- La instalación de la solución no requirió conocimientos técnicos por parte del cliente.
El descubrimiento
DataMind AI fusionó datos de todas las fuentes de datos disponibles y descubrió las causas de los fallos de las trituradoras. Por ejemplo:
La fusión de los informes de análisis del aceite con los diversos datos de los sensores descubrió que se utilizaba el aceite incorrecto para 2 cajas de cambios, lo que provocaba un mayor desgaste del equipo.
La fusión de las imágenes de CCTV con los datos de los sensores y los informes de aceite detectó aflojamientos estructurales y de los pernos de montaje.
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