Cuantificar el impacto de DataMind AI™ en las operaciones de una explotación minera
20 de marzo de 2024
El paso a estrategias basadas en datos en el mantenimiento industrial marca una evolución significativa en el enfoque de la fiabilidad de los equipos y la eficiencia operativa. Nuestro equipo de expertos ha recopilado datos de varios centros seleccionados en los que se desplegó DataMind AI™ a principios de 2023. Esta entrada de blog resume el impacto medio del sistema de Mantenimiento Predictivo DataMind AI™, instalado en hasta 10 máquinas de un mismo emplazamiento minero a través de unas cuantas métricas clave:
- Reducción de los tiempos de inactividad imprevistos
- Disponibilidad de equipos
- Costes de mantenimiento
- Optimización del proceso
- Seguridad
Este impacto medio es una visión conservadora de las mejoras cuantificables que aporta DataMind AI™ en entornos reales.
Reducir los tiempos de inactividad imprevistos
Entre las conclusiones de esta revisión de un año de duración se encuentra la reducción del tiempo de inactividad no planificado en una media de 30 horas en un solo centro. Esta cifra es un testimonio de las capacidades predictivas de la IA de DataMind™que permite anticipar y mitigar posibles fallos antes de que puedan interrumpir las operaciones. Esto permite a los equipos de mantenimiento in situ ejecutar acciones prescriptivas durante las ventanas de mantenimiento programadas. Las implicaciones de esta reducción se traducen en un importante ahorro de costes y en una mejora de la continuidad y el rendimiento operativos.
Elevación de la disponibilidad de equipos
Se comprobó que la mejora de la disponibilidad de los equipos era de al menos un 0,1%. Este aumento incremental es crucial en las operaciones industriales, donde cada fracción de porcentaje en la disponibilidad puede equivaler a ganancias significativas en la producción y la eficiencia. IA DataMind™‘s papel en la optimización de los programas de mantenimiento para asegurar que el equipo está operativo cuando sea necesario es un claro impulsor de esta mejora.
Reducir los costes de mantenimiento
Un resultado notable de la IA DataMind™ fue que los costes de mantenimiento se redujeron al menos un 0,5% con DataMind AI™. Esta reducción subraya la eficacia de la plataforma para refinar las intervenciones de mantenimiento a las verdaderamente necesarias, evitando así los costes asociados con el mantenimiento innecesario y las sustituciones prematuras de piezas. Los beneficios financieros de esta optimización son directos e impactantes, y contribuyen a mejorar la cuenta de resultados de las operaciones que dependen de maquinaria pesada.
Un entorno operativo más seguro
En particular, el despliegue de DataMind AI condujo a una reducción del 5% en los incidentes de seguridad, según la revisión del ROI. Esta mejora significativa pone de relieve la contribución de la plataforma a la predicción y prevención de averías en los equipos que podrían suponer riesgos para la seguridad. La mejora de la seguridad reduce el potencial de accidentes y los costes asociados, y fomenta una cultura de la seguridad que beneficia a todas las partes interesadas.
La iniciativa DataMind AI™ proporcionó pruebas convincentes de los beneficios cuantificables que DataMind AI™ ofrece a las operaciones industriales. Desde reducciones drásticas de los tiempos de inactividad no planificados hasta mejoras en la disponibilidad de los equipos, ahorro de costes de mantenimiento optimización de procesos, y la mejora de la seguridad – esto ilustra el impacto de valor significativo que DataMind AI™ proporciona. A medida que el sector industrial sigue evolucionando hacia estrategias de mantenimiento más centradas en los datos, las ideas de esta revisión subrayan el valor de adoptar tecnologías de mantenimiento predictivo como DataMind AI™.
Visita la página Estimación del impacto del valor para descubrir el ahorro que supone DataMind AI™ puede desbloquear para tu empresa reduciendo los fallos inesperados, los costes de mantenimiento reactivo y preventivo, y el tiempo de inactividad no planificado mediante el mantenimiento predictivo avanzado.
