Máquinas más inteligentes

Reimagina el Mantenimiento Predictivo con la Fusión de Sensores
para una Cobertura de Fallos Soberbia y un Análisis de la Causa Raíz.

Elimina el tiempo de inactividad y mejora la productividad con DataMind AI, que analiza todos tus datos con la tecnología puntera de Deep Learning para el Mantenimiento Predictivo

Fusión de sensores para una cobertura completa de fallos
y un análisis de la causa raíz.

Hardware

Sensores para una cobertura total del sitio 24/7

Apoyo de los expertos del dominio

DataMind AI - cobertura completa del sitio minero

Software

Fusión de todas las fuentes de datos: Vibración, telemetría, aceite, CCTV

Perspectivas
Análisis de la causa raíz del fallo y acciones prescriptivas claras

Productividad

Aumente su capacidad productiva general optimizando las estrategias de mantenimiento para reducir el tiempo de inactividad no planificado y evitar fallos antes de que ocurran.

Eficiencia operativa

Aproveche la cobertura total del sitio y las capacidades avanzadas de fusión de sensores para identificar y abordar de forma proactiva posibles fallos en los equipos antes de que ocurran, eliminando costosos tiempos de inactividad y optimizando la productividad.

Mejorar la seguridad

La plataforma predictiva automatizada todo en uno de Razor Lab elimina los tiempos de inactividad no planificados, aumenta la productividad y protege su mayor recurso, su gente, mejorando significativamente la seguridad.

  • Maximice la productividad
  • Mejorar la sostenibilidad
  • Mejorar la seguridad

DataMind AI™ de un vistazo

Fallos de las cintas transportadoras mineras

Transportadores

> 1000 horas anuales de inactividad evitadas
> 1MT de producción adicional

Stockyard

Aumento de la utilización anual de 47 millones de dólares
Reducción del 25% del tiempo de inactividad

Fracasos de los acopios mineros

Trituradoras

> 100 horas anuales de inactividad evitadas
> 25 atascos evitados al año

Molinos

7,5% de aumento de la recuperación
9,8 M$ de aumento de la recuperación

Captura de pantalla 2022-12-06 a las 2.15.49

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