Seminario web: Más allá de la alarma: mantenimiento predictivo en tiempo real para las flotas móviles de Australia

Detectar fallos incipientes antes de que se active la alarma del fabricante

Las flotas mineras modernas generan miles de señales operativas cada segundo. Sin embargo, los sistemas de monitorización tradicionales suelen basarse en umbrales fijos que a veces solo activan una alarma cuando el problema ya está en marcha.

En este seminario web grabado con Austmine, Michael Zolotov, director técnico y cofundador de Razor Labs, explica cómo DataMind AI™ analiza las relaciones entre los sensores a bordo y los datos operativos para detectar antes las averías que se están produciendo en la flota de vehículos.

En esta sesión se analiza cómo la IA ayuda a los equipos de mantenimiento:

• Detectar comportamientos anómalos aunque las señales individuales estén dentro de los límites del fabricante
• Compara cada camión con vehículos similares de toda la flota
• Distingue los fallos reales del equipo de las condiciones de funcionamiento temporales
• Reduce el ruido de las alertas y da prioridad a los problemas críticos
• Convierte los diagnósticos en acciones recomendadas y en órdenes de trabajo de mantenimiento de SAP

Michael también pone un ejemplo práctico de un camión que funciona a una temperatura aproximadamente 9 °C más alta que el resto de la flota sin superar el umbral de alarma establecido por el fabricante.