{"id":14406,"date":"2023-06-05T15:42:15","date_gmt":"2023-06-05T12:42:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.razor-labs.com\/estudio-de-caso-empresa-lider-en-mineria-de-mineral-de-hierro-reduce-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-la-flota-de-cintas-transportadoras-del-puerto\/"},"modified":"2026-05-07T18:40:31","modified_gmt":"2026-05-07T15:40:31","slug":"estudio-de-caso-empresa-lider-en-mineria-de-mineral-de-hierro-reduce-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-la-flota-de-cintas-transportadoras-del-puerto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.razor-labs.com\/es\/estudio-de-caso-empresa-lider-en-mineria-de-mineral-de-hierro-reduce-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-la-flota-de-cintas-transportadoras-del-puerto\/","title":{"rendered":"Una empresa l\u00edder en la extracci\u00f3n de mineral de hierro reduce el tiempo de inactividad no programado de la flota de transportadores del puerto"},"content":{"rendered":"\t\t
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Una empresa l\u00edder en la extracci\u00f3n de mineral de hierro reduce el tiempo de inactividad no programado de la flota de transportadores del puerto<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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5 de junio de 2023<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Por Razor Labs<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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5 de junio de 2023<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El reto<\/strong><\/h2>

Con docenas de kil\u00f3metros de cintas transportadoras, el puerto de mineral de hierro experimentaba un tiempo medio de inactividad anual de unas 800 horas para las cintas transportadoras de entrada al puerto<\/strong>. La causa de estas aver\u00edas eran diversos problemas, como fallos de las poleas, desgarros de las correas, escorrent\u00edas y problemas de deriva, fallos del motor y la caja de cambios, y fallos de los rodillos. <\/p>

El impacto financiero de este tiempo de inactividad no programado era significativo, con un coste estimado de m\u00e1s de 70 millones de d\u00f3lares al a\u00f1o<\/strong>. La empresa buscaba una soluci\u00f3n para identificar y prevenir los fallos de los equipos de forma proactiva, a fin de reducir el tiempo de inactividad no planificado y aumentar la productividad. <\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La soluci\u00f3n<\/strong><\/h2>

Aprovechando las capacidades predictivas de la IA de DataMind, la empresa minera pudo detectar fallos potenciales con m\u00e1s de tres meses de antelaci\u00f3n, lo que le permiti\u00f3 emprender acciones de mantenimiento espec\u00edficas que abordaron las causas subyacentes y evitaron que se produjeran en el futuro.<\/p>

Adem\u00e1s, la supervisi\u00f3n remota de los equipos y la programaci\u00f3n avanzada del mantenimiento no s\u00f3lo mejoraron la eficacia operativa, sino que tambi\u00e9n redujeron significativamente el riesgo de accidentes y lesiones, que tienden a aumentar cuando se trabaja muy cerca de la maquinaria.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Resultados<\/strong><\/h2>

La empresa implant\u00f3 la soluci\u00f3n de mantenimiento predictivo de DataMind AI para solucionar los fallos recurrentes de los transportadores. El equipo de Razor Labs realiz\u00f3 un estudio del emplazamiento y complet\u00f3 la instalaci\u00f3n de la soluci\u00f3n lista para usar de DataMind AI en s\u00f3lo dos semanas. <\/p>

  • Durante la fase piloto se desplegaron sensores de vibraci\u00f3n para cubrir las poleas transportadoras, los motores, las cajas de engranajes y los rodillos de impacto, a fin de proporcionar visibilidad en l\u00ednea del equipo y garantizar que no se pasara por alto ning\u00fan fallo. Uno de los factores diferenciales del sistema es su capacidad \u00fanica para manejar componentes especialmente lentos, como las poleas, que pueden ir a menos de 100 RPM. <\/li>
  • Se desplegaron c\u00e1maras para cubrir los problemas de desv\u00edo de la correa, que son una causa potencial de mayor desgaste de las poleas, desbordamientos de la correa y desgarros.<\/li>
  • Se desplegaron sensores de corriente para indicar la sobrecarga del motor, y sensores de aceite para indicar el desgaste interno y la contaminaci\u00f3n del aceite.<\/li>
  • DataMind AI fusion\u00f3 los diversos datos de los sensores para proporcionar una visi\u00f3n hol\u00edstica de la salud del equipo, identificar la causa ra\u00edz de los fallos y tomar medidas correctivas para evitar fallos recurrentes en el futuro.<\/li><\/ul><\/div>
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    El descubrimiento<\/strong><\/h2>
    • El sistema identificaba incidentes de desequilibrio de la correa que aumentaban el desgaste y acortaban la vida \u00fatil de los cojinetes de las poleas.<\/li>
    • El sistema identific\u00f3 incidentes de mineral de tama\u00f1o superior fuera de especificaci\u00f3n causados por el desgaste del revestimiento de la trituradora.<\/li>
    • El sistema identific\u00f3 incidentes de fallo de las bombas hidr\u00e1ulicas y contaminaci\u00f3n del aceite, que habr\u00edan provocado el fallo de los cojinetes de los manguitos y, en consecuencia, fallos en la caja de cambios.<\/li>
    • El an\u00e1lisis de las im\u00e1genes de CCTV indic\u00f3 que el mineral estaba descentralizado a causa de los bloqueos de los vertederos debidos a la humedad del mineral.<\/li>
    • El sistema detect\u00f3 patrones de vibraci\u00f3n por desgaste de los rodamientos en los rodillos tensores, lo que sugiere la presencia de rodillos da\u00f1ados o desalineados que pueden causar un mayor desgaste de la cinta transportadora y reducir la eficacia general del sistema.<\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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