{"id":14410,"date":"2023-04-02T19:41:44","date_gmt":"2023-04-02T16:41:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.razor-labs.com\/estudio-de-caso-la-principal-minera-de-oro-reduce-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-los-trituradores-con-datamind-ai\/"},"modified":"2026-05-07T18:40:31","modified_gmt":"2026-05-07T15:40:31","slug":"estudio-de-caso-la-principal-minera-de-oro-reduce-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-los-trituradores-con-datamind-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.razor-labs.com\/es\/estudio-de-caso-la-principal-minera-de-oro-reduce-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-los-trituradores-con-datamind-ai\/","title":{"rendered":"Minera de oro l\u00edder reduce el tiempo de inactividad no programado de la trituradora con DataMind AI"},"content":{"rendered":"\t\t
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Case studies<\/a>, Transformation<\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Minera de oro l\u00edder reduce el tiempo de inactividad no programado de la trituradora con DataMind AI<\/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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2 de abril 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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2 de abril 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>\n
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El cliente se enfrentaba a importantes problemas de fiabilidad relacionados con el circuito de trituraci\u00f3n de la planta. La planta experimentaba un tiempo medio de inactividad anual de 250 horas. <\/p>\n

El impacto financiero de este tiempo de inactividad no programado y la p\u00e9rdida de producci\u00f3n asociada se estim\u00f3 en 22.000 $\/hora. Los fallos recurrentes provocaron un aumento de los costes de mantenimiento, una reducci\u00f3n de la productividad y riesgos para la seguridad. <\/p>\n

La empresa buscaba una soluci\u00f3n para identificar y prevenir proactivamente los fallos de los equipos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/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>

El equipo de Razor Labs realiz\u00f3 un estudio del emplazamiento para cartografiar los equipos existentes y sus fallos. Identific\u00f3 las trituradoras como uno de los cuellos de botella de la recuperaci\u00f3n del emplazamiento y traz\u00f3 un mapa de los sensores y fuentes de datos existentes, identificando las lagunas en las que era necesario desplegar sensores adicionales para una visibilidad \u00f3ptima de los equipos. <\/p><\/div><\/div>

  • Para garantizar la visibilidad en l\u00ednea del equipo, se instalaron 40 sensores en tres motores de trituradoras, cajas de engranajes, cojinetes y cintas transportadoras del circuito.<\/li>
  • La instalaci\u00f3n de la soluci\u00f3n DataMind AI se complet\u00f3 en una semana.<\/li>
  • DataMind AI aprovech\u00f3 los datos de los sensores, que inclu\u00edan vibraci\u00f3n, corriente, temperatura y presi\u00f3n, im\u00e1genes de CCTV e informes de an\u00e1lisis de aceite. Fusion\u00f3 todas las fuentes de datos para identificar la causa ra\u00edz de los fallos del equipo. <\/li>
  • La instalaci\u00f3n de la soluci\u00f3n no requiri\u00f3 conocimientos t\u00e9cnicos por parte del cliente.<\/li><\/ul><\/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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    El descubrimiento<\/strong><\/h2>

    DataMind AI fusion\u00f3 datos de todas las fuentes de datos disponibles y descubri\u00f3 las causas de los fallos de las trituradoras. Por ejemplo: <\/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 fusi\u00f3n de los informes de an\u00e1lisis del aceite con los diversos datos de los sensores descubri\u00f3 que se utilizaba el aceite incorrecto para 2 cajas de cambios, lo que provocaba un mayor desgaste del equipo.<\/strong><\/p><\/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 fusi\u00f3n de las im\u00e1genes de CCTV con los datos de los sensores y los informes de aceite detect\u00f3 aflojamientos estructurales y de los pernos de montaje.<\/strong><\/p>

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    Por Razor Labs 5 min leer Descargar PDF COMPARTE El reto El cliente se enfrentaba a importantes problemas de fiabilidad relacionados con el circuito de trituraci\u00f3n de la planta. La planta experimentaba un tiempo medio de inactividad anual de 250 horas. 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