jul. 25, 2019 El Blog de Minería

¿Verdadero o falso? 5 creencias sobre la reducción del tiempo de inactividad de la mina con datos

David Halverson
David Halverson
Manager, IOT & Analytics
Brian Delfosse / Rockwell Automation
Brian Delfosse / Rockwell Automation
Strategic Account Manager
Hoy, los datos de los dispositivos inteligentes pueden decirte casi todo lo que necesita saber sobre tus minas. Esto incluye el cómo adelantarse a la causa número uno de pérdida de producción: el tiempo de inactividad no planificado. David Halverson, Gerente Global, IoT & Analytics de Metso, y Brian Delfosse, Gerente de Cuentas Estratégicas de Rockwell Automation abordan algunas de las creencias sobre datos, análisis y disminución del tiempo de inactividad en la minería con ellos.
Colaborador de servicios trabajando con con múltiples monitores

1. Es suficiente si reunes muchos datos

Falso

La llegada de Big Data creó la expectativa de que una gran cantidad de datos nuevos proporcionaría respuestas a todas sus preguntas y desafíos. La verdad es que no es tan simple. Sus datos de producción contienen muchas respuestas, pero esas respuestas están enterradas en una montaña de datos innecesarios e irrelevantes.

Para encontrar las respuestas que está buscando, necesitas saber cómo encontrarlas. Eso significa tener el conocimiento para recopilar los datos correctos, analizarlos y contextualizarlos en información clara y útil. Las herramientas de análisis ayudan al convertir tus datos sin procesar en información procesable. Le permiten controlar los KPI de producción y vigilar el rendimiento y la salud de su equipo.

 

2. Los datos deben ser analizados por alguien que los entienda en su contexto

Verdadero

No puede ser solo alguien mirando los números o gráficos. Uno debe ser capaz de comprender los datos que está obteniendo, y en el contexto del proceso específico, el entorno y las condiciones en las que está ejecutando el equipo. Esta experiencia es especialmente importante en la minería porque el mismo modelo de equipo puede variar drásticamente en su rendimiento de un sitio a otro.

Si bien los datos son críticos, es solo un ingrediente para crear un mantenimiento más proactivo para combatir el tiempo de inactividad. También necesitas a las personas adecuadas. Específicamente, necesita expertos con conocimiento de su equipo y los datos que produce para identificar los problemas y tendencias en su equipo que conducen a fallas y tiempo de inactividad.

Los socios OEM pueden combinar su conocimiento de activos con sus datos de producción para obtener una comprensión profunda de cómo funciona su equipo, y eventualmente falla, en el contexto único de sus operaciones.

3. El diagnóstico remoto es posible con el análisis de datos.  

Verdadero

Tus expertos designados pueden usar la variedad de análisis a su disposición para diagnosticar de forma remota y ayudarlo a resolver las anomalías de rendimiento del equipo.

Los operadores en el sitio pueden ver o escuchar que algo anda mal en un activo. En lugar de detener la producción y esperar a que los técnicos resuelvan el problema, tus expertos remotos pueden ocuparse del caso mientras la producción se está ejecutando. Pueden revisar la información de salud y rendimiento del equipo para investigar la anomalía. Y cuando señalan la causa del problema, pueden coordinarse con los trabajadores en el sitio para programar el trabajo de reparación necesario durante el tiempo de inactividad planificado.

Por ejemplo, una mina en Australia estaba experimentando una vibración excesiva en una de sus chancadores. Los expertos remotos observaron los datos provenientes de la máquina y descubrieron el problema: la máquina se soltó de su base.

Con estos conocimientos, la empresa minera pudo solucionar el problema de manera relativamente rápida y fácil. Y hacerlo de manera proactiva, antes de que el problema condujera a un gran colapso, ayudó a la compañía a evitar reparaciones costosas y semanas de pérdida de producción.

 

4. Los datos solo pueden dar información sobre el pasado

Falso

Los expertos socios OEM pueden permitir el mantenimiento proactivo con la identificación temprana de fallas conocidas de los equipos. Los datos de docenas de sensores en una sola máquina se pueden combinar con datos de otras fuentes, como instrumentación, equipos de automatización e informes de reparación. Los expertos pueden monitorear y analizar estos datos para obtener una comprensión detallada de sus operaciones, incluido qué es y qué no es el rendimiento normal.

Eventualmente, pueden identificar los patrones que indican fallas y darle la oportunidad de reparar o reemplazar componentes antes de que causen costosos eventos de inactividad. Y nuevamente, este trabajo se puede realizar durante un tiempo de inactividad programado para ayudar a maximizar su tiempo de producción.

Además, la información que los expertos obtienen de sus operaciones solo crecerá. Esto puede ayudarlos a abordar proactivamente problemas no solo en máquinas individuales sino también en sus procesos y en todo el circuito de minería.

5. No es necesario obtener un socio cuando se desarrolla un mantenimiento proactivo

Verdadero

No es necesario y puedes crear tu propia solución para tu estrategia de mantenimiento proactivo. Pero este enfoque puede crear desafíos.

Si bien es cierto que puedes crear tu propia solución, este enfoque es muy costoso y el acceso a expertos en equipos individuales podría ser muy limitado. Además, la capacidad de predecir fallas será mucho más lenta debido a la falta de datos e información de experiencias pasadas y la capacidad de "cerrar el ciclo" con la cadena de suministro será mucho más difícil.

Debes encontrar la tecnología adecuada y asegurarse de que sea adecuada para su aplicación. Necesitas crear una estrategia para implementarlo. Y debes desarrollar un plan, y localizar a las personas adecuadas, para usar y mantener la solución a largo plazo. Dados estos obstáculos, es fácil ver por qué algunas compañías mineras están optando por asociarse con proveedores y expertos con soluciones validadas y listas para usar en lugar de crear las suyas.

Al asociarse, obtiene acceso a toda la tecnología necesaria para recopilar datos de producción y contextualizarlos en la nube para que los expertos en minería puedan revisar, analizar y prescribir acciones. Esta ruta conlleva mucho menos riesgo en comparación con una solución local no probada. Además, dado que una solución como esta está desarrollada previamente y es esencialmente plug and play, puede implementarla más rápidamente y comenzar a obtener valor.

Además de la tecnología, asociarse significa que tiene acceso al soporte de expertos OEM dedicados. Estos expertos remotos están capacitados para detectar tendencias en alarmas y ayudar a interpretar los datos de la máquina que son específicos para sus operaciones. Analizan sus datos, crean tendencias y trabajan con sus equipos en el sitio para ayudarlos a tomar decisiones preventivas y proactivas que maximicen el tiempo de actividad de sus máquinas.

Este enfoque también puede simplificar el soporte. En lugar de ser responsable de mantener la tecnología y tener que trabajar con múltiples proveedores, obtienes un socio responsable de apoyar todo.

La mina autonoma empieza aquí

La minería se está moviendo hacia operaciones más autónomas a medida que las empresas buscan contrarrestar la escasez de habilidades, mejorar la eficiencia y reducir los riesgos de seguridad para los trabajadores. Pero no puede tener una mina autónoma si es propensa a un tiempo de inactividad no planificado.

La creación de una estrategia de mantenimiento proactiva, con los datos y la experiencia adecuada, puede ayudar a llevar sus operaciones más cerca de cero tiempo de inactividad no planificado. Eso puede darle la confianza inicial que necesita para comenzar a trasladar a los trabajadores a una ubicación central y crear minas autónomas más seguras, conectadas y eficientes.

El artículo original está escrito en Mining Magazine.