El futuro del mantenimiento en el sector metalúrgico y minero

El negocio de la minería y el refinado de metales es uno de los más antiguos del mundo y, si bien se ha beneficiado significativamente del uso de maquinaria moderna y el análisis de datos, la forma en que se crea el valor se ha mantenido igual durante generaciones. El futuro del sector de los metales y la minería presenta algunos desafíos críticos que deben anticiparse y administrarse para que las ruedas de esta industria sigan girando de manera rentable.

Si bien existe una demanda creciente, el precio que pueden alcanzar los metales y otros minerales permanece bajo una intensa presión debido al gran volumen de producto que ingresa al mercado. Como resultado, los fabricantes deben encontrar eficiencias de costos para proteger el resultado final y brindar cierta estabilidad en un entorno económico en constante fluctuación.

Sin embargo, la capacidad de los productores para ofrecer mayores eficiencias se ve desafiada por el hecho de que los principales actores del mercado ya han cosechado los frutos más bajos de la automatización. La siguiente etapa en el viaje hacia una mayor eficiencia requiere que los productores den un paso más en los reinos de la Industria 4.0. Si bien esto puede parecer un gran salto hacia lo desconocido, es un paso relativamente pequeño y sencillo para un sector que ya está haciendo un gran uso de los datos en sus entornos de producción.

Las organizaciones involucradas en la extracción y fundición de metales tienden a ser bastante avanzadas en lo que respecta a la recopilación de datos de sus entornos de producción y están bien equipadas para capitalizar el cambio a la Industria 4.0. Estas empresas recopilan significativamente más datos relacionados con el proceso de producción que la mayoría de los segmentos de la comunidad manufacturera y es mucho más probable que utilicen historiadores de fábrica y plataformas de IoT industrial para almacenar y analizar estos datos.

Este alto grado de madurez de los datos proviene del hecho de que, en los metales, el secreto de la calidad no son necesariamente las máquinas en sí, sino los procesos en los que están involucradas. El control estricto de los métodos y tiempos marca la diferencia entre producir un producto de alta calidad. y no tener nada de valor en absoluto. Los productores monitorean este proceso de cerca y, al hacerlo, recopilan grandes cantidades de datos para informar a la producción y revisar cómo se desempeñan. Con el trabajo pesado de extraer datos de los entornos de producción, ahora se puede lograr una enorme cantidad de valor adicional.

El mantenimiento predictivo ofrece una oportunidad significativa para que las organizaciones que operan en esta área de la economía mejoren la eficiencia. Las buenas prácticas de mantenimiento son vitales para mantener la producción en línea y evitar fallas catastróficas.

Ya se dedica una gran cantidad de cuidado y atención a garantizar que las piezas críticas del equipo, como las fraguas, permanezcan completamente funcionales y en buen estado de funcionamiento. Los problemas aquí pueden ser catastróficos para la producción, costando tiempo y grandes cantidades de dinero. Peor aún, las fallas de falsificación crean un riesgo real de daño para las personas que trabajan en esos entornos y sus alrededores.

Sin embargo, se presta mucha menos atención a garantizar que los componentes auxiliares funcionen de manera óptima. En el mejor de los casos, estos equipos subestimados se mantienen de acuerdo con un cronograma estricto, lo que significa que reciben servicio, lo necesiten o no. Este enfoque también da como resultado la posibilidad de que un problema con una máquina o componente individual pueda pasar meses antes de ser descubierto. Estos problemas pueden derribar una línea de producción y causar daños secundarios a las máquinas involucradas.

Los productos de mantenimiento predictivo automatizado, como el paquete de software PdM de Senseye, brindan una solución que permite a las organizaciones lograr ahorros tangibles de inmediato al aplicar un nivel similar de cuidado y atención a todos los activos de producción.

En lugar de pedir a los humanos que verifiquen cada activo de producción manualmente, hemos creado algoritmos de aprendizaje automático que evalúan automáticamente el estado de la maquinaria industrial. Logramos esto mediante la aplicación de algoritmos de autoaprendizaje a las salidas de datos existentes para monitorear sus variaciones pequeñas pero significativas en vibración, presión, temperatura, torque, corriente eléctrica y otras fuentes que indican deterioro en la salud de la máquina.

Armados con esta información, los productores pueden implementar con precisión la intervención de mantenimiento adecuada en el momento adecuado. Este enfoque garantiza que la maquinaria pueda funcionar de la mejor manera posible, reduce el riesgo de fallas catastróficas de la máquina y elimina las ineficiencias y el desperdicio asociados con el mantenimiento excesivo. Los productores pueden pasar de monitorear un puñado de activos críticos a miles, maximizando la eficiencia y el control con una visión integral de lo que sucede en sus líneas de producción.

Los desafíos que enfrenta el sector de los metales y la minería no son únicos, y ciertamente no son terminales. Es una industria que existe desde hace milenios, y sin duda seguirá funcionando durante varios más. Sin embargo, dados los desafíos que enfrenta este sector, los ganadores serán aquellos que puedan continuar entregando un producto de alta calidad a un precio competitivo, una tarea que requerirá operaciones más inteligentes y cada vez más eficientes. El mantenimiento predictivo es un área en la que los productores pueden lograr ahorros y eficiencias tangibles, al mismo tiempo que mejoran aspectos como la seguridad y el desempeño ambiental. Las bases de datos necesarias para implementar esta nueva forma de trabajar ya están disponibles para la mayoría de las organizaciones que operan en este sector.

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