Moldeando el futuro del mantenimiento en metales y minería

El negocio de minería y refinación de metales es uno de los más antiguos del mundo, y aunque se ha beneficiado significativamente del uso de maquinaria moderna y análisis de datos, cómo se crea valor ha permanecido igual por generaciones. El futuro para el sector metales y minería presenta retos críticos que deben anticiparse y gestionarse para que las ruedas de esta industria sigan girando rentablemente.

Aunque hay demanda creciente, el precio que metales y minerales pueden alcanzar sigue bajo intensa presión por el volumen de producto entrando al mercado. Como resultado, fabricantes necesitan encontrar eficiencias de coste para proteger el resultado final y dar estabilidad en un entorno económico siempre fluctuante.

La capacidad de productores para entregar mayores eficiencias se ve desafiada porque los grandes jugadores ya han cosechado los frutos más bajos de automatización. La siguiente etapa hacia mayor eficiencia requiere dar un paso más en Industry 4.0. Aunque parezca un salto gigante a lo desconocido, es un paso relativamente pequeño y directo para un sector que ya hace gran uso de datos en sus entornos de producción.

Organizaciones en extracción y fundición de metales tienden a ser bastante avanzadas en recopilación de datos de sus entornos de producción, y bien equipadas para capitalizar el paso a Industry 4.0. Estas empresas recopilan significativamente más datos del proceso de producción que la mayoría de segmentos manufactureros y son mucho más propensas a usar historiadores de fábrica y plataformas Industrial IoT para almacenar y analizar estos datos.

Este alto grado de madurez de datos viene del hecho de que en metales, el secreto de la calidad no son necesariamente las máquinas en sí, sino los procesos en los que participan. El control estricto sobre métodos y tiempos marca la diferencia entre producir producto de alta calidad y no tener nada de valor. Productores monitorizan este proceso de cerca, y al hacerlo recopilan grandes cantidades de datos para informar producción y revisar rendimiento. Con el trabajo pesado de extraer datos de entornos de producción hecho, una cantidad masiva de valor adicional es ahora alcanzable.

El mantenimiento predictivo ofrece oportunidad significativa para organizaciones en esta área a mejorar eficiencia. Buenas prácticas de mantenimiento son vitales para mantener producción online y prevenir fallos catastróficos.

Una tremenda cantidad de cuidado y atención ya se dedica a asegurar que equipos críticos como hornos permanezcan plenamente funcionales y en buen orden. Problemas aquí pueden ser catastróficos para producción, costando tiempo y vastas sumas. Peor aún, fallos de hornos crean riesgo genuino de daño a personas trabajando en y alrededor de esos entornos.

Muy poca atención, sin embargo, se da a asegurar que componentes auxiliares funcionan óptimamente. En el mejor caso, estos equipos infravalorados se mantienen según horario estricto, significando que se les da servicio lo necesiten o no. Este enfoque también resulta en la posibilidad de que un problema con una máquina o componente individual pase meses antes de descubrimiento. Estos problemas pueden tumbar una línea de producción y causar daño secundario a las máquinas involucradas.

Productos de mantenimiento predictivo automatizados como la suite de software PdM de Senseye dan una solución, permitiendo a organizaciones lograr ahorros tangibles inmediatamente aplicando un nivel similar de cuidado y atención a todos los activos de producción.

En lugar de pedir a humanos que verifiquen cada activo manualmente, hemos creado algoritmos de machine learning que evalúan automáticamente la condición de maquinaria industrial. Lo logramos aplicando algoritmos auto-aprendientes a salidas de datos existentes para monitorizar sus pequeñas pero significativas variaciones en vibración, presión, temperatura, par, corriente eléctrica y otras fuentes que indican deterioro en salud de máquina.

Armados con este insight, productores pueden implementar precisamente la intervención de mantenimiento correcta en el momento correcto. Este enfoque asegura que maquinaria funcione lo más suavemente posible, reduce riesgo de fallo catastrófico de máquina, y elimina ineficiencias y desperdicio asociados con sobre-mantenimiento. Productores pueden pasar de monitorizar unos pocos activos críticos a miles, maximizando eficiencia y control con vista completa de lo que ocurre en sus líneas de producción.

Los retos que enfrenta el sector metales y minería no son únicos, y ciertamente no son terminales. Es una industria que existe desde milenios, y sin duda seguirá operando varios más. Dados los retos que enfrenta, los ganadores serán quienes puedan seguir entregando producto de alta calidad a precio competitivo, tarea que requerirá operaciones más inteligentes, cada vez más eficientes. El mantenimiento predictivo es un área donde productores pueden lograr ahorros y eficiencias tangibles, mientras también mejoran aspectos como seguridad y rendimiento ambiental. Los cimientos de datos requeridos para implementar esta nueva forma de trabajar ya están en su lugar para la mayoría de organizaciones en este sector.

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