Ce que la fabrication peut apprendre de l'industrie des métaux et des mines - Partie 3 - Avec Axora

Bienvenue dans le podcast Trend Detection, propulsé par Senseye, un leader du secteur dans l'utilisation de l'IA pour générer des performances et une fiabilité évolutives et durables des actifs. Il s'agit d'une nouvelle publication conçue pour vous aider à repartir avec des idées sur la façon d'améliorer l'efficacité de la maintenance.

Dans la troisième et dernière partie de notre série sur ce que les fabricants peuvent apprendre de l'industrie des métaux et des mines, je suis à nouveau rejoint par Joe Carr d'Axora. Vous pouvez écouter la première partie ici et la deuxième partie ici.

Au cours de l'épisode traitant de ce que les fabricants peuvent apprendre de l'industrie des métaux et des mines, nous sommes à nouveau rejoints par Joe Carr d'Axora pour discuter des pratiques de maintenance suivies par les sociétés de métaux et d'exploitation minière, pourquoi la disponibilité des machines est essentielle et comment le fait d'avoir trop de données machine s'avère difficile.

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Transcription

Principaux sujets abordés (cliquez pour accéder à la section)

1. Les principales pratiques de maintenance dans l'industrie métallurgique et minière
2. Utilisation des données machine dans les métaux et l'exploitation minière
3. Cas d'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les métaux et l'exploitation minière
4. Durabilité dans les métaux et l'exploitation minière
5. Étude de cas :Alcoa

Niall Sullivan, Senseye :Ouais, c'est ça, Joe. C'est intéressant, vous mentionnez la maintenance parce que c'est là que je me dirigeais ensuite et en fait une façon plus intelligente de le faire. Encore une fois, il suffit de penser comme point de départ, et vous allez probablement dire que c'est au cas par cas, mais en général, quelles sont les principales pratiques de maintenance qui sont en place à la minute ?

Que suivent ces sociétés minières de métaux ? Est-ce de la maintenance réactive ? Est-ce que c'est comme si vous suggériez qu'ils changent tous les 4 000 jours ou quoi que ce soit ? De manière générale, quel type de pratique suivent-ils à la minute, en termes de maintenance ?

Joe Carr, Axora :Dans le monde des mines de métaux, la disponibilité est essentielle. À cent pour cent, la disponibilité est la chose la plus importante, car un peu comme un siège d'avion, si je ne produis pas pendant ce temps, je ne pourrai jamais le récupérer. N'est-ce pas ?

Une fois que l'avion a décollé et que le siège n'est pas vendu, je ne peux jamais le remettre en vente. C'est la même chose si vous exploitez une raffinerie, n'est-ce pas ? Si vous ne produisez pas de métal, une tonne de cuivre pendant une heure, alors cette heure est passée. Je ne récupérerai jamais cette production.

La disponibilité est la clé. L'industrie ne veut certainement pas exécuter un réactif. Il y aura toujours un certain niveau de maintenance réactive. Cela arrivera toujours. En tant qu'industrie, nous voulons que ce soit l'exception et non la règle. Outre la maintenance réactive, dont nous ne voulons pas, vous avez une maintenance planifiée et préventive.

Il y a certainement un mélange ici. Encore une fois, comme je l'ai dit, il s'agit de bases entreprise par entreprise. On constate que certaines choses, notamment... Par exemple, les camions. C'est un excellent exemple. Nous avons beaucoup de capteurs aujourd'hui dans les camions, qui peuvent nous dire comment fonctionne le moteur, les freins et tout ce genre de choses. Dans ces endroits, par exemple, nous pouvons être plus prédictifs pour comprendre combien de temps un composant mettra à tomber en panne, donc cela existe.

Ensuite, il y a des domaines où c'est tout simplement planifié. Nous changeons cela toutes les 5 000 heures. Pourquoi le change-t-on toutes les 5 000 heures ? C'est ce que le constructeur recommande. Que ce soit correct ou non, cela reste discutable.

C'est certainement un mélange aujourd'hui. Je pense que, idéalement, toute l'industrie voudrait fonctionner de manière imprévisible. Nous voudrions que l'IA, les données des capteurs et l'apprentissage automatique nous disent quand les choses vont échouer, cent heures avant qu'elles échouent, afin que nous puissions les changer juste à temps.

Il y a un problème de planification. On ne peut pas tout réparer juste avant que ça casse. Nous devons avoir un niveau de planification, mais il y a des économies de coûts et des avantages significatifs à la disponibilité en maximisant la durée de vie des composants. Dans le fait que si je peux faire fonctionner ce camion 10 heures de plus que je ne le voulais. Et je peux planifier de le retirer quand j'ai un espace disponible, plutôt que de le garer et de le mettre en file d'attente pendant une journée pendant que je fais autre chose, car c'est une perte de production.

Je pense qu'aujourd'hui, lorsque je travaillais sur les opérations, nous avons essayé de viser les années 80 en termes de disponibilité. 88% en général, c'était le genre de chose. Avec une meilleure maintenance prédictive, si nous pouvons continuer dans les années 80 et 90, il y a des avantages énormes. Il y a des avantages énormes pour la société minière. Il y a d'énormes avantages pour la société, en ce sens que nous pouvons produire plus de métaux avec la même quantité d'actifs que nous avons. Nous n'avons pas besoin d'ouvrir une autre mine. Nous pouvons continuer à produire à partir de ceux que nous avons et être plus efficaces avec l'équipement dont nous disposons.

Niall Sullivan, Senseye :Il y a un mélange de stratégies en cours d'après ce que vous dites. Vous avez évidemment évoqué la maintenance prédictive, qui présente un intérêt très clair de mon point de vue.

D'après tout, vous avez dit, il est clair que la maintenance prédite ajouterait beaucoup de valeur. Dans quelle mesure cela les a-t-il embrassés ? Il se peut que la maintenance prédictive soit encore un marché en croissance et qu'elle n'ait pas encore décollé.

Nous avons déjà mentionné la transformation numérique et certains des problèmes qui s'y rattachent, mais la maintenance prédictive et ses avantages sont-ils largement connus ? Ou, est-ce largement connu et ils ne l'adoptent pas pour les raisons que vous avez soulignées précédemment, liées à la sécurité et à cet aspect ?

Joe Carr, Axora :Oui. C'est vraiment très connu, en fait. Les solutions de maintenance comptent parmi les plus importantes du secteur.

Encore une fois, cela revient un peu car il est si facile de calculer la valeur. C'est si facile de dire :« Qu'est-ce que 1 % de temps de disponibilité supplémentaire m'apporte ? Les pièces de rechange que la voile en pièces de rechange, c'est toujours génial, mais c'est toujours éclipsé par leur production.

S'il nous en coûtait plus pour exploiter la mine que pour produire le matériau, nous n'aurions pas de mine. Ce n'est pas ainsi que fonctionne l'industrie minière, n'est-ce pas, comme n'importe quelle entreprise. Il y a toujours des avantages énormes. Je pense que le principal problème est que cela n'a été qu'un développement aléatoire au fil des ans, et certainement dans les véhicules et l'usine, c'est le plus avant-gardiste. Surtout si vous avez un gros camion jaune très connu, n'est-ce pas ?

Si vous avez Caterpillar, Komatsu ou ce genre de personnes, ils font de la maintenance prédictive sur leurs véhicules depuis longtemps, ils le savent. Quand ils vendent des véhicules aujourd'hui, il y a beaucoup de mines qui achètent leurs véhicules. Ils ne les achètent pas. Ils les achètent sur une disponibilité.

Ils achètent un véhicule, avec une disponibilité minimale de 87 % ou quelque chose comme ça. S'ils n'obtiennent pas ce temps de disponibilité, ils ne le paient pas, car ils le louent. Un peu comme si vous louiez une voiture. Ils sont fortement motivés. Les fabricants sont très motivés pour que ces véhicules fonctionnent aussi efficacement que possible, car c'est un énorme facteur de différenciation lorsque vous vendez un camion en disant :« Mon camion est efficace. Ils ont des pools de données tellement énormes.

Si vous pensez à Caterpillar, vous avez des dizaines de milliers de camions équipés de capteurs, qui fournissent tous des données sur le fonctionnement de ces camions. Ils ne font que s'améliorer dans la livraison de ce qu'ils font.

Si vous êtes une société minière et que vous avez une centaine de camions, votre pool de données est tellement plus petit pour pouvoir offrir ces avantages. Lorsqu'ils mettent en œuvre leurs propres systèmes, ils ne sont tout simplement pas aussi efficaces. C'est un exemple où la maintenance préventive et la maintenance planifiée ont été pilotées par le fabricant.

Alors que si vous allez dans un endroit comme le concentrateur, la raffinerie ou la fonderie, aucune entreprise ne vend une fonderie. Vous n'allez pas à Hatch ou FLSmidth pour acheter cette fonderie. Ils les construisent à partir de composants de nombreux fabricants différents. Ensuite, ils pourraient créer un jumeau numérique autour de cela, s'il s'agit d'une toute nouvelle fonderie, au cours des cinq dernières années.

C'est vraiment là que l'IA, la maintenance prédictive et l'apprentissage automatique ont vraiment une opportunité, car ils ne sont pas contrôlés par un seul OEM en place, n'est-ce pas ? Ce n'est pas une perceuse, qui est fabriquée par... Ce n'est pas une voiture fabriquée par Ford, où Ford sait ce qui se passe dans toutes les pièces.

Chaque raffinerie minière est différente. Chaque fonderie est différente. Chaque concentrateur est différent, composé de nombreuses pièces différentes provenant de nombreux fabricants différents. Être capable de rassembler toutes ces données, de comprendre et de fournir les informations dont nous disposons aujourd'hui pour les camions, les perceuses ou les pelles, c'est là qu'il y a une opportunité vraiment intéressante. Ensuite, la même chose existe dans toute la chaîne de valeur minière. Ce ne sont que deux très bons exemples.

Niall Sullivan, Senseye :Est-ce parce que les données sont toujours un... Eh bien, est-ce un sujet important de notre point de vue, parce qu'il y a soit... C'est la fête ou situation de famine, où il n'y a pas de données ou il y a tellement de données dans tant de formats différents. Il est assez difficile de prendre du temps, au moins, pour obtenir ces véritables informations là-dedans.

Les sociétés minières et métallurgiques sont-elles assez douées pour collecter de nombreuses données sur leurs différents types de machines et cherchent-elles des moyens de les exploiter ? Ou ne recueillent-ils pas beaucoup de données ? Est-ce l'envers des choses ?

Joe Carr, Axora :D'après leur expérience personnelle, ils collectent des tonnes de données. Ils ne savent pas quoi en faire.

Nous avons trouvé cela dans nos prévisions, nos prévisions d'innovation, lorsque nous avons fait le travail. L'un des plus gros problèmes, c'est que nous devons être en mesure de recueillir les données. C'est un défi car vous avez besoin d'un réseau pour le faire.

Une fois que les mines avaient des données, elles étaient dans de nombreux formats différents, dans de nombreux endroits disparates. Premièrement, ils ne savaient pas nécessairement quoi en faire ou ils ne pouvaient rien en faire, parce qu'ils n'en étaient pas capables. Ils n'avaient pas les compétences, comme nous en avons parlé précédemment. Les données sont un vrai défi, parce que ces machines aujourd'hui... L'un des techniciens avec qui je parlais il y a quelques années disait :"Un camion entier produit deux gigaoctets de données par jour." Et, ils en avaient 83 sur la mine qui couraient partout. Il a dit :« La réserve est pleine. Cela ne prend pas très longtemps. À droite? Vous avez 83 choses produisant deux Go de données chaque jour pour remplir le serveur. Que faisons-nous de ces données ?

Ou 99 % de celui-ci ne nous intéresse pas. Pourquoi ne sommes-nous pas intéressés ? Nous n'avons rien à voir avec ça. C'était probablement des données incroyablement intéressantes. Nous suivons la vitesse, le temps de cycle et les températures du moteur à partir des variables. Nous suivons probablement 20 des 500 variables provenant de ces camions, en temps réel.

C'est une énorme opportunité pour les mines, car elles ont toutes ces données et puis c'est silo. Il se trouve sur la mine, pour toutes les raisons dont nous avons parlé précédemment, à propos de l'infrastructure cloud et comment protégez-vous la mine des cyberattaques ? Nous avons toutes ces données qui se trouvent sur un serveur avec lequel personne ne fait rien, car personne sur la mine elle-même ne sait comment le faire. Personne n'est employé pour le faire.

Qu'est-ce que j'emploie, en tant qu'ingénieur minier, pour être sur le sol d'une mine ? Je ne suis pas employé pour passer par les données du serveur. Je suis employé pour casser la roche, sortir les choses du sol et les faire passer par le plan de traitement. C'est un mélange, non ? Il est très rare que vous vous rendiez dans une mine et que vous trouviez 20 data scientists travaillant sur les données. À droite? Ce que vous faites, c'est trouver beaucoup de géologues, d'ingénieurs, de personnel de production et de foreurs qui montent et travaillent sur la mine.

Cela semble vraiment dommage car, comme je l'ai dit, c'est une opportunité tellement inexploitée. Comme je le disais, ils n'ont pas les ressources internes pour passer au crible ces données. Ils sont également un peu plus soucieux de la sécurité lorsqu'ils travaillent avec le cloud ou les plates-formes logicielles, qui pourraient être en mesure d'aider à obtenir de véritables informations à ce sujet. Cela ressemble à une occasion manquée.

Comme je l'ai dit, l'industrie va probablement changer. Les gens changent d'emploi et génèrent... C'est peut-être aussi une question de génération. Peut-être que cela changera avec le temps et que les gens évoqueront ces idées en pensant :« Eh bien, il y a beaucoup de données. Pourquoi ne faisons-nous rien ? » Nous devons vraiment sortir et trouver des solutions afin que nous puissions utiliser ces données, à notre avantage.

C'est aussi un travail, n'est-ce pas ? Quand j'étais ingénieur de production, ce qui m'importait vraiment, c'était la production. Si quelqu'un venait me voir et me disait :"Oh, pouvons-nous lancer un projet d'IA sur vos camions ou quelque chose comme ça ?" Mon point de vue aurait été comme, eh bien, cela gêne ma production et mon travail.

Vous voyez également une déconnexion où les gens sur place veulent juste continuer à faire leur travail. Et les gens qui sont dans les départements d'innovation sont vraiment intéressés à faire des projets innovants, mais ils doivent obtenir l'adhésion des gens du site. Il y a cette déconnexion où si je suis ingénieur de production, je suis payé ma prime et mon salaire sur la production. Je ne suis pas payé pour gérer des projets d'IA.

Il peut y avoir une déconnexion où les gens sur place se disent :"Écoutez, je n'ai pas le temps pour ça." C'est aussi une dichotomie intéressante au sein d'une mine. La mine est elle-même cloisonnée. Les producteurs de la mine ne parlent pas aux producteurs de l'usine, qui ne parlent pas nécessairement aux producteurs des raffineries et des fonderies, qui produisent le métal final. Ils font chacun leur truc. De même, parce qu'ils font tous leur propre truc et que c'est vraiment important pour eux, si vous venez avec un truc de maintenance, vous pourriez ne pas obtenir l'adhésion. Ils pourraient dire, "Ah, c'est vraiment précieux. J'aime vraiment ça." La réponse a tendance à être :"Revenez me voir quand je pourrai l'utiliser immédiatement, et je n'aurai pas à passer du temps à l'intégrer." C'est cette étape d'intégration et les tracas qui vont avec. Il n'y a personne là-bas dont le travail consiste à faire ça.

Niall Sullivan, Senseye :Comme je l'ai dit, encore une fois, cela a à voir avec l'élément des compétences manquantes, je suppose. Ou, ce n'est pas un problème connu, n'est-ce pas ? Sont-ils conscients du déficit de compétences ?

Joe Carr, Axora :Oui, ils le sont. Je pense que cela revient à ce dont nous avons parlé plus tôt, avec l'apprentissage automatique, l'IA et les centres d'opérations à distance.

Lorsque les gens sont libérés de faire les choses qui sont répétables, qui font partie de la planification et des étapes qu'ils font encore... Beaucoup de gens font à la main, ça pourrait probablement être automatisé. Lorsque les gens seront libérés de ces choses, ils pourront regarder des choses comme l'IA et être en mesure de consacrer du temps et des efforts à ces projets, ce qui apportera finalement une valeur incroyable.

C'est le "Eh bien, je préfère avoir 10 livres maintenant, que 20 livres la semaine prochaine." Qu'est-ce que vous préférez avoir, n'est-ce pas ? Préférez-vous en bénéficier maintenant ou plus tard ? En tant qu'humains avec de terribles penseurs à long terme, planifiant 10 ans à l'avance... En fait, l'industrie minière est fantastique pour planifier 20 ans à l'avance.

Chaque département minier a des planificateurs à court, moyen et long terme. Les gens qui planifient à long terme, leur première prévision est dans 10 ans. Ils regardent des choses si loin dans le futur. La fenêtre de planification de la personne à court terme est cet après-midi. Je pense, en fait, que l'industrie minière est très douée pour penser à long terme. Il s'agit simplement de la façon dont nous aidons l'ensemble de la chaîne de valeur à penser à long terme. Et comment libérer les gens pour qu'ils puissent le faire ?

Niall Sullivan, Senseye :Je sais que nous avons beaucoup mentionné l'apprentissage automatique de l'IA et, évidemment, de mon point de vue, je sais, du point de vue de la maintenance des prédicteurs, comment cela peut vraiment offrir des avantages. En dehors de cela, dans quels domaines l'IA et l'apprentissage automatique sont-ils appliqués ? Quels exemples pouvez-vous fournir dans le domaine des métaux et des mines ?

Joe Carr, Axora :Eh bien, il y a vraiment... la liste est aussi longue que votre bras, comme pour beaucoup de choses.

Niall Sullivan, Senseye :Peut-être parler des cinq premiers. Non, le haut... je ne sais pas...

Joe Carr, Axora :Oui. On va faire le compte à rebours, non ? Numéro cinq.

Je pense qu'il y a plusieurs domaines. Nous avons parlé d'entretien. Je pense que l'entretien est vraiment bon, parce que le fruit est si bas qu'il est sur le sol.

Il y a des domaines où tant que nous avons les capteurs pour pouvoir faire des choses, je pense qu'il y a tellement de choses à faire en maintenance qu'aujourd'hui, est soit réactif, soit simplement planifié. Nous avons changé le filtre à air à 500 heures. Pourquoi le change-t-on ? Parce qu'il le dit. Je pense vraiment qu'il y a des avantages là-dedans.

Il y a certainement des avantages à comprendre le dépôt. Ne vous éloignez pas de la tangente géologique, compte tenu du public de votre podcast, mais comprenez simplement où se trouve le métal sous terre. Il y a beaucoup d'avantages à ne pas utiliser le cerveau humain en comprenant simplement cela, parce que vous pouvez avoir des millions de points de données sur lesquels aujourd'hui nous le trouvons, nous cliquons, et nous le circuitons ici et c'est ici, et nous construisons un forme, non ?

Il y a tellement d'avantages pour l'IA ou l'apprentissage automatique, selon les algorithmes que vous souhaitez spécifiquement examiner, pour pouvoir les appliquer à ces modèles. Au lieu de créer un modèle par semaine, un algorithme d'apprentissage automatique pourrait créer des centaines de modèles en un après-midi, puis le géologue peut les évaluer et dire :"D'accord, celui-là a du sens. Celui-ci, je ne sais pas quoi c'est fait ici. C'est devenu une tangente folle, donc nous allons simplement ignorer cela."

L'IA de base présente certainement de nombreux avantages. Nous prenons l'IA ici pour des choses stupides. C'est intelligent. C'est très bon pour une chose et c'est terrible pour tout le reste. L'IA autour de la conduite d'un camion, c'est génial pour conduire un camion, mais vous ne pouvez rien faire d'autre lorsque l'apprentissage automatique apprend ce qui se passe par lui-même.

Les applications de l'IA, au sein d'une mine à refaire les choses, ces tâches répétitives. Il y en a des tonnes, du forage de trous à l'extraction de matériaux, en passant par le marquage des visages et le chargement d'explosifs. Toutes ces choses sont mûres pour l'IA, car nous faisons exactement la même chose à chaque fois.

Je vais percer un visage pour le développement horizontal. J'utilise le même schéma de perçage, à chaque fois. Une grande partie du forage maintenant, les foreurs ne forent même pas les trous. Ils l'ont déclenché et il l'a foré lui-même. Ils s'assurent que les trous sont placés aux bons endroits, mais y a-t-il vraiment une étape supplémentaire à faire en disant :« Eh bien, pourquoi ne peuvent-ils pas s'en occuper eux-mêmes ? Demandez simplement à quelqu'un dans un centre d'opérations distant de garder un œil dessus."

Il y a des avantages là-bas, et certainement dans le domaine du métal, lorsque nous examinons des choses comme l'apprentissage automatique, en termes de compréhension du produit que nous fabriquons. Comment le produisons-nous ? Y a-t-il des défauts ? Si c'est un métal raffiné à la fin en utilisant quelque chose comme la vision artificielle, alors les caméras. Essentiellement, une façon élégante de dire caméra. Utiliser la vision artificielle pour comprendre les résultats du matériau et ensuite à qui nous le vendons.

En fin de compte, l'utopie serait que vous vouliez un métal spécifique avec une propriété. Vous passez votre commande, elle est acheminée à la mine, et la mine expédie l'équipement là où elle sait qu'il se trouve. Il exploite cet équipement spécifique. Il passe par le concentrateur, la fonderie et l'affinerie parce qu'il a des propriétés très spécifiques et qu'il vous est livré exactement selon les spécifications que vous souhaitez. Ensuite, vous traitez cela comme vous le souhaitez, ou vous l'utilisez simplement dans votre projet. Aujourd'hui, nous sommes loin de cette chaîne d'approvisionnement intégrée. C'est finalement ce qui pourrait... Et il n'y a aucune raison pour que nous ne puissions pas le faire aujourd'hui, cela n'existe tout simplement pas aujourd'hui.

Niall Sullivan, Senseye :Non, c'est vraiment intéressant.

Je sais que nous arrivons à la fin de notre temps, mais je voulais aborder le sujet de la durabilité, qui est un sujet brûlant.

Ce que je voulais savoir, c'est, en termes généraux encore une fois, quel est l'impact de la durabilité sur les métaux et l'exploitation minière à la minute près ? Je sais que nous avons parlé d'un problème de ressources. Aussi, quelles sont les mesures mises en place par les entreprises pour atteindre les objectifs ? Je suis sûr que de nombreux fabricants, sociétés métallurgiques et minières ont également des objectifs à atteindre.

Joe Carr, Axora :Oui. L'industrie minière fait beaucoup. Vous regardez ça aujourd'hui, il y a beaucoup de projets qui utilisent des véhicules à batterie sur des mines. L'hydrogène est également un grand sujet de conversation.

Je pense que juste dans les nouvelles d'hier, le gars qui possède Fortescue Metals en Australie, il vient d'acheter le bras de batterie de Williams F1, pour regarder les batteries.

C'est un personnage intéressant, en ce sens qu'il possède l'une des plus grandes mines de minerai de fer au monde. Ou, des groupes miniers, devrais-je dire. Il construit une ferme solaire pour, l'un d'un meilleur terme, dans l'Outback. Il va l'utiliser pour créer de l'hydrogène à partir de l'eau de mer, pour créer de l'acier vert en Australie. Donc, vendre de l'acier sans empreinte carbone.

Lorsque vous regardez l'industrie minière en fait, l'acier, ce bras métallurgique, est l'un des plus gros producteurs de CO2. Ils prennent le minerai de fer et pour produire de l'acier, il faut brûler du coke et du charbon, qui est un type spécial de charbon.

Vous avez deux types de charbon. Thermique, c'est ce à quoi tout le monde pense quand ils pensent à la fosse, jeter le charbon dans le feu et le brûler dans une centrale électrique. C'est du charbon thermique. Le charbon de coke est un type très spécifique utilisé pour créer de l'acier. C'est la source d'une grande partie de l'industrie minière, sauf dans l'industrie houillère, évidemment. C'est la source d'une grande partie de l'industrie minière, c'est l'empreinte carbone.

Il y a de grandes questions sur la façon dont nous produisons de l'acier vert ? Comment réduire le besoin de charbon dans la production d'acier ? Peut-on le faire avec de l'hydrogène ou même du gaz naturel ?

Bien que, les prix du gaz naturel aujourd'hui, ce n'est pas non plus un bon sens pour le moment, avec la façon dont le gaz naturel est.

La durabilité figure en bonne place sur la liste des choses à faire et sur ses besoins. C'est cette question intéressante, comment produisons-nous tous ces métaux vraiment importants que tout le monde veut ? Comment les produire avec cet impact limité ? Comprendre que l'industrie minière est, de par sa nature même, une industrie qui prend quelque chose de la terre. C'est une industrie extractive.

La question de savoir comment faire mieux, c'est à l'ordre du jour des sociétés minières depuis longtemps. Et cela continuera d'être le cas, plus les gens se concentrent sur l'environnement, ce qui ne fera que s'accroître. Nous allons en voir plus.

Pour moi, la partie vraiment intéressante... Et la double pensée pour citer Nineteen Eighty-Four d'Orwell, qu'être capable de garder deux choses dans la tête, diamétralement opposées et de ne pas en comprendre l'avantage, c'est que beaucoup de gens ne pas comme l'industrie minière. Vous dites que vous travaillez dans l'industrie minière et les gens disent :« Oh, peu importe. Ils ne comprennent pas l'industrie.

Ils pensent que l'industrie est une industrie terrible, l'industrie des métaux. Pourtant, en même temps, ils disent aussi :"Nous sommes dans une crise climatique et nous avons plus besoin d'énergie verte que de quoi que ce soit." Il est impossible d'avoir deux points de vue diamétralement opposés selon lesquels vous n'aimez pas l'industrie minière, mais vous voulez faire quelque chose contre le changement climatique. Vous ne pouvez pas avoir l'un sans l'autre.

Nous ne pouvons pas faire cela. Je me souviens que j'étais à IMARK, la conférence internationale sur les ressources minières, il y a quelques années, alors que j'avais le droit de prendre l'avion et de me déplacer.

À Melbourne et les gens de la rébellion de l'extinction étaient là. J'ai en fait une vidéo d'une interview sur Sky News Australia. Ils avaient le chef de la protestation de la rébellion d'extinction là-bas. Paraphrasant plus ou moins ce qu'il a dit. Il a déclaré:"Nous sommes actuellement dans une crise climatique et nous devons faire quelque chose. Si vous ne vous réveillez pas, le monde va avoir d'énormes problèmes." Puis, dans le même souffle, "Ils construisent une mine de cuivre aux Philippines dont personne ne veut."

Il est impossible d'avoir les deux points de vue, n'est-ce pas ? Vous ne pouvez pas être contre les mines de cuivre et contre le changement climatique. Vous ne pouvez pas avoir la révolution de l'énergie verte sans l'industrie de l'achat.

Niall Sullivan, Senseye :C'est un très bon sentiment pour finir, en fait. Juste avant de terminer Joe, comment les gens peuvent-ils en savoir plus sur Axora et sur ce que vous faites pour eux ? Pour l'industrie ?

Joe Carr, Axora :Oui, vous pouvez aller sur Axora.com. Vous pouvez voir le marché et vous pouvez nous contacter par ce biais. Ou, vous pouvez me trouver sur LinkedIn et m'envoyer un message. Je serai heureux de vous rediriger vers la personne appropriée au sein de l'entreprise, pour parler de tout ce dont vous voulez parler.

Étude de cas :Alcoa

Alcoa Corporation est un leader mondial des produits de bauxite, d'alumine et d'aluminium, construit sur une base de valeurs fortes et d'excellence opérationnelle remontant à plus de 130 ans jusqu'à la découverte révolutionnaire qui a fait de l'aluminium un élément abordable et vital de la vie moderne.

Alcoa exploite des usines de production dans le monde entier et a appliqué des innovations révolutionnaires et mis en œuvre les meilleures pratiques qui ont conduit à une efficacité, une sécurité, une durabilité et des communautés plus fortes partout où elles opèrent.

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