L'avenir de la maintenance dans le secteur des métaux et des mines

L'activité d'extraction et de raffinage des métaux est l'une des plus anciennes au monde, et bien qu'elle ait considérablement bénéficié de l'utilisation de machines modernes et de l'analyse des données, la manière dont la valeur est créée est restée la même depuis des générations. L'avenir du secteur des métaux et des mines présente des défis critiques qui doivent être anticipés et gérés pour que les rouages ​​de cette industrie continuent de tourner de manière rentable.

Alors que la demande est croissante, le prix que les métaux et autres minéraux peuvent atteindre reste soumis à une pression intense en raison du volume considérable de produits entrant sur le marché. Par conséquent, les fabricants doivent trouver des économies de coûts pour protéger leurs résultats et assurer une certaine stabilité dans un environnement économique en constante fluctuation.

La capacité des producteurs à fournir une plus grande efficacité, cependant, est mise à l'épreuve par le fait que les principaux acteurs du marché ont déjà récolté les fruits les plus bas de l'automatisation. La prochaine étape du voyage vers une plus grande efficacité nécessite que les producteurs entrent davantage dans le domaine de l'industrie 4.0. Bien que cela puisse sembler un pas de géant dans l'inconnu, il s'agit d'une étape relativement simple et simple pour un secteur qui utilise déjà largement les données dans ses environnements de production.

Les organisations impliquées dans l'extraction et la fusion des métaux ont tendance à être assez avancées en ce qui concerne la collecte de données à partir de leurs environnements de production et sont bien équipées pour capitaliser sur le passage à l'Industrie 4.0. Ces entreprises collectent beaucoup plus de données relatives au processus de production que la plupart des segments de la communauté manufacturière et sont beaucoup plus susceptibles d'utiliser des historiens d'usine et des plates-formes IdO industrielles pour stocker et analyser ces données.

Ce degré élevé de maturité des données vient du fait que dans les métaux, le secret de la qualité n'est pas nécessairement les machines elles-mêmes, mais les processus dans lesquels elles sont impliquées. Un contrôle strict des méthodes et des délais fait la différence entre produire un produit de haute qualité et n'ayant aucune valeur. Les producteurs surveillent ce processus de près et, ce faisant, collectent de grandes quantités de données pour informer la production et examiner leurs performances. Une fois la lourde charge de l'extraction des données des environnements de production terminée, une énorme quantité de valeur supplémentaire est désormais réalisable.

La maintenance prédictive offre une opportunité significative aux organisations opérant dans ce secteur de l'économie d'améliorer leur efficacité. De bonnes pratiques de maintenance sont essentielles pour maintenir la production en ligne et prévenir les pannes catastrophiques.

Une quantité énorme de soin et d'attention est déjà consacrée à s'assurer que les équipements critiques tels que les forges restent entièrement fonctionnels et en bon état de fonctionnement. Les problèmes ici peuvent être catastrophiques pour la production, coûter du temps et d'énormes sommes d'argent. Pire encore, les pannes de forge créent un risque réel de préjudice pour les personnes travaillant dans et autour de ces environnements.

Cependant, beaucoup moins d'attention est accordée à la garantie que les composants auxiliaires fonctionnent de manière optimale. Au mieux, ces équipements sous-estimés sont entretenus selon un calendrier strict, ce qui signifie qu'ils sont entretenus, qu'ils en aient besoin ou non. Cette approche entraîne également la possibilité qu'un problème avec une machine ou un composant individuel puisse durer des mois avant d'être découvert. Ces problèmes peuvent entraîner l'arrêt d'une ligne de production et causer des dommages secondaires aux machines concernées.

Les produits de maintenance prédictive automatisée tels que la suite logicielle PdM de Senseye offrent une solution permettant aux organisations de réaliser immédiatement des économies tangibles en appliquant un niveau de soin et d'attention similaire à tous les actifs de production.

Plutôt que de demander aux humains de vérifier manuellement chaque actif de production, nous avons créé des algorithmes d'apprentissage automatique qui évaluent automatiquement l'état des machines industrielles. Nous y parvenons en appliquant des algorithmes d'auto-apprentissage aux sorties de données existantes pour surveiller leurs variations faibles mais significatives de vibration, de pression, de température, de couple, de courant électrique et d'autres sources qui indiquent une détérioration de l'état de la machine.

Forts de cette connaissance, les producteurs peuvent mettre en œuvre précisément la bonne intervention de maintenance au bon moment. Cette approche garantit que les machines peuvent fonctionner aussi bien que possible, réduit le risque de panne catastrophique de la machine et élimine les inefficacités et le gaspillage associés à une maintenance excessive. Les producteurs peuvent passer de la surveillance d'une poignée d'actifs critiques à des milliers, en maximisant l'efficacité et le contrôle grâce à une vue complète de ce qui se passe sur leurs lignes de production.

Les défis auxquels fait face le secteur des métaux et des mines ne sont pas uniques, et ils ne sont certainement pas terminaux. C'est une industrie qui existe depuis des millénaires et qui continuera sans aucun doute à fonctionner encore plusieurs années. Cependant, compte tenu des défis auxquels ce secteur est confronté, les gagnants seront ceux qui pourront continuer à fournir un produit de haute qualité à un prix compétitif, une tâche qui nécessitera des opérations plus intelligentes et toujours plus efficaces. La maintenance prédictive est un domaine dans lequel les producteurs peuvent réaliser des économies et des gains d'efficacité tangibles, tout en améliorant des aspects tels que la sécurité et la performance environnementale. Les fondations de données nécessaires à la mise en œuvre de cette nouvelle façon de travailler sont déjà en place pour la majorité des organisations opérant dans ce secteur.

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