Façonner l'avenir de la maintenance dans les métaux et mines

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

Alors que la demande croît, le prix que les métaux et autres minéraux peuvent atteindre reste sous forte pression du fait du volume de produit entrant sur le marché. En résultat, les fabricants doivent trouver des efficacités de coûts pour protéger le résultat net et apporter de la stabilité dans un environnement économique en constante fluctuation.

La capacité des producteurs à délivrer de plus grandes efficacités est cependant challengée par le fait que les grands acteurs du marché ont déjà cueilli les fruits les plus accessibles de l'automatisation. La prochaine étape vers une plus grande efficacité requiert des producteurs d'aller plus loin dans les domaines de l'Industrie 4.0. Bien que cela puisse sembler un saut géant dans l'inconnu, c'est un pas relativement petit et direct pour un secteur qui fait déjà un grand usage des données dans ses environnements de production.

Les organisations impliquées dans l'extraction et la fusion des métaux tendent à être assez avancées en matière de collecte de données de leurs environnements de production, et sont bien équipées pour capitaliser sur le passage à l'Industrie 4.0. Ces entreprises rassemblent significativement 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 plateformes Industrial IoT pour stocker et analyser ces données.

Ce haut degré de maturité data 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 sur les méthodes et timings fait la différence entre produire un produit de haute qualité et n'avoir rien de valeur du tout. Les producteurs surveillent ce processus de près, et ce faisant collectent de grandes quantités de données pour informer la production et revoir leur performance. Avec le travail lourd d'extraction de données des environnements de production fait, une quantité massive de valeur additionnelle est maintenant réalisable.

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

Une quantité tremende de soin et d'attention va déjà dans l'assurance que les équipements critiques comme les forges restent pleinement fonctionnels et en bon état de marche. Les problèmes ici peuvent être catastrophiques pour la production, coûtant du temps et d'énormes sommes d'argent. Pire encore, les défaillances de forge créent un risque réel de dommages aux personnes travaillant dans et autour de ces environnements.

Beaucoup moins d'attention, cependant, est donnée à l'assurance que les composants auxiliaires fonctionnent de façon optimale. Au mieux, ces équipements sous-estimés sont maintenus selon un calendrier strict, signifiant qu'ils sont entretenus qu'ils en aient besoin ou non. Cette approche résulte aussi en la possibilité qu'un problème avec une machine ou un composant individuel puisse passer des mois avant d'être découvert. Ces problèmes peuvent faire tomber une ligne de production, et causer des dommages secondaires aux machines impliquées.

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

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

Armés de cette insight, les producteurs peuvent implémenter précisément la bonne intervention maintenance au bon moment. Cette approche assure que les machines peuvent tourner le plus souplement possible, réduit le risque de défaillance machine catastrophique, et élimine les inefficacités et gaspillages associés à la sur-maintenance. Les producteurs peuvent passer de la surveillance de quelques actifs critiques à des milliers, maximisant l'efficacité et le contrôle avec une vue complète de ce qui se passe sur leurs lignes de production.

Les défis face au secteur métaux et mines ne sont pas uniques, et ils ne sont certainement pas terminaux. C'est une industrie qui existe depuis des millénaires, et continuera sans doute d'opérer pour plusieurs autres. Donnés les défis que ce secteur affronte, cependant, les gagnants seront ceux qui pourront continuer à délivrer un produit de haute qualité à un prix compétitif, une tâche qui requerra des opérations plus intelligentes, toujours plus efficaces. La maintenance prédictive est un domaine où les producteurs peuvent réaliser des économies tangibles et des efficacités, tout en améliorant des aspects comme la sécurité et la performance environnementale. Les fondations de données requises pour implémenter cette nouvelle façon de travailler sont déjà en place pour la majorité des organisations opérant dans ce secteur.

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