Estamos optimizando el rendimiento de la minería de superficie y subterránea a través de las Soluciones Smart.
He aquí dos ejemplos del mundo real de cómo funcionan estas soluciones:
Minería subterránea: sistemas para frentes largos
Los sistemas inteligentes y conectados para frentes largos incluyen complejas redes que están vinculadas a giroscopios altamente sensibles y miles de sensores que monitorean constantemente el desempeño y el estado del sistema.
Durante la operación, a medida que avanza el sistema de extracción de frentes largos, el techo colapsa detrás de él. Los sensores ubicados en los soportes del techo transmiten información hacia la superficie. Algoritmos complejos traducen los puntos de información en datos visuales que permite predecir cambios significativos en las condiciones operativas de la mina.
En un estudio de casos reciente, nuestros algoritmos analizaron los datos de los soportes del techo y detectaron la formación de una cavidad en el techo. Utilizando cómputos avanzados, pudimos predecir problemas con la estabilidad del techo (algo imposible de determinar a simple vista) y definir el origen de estos cambios.
Esto permitió tomar medidas inmediatamente que afectaron la productividad general de la mina.
Minería de superficie: palas eléctricas de cable
Las Soluciones Smart ayudaron al cliente a reducir los daños provocados por el operador a su flota de palas eléctricas de cable.
Los operadores de las palas no estaban al tanto del efecto dañino que estaban provocando los impactos de giro en las máquinas. Las colisiones entre el balde y el banco durante el giro acumulaban daños en la estructura de los brazos y terminaban por fracturarlos, lo que generaba tiempos de inactividad y costos de reparación significativos.
Con las Soluciones Smart, pudimos interactuar con el cliente para determinar cómo se combinaban las conductas operacionales establecidas y las condiciones ambientales para aumentar la posibilidad de impactos al girar. Utilizamos la información de las máquinas para ilustrar el problema, cuantificando la manera en que las colisiones individuales contribuyeron a los daños que se observaron en la máquina.
La información se usó para guiar un plan de entrenamiento para operadores, que establece metas para la mejora y monitoreo del rendimiento.
Al contar con esta visibilidad y claridad, pudimos lograr una reducción anual del 40% en los impactos de giro, y así reducir el desgaste de las máquinas y aumentar su disponibilidad.