金属および鉱業部門のメンテナンスの未来

金属の採掘と精製のビジネスは世界で最も古いものの1つであり、最新の機械とデータ分析の使用から大きな恩恵を受けていますが、価値の創出方法は何世代にもわたって変わりません。金属および鉱業セクターの将来は、この業界の車輪が利益を上げ続けるために予測および管理する必要があるいくつかの重要な課題を提示します。

需要が高まっている一方で、市場に投入される製品の量が非常に多いため、金属やその他の鉱物が達成できる価格は依然として強い圧力にさらされています。その結果、製造業者は、収益を保護し、絶えず変動する経済環境である程度の安定性を提供するために、コスト効率を見つける必要があります。

しかし、生産者がより高い効率を実現する能力は、市場の主要なプレーヤーが自動化の最も低い成果をすでに収穫しているという事実によって挑戦されています。効率向上への道のりの次の段階では、生産者はインダストリー4.0の領域にさらに踏み込む必要があります。これは未知への大きな飛躍のように見えるかもしれませんが、本番環境ですでにデータを大いに活用しているセクターにとっては、比較的小さくて簡単なステップです。

金属の抽出と製錬に関与する組織は、生産環境からのデータ収集に関しては非常に進歩している傾向があり、インダストリー4.0への移行を活用するための十分な設備が整っています。これらの企業は、製造コミュニティのほとんどのセグメントよりも生産プロセスに関連するデータを大幅に収集しており、このデータを保存および分析するために工場の歴史家や産業用IoTプラットフォームを利用する可能性がはるかに高くなっています。

この高度なデータ成熟度は、金属では、品質の秘訣は必ずしも機械自体ではなく、機械が関与するプロセスであるという事実に由来します。方法とタイミングを厳密に制御することで、高品質の製品を製造することができます。何の価値もありません。生産者はこのプロセスを注意深く監視し、そうすることで大量のデータを収集して生産に通知し、そのパフォーマンスを確認します。本番環境からデータを抽出するという手間のかかる作業が完了すると、今では大量の付加価値を実現できます。

予知保全は、経済のこの分野で活動している組織が効率を改善するための重要な機会を提供します。生産をオンラインに保ち、壊滅的な障害を防ぐには、適切なメンテナンス方法が不可欠です。

鍛造などの重要な機器が完全に機能し、正常に機能していることを確認するために、すでに多大な注意と注意が払われています。ここでの問題は、生産、時間のコスト、および莫大な金額にとって壊滅的なものになる可能性があります。さらに悪いことに、偽造の失敗は、それらの環境内およびその周辺で働く人々に危害を加える真のリスクを生み出します。

ただし、補助コンポーネントが最適に機能していることを確認することにはあまり注意が払われていません。せいぜい、これらの過小評価されている機器は、厳格なスケジュールに従って保守されています。つまり、必要かどうかに関係なくサービスを受けられます。このアプローチでは、マシンまたは個々のコンポーネントの問題が発見されるまでに数か月かかる可能性もあります。これらの問題は生産ラインをダウンさせ、関係する機械に二次的な損傷を引き起こす可能性があります。

SenseyeのPdMソフトウェアスイートなどの自動予知保全製品はソリューションを提供し、組織がすべての生産資産に同様のレベルの注意と注意を払うことにより、具体的な節約を即座に達成できるようにします。

人間に各生産資産を手動でチェックするように依頼するのではなく、産業機械の状態を自動的に評価する機械学習アルゴリズムを作成しました。これは、既存のデータ出力に自己学習アルゴリズムを適用して、振動、圧力、温度、トルク、電流、および機械の状態の悪化を示すその他のソースの小さいが重要な変動を監視することで実現します。

この洞察を武器に、生産者は適切なタイミングで適切なメンテナンス介入を正確に実装できます。このアプローチにより、機械は可能な限りスムーズに稼働し、壊滅的な機械故障のリスクを軽減し、過剰なメンテナンスに関連する非効率性と無駄を排除します。生産者は、少数の重要な資産の監視から数千に移行し、生産ライン全体で何が起こっているかを包括的に把握して、効率と制御を最大化できます。

金属および鉱業セクターが直面している課題は独特ではなく、確かに最終的なものではありません。それは何千年もの間存在してきた産業であり、間違いなくさらに数年間運営され続けるでしょう。しかし、このセクターが直面する課題を考えると、勝者は、競争力のある価格で高品質の製品を提供し続けることができるものであり、よりスマートで効率的な運用が必要となるタスクです。予知保全は、生産者が安全性や環境パフォーマンスなどの側面を改善しながら、具体的な節約と効率を達成できる1つの領域です。この新しい働き方を実装するために必要なデータ基盤は、このセクターで活動している組織の大多数のためにすでに整っています。

詳細については、Alcoaのケーススタディをダウンロードするか、Senseyeのデモを予約してください。