Masa depan pemeliharaan di sektor logam dan pertambangan
Bisnis pertambangan dan pemurnian logam adalah salah satu yang tertua di dunia, dan meskipun telah mendapat manfaat yang signifikan dari penggunaan mesin modern dan analisis data, cara penciptaan nilai tetap sama selama beberapa generasi. Masa depan sektor logam dan pertambangan menghadirkan beberapa tantangan kritis yang perlu diantisipasi dan dikelola agar roda industri ini tetap berputar menguntungkan.
Meskipun ada permintaan yang meningkat, harga yang dapat dicapai logam dan mineral lainnya tetap berada di bawah tekanan yang kuat karena banyaknya volume produk yang memasuki pasar. Akibatnya, produsen perlu menemukan efisiensi biaya untuk melindungi keuntungan dan memberikan stabilitas dalam lingkungan ekonomi yang selalu berfluktuasi.
Namun, kemampuan produsen untuk memberikan efisiensi yang lebih besar ditantang oleh fakta bahwa pemain utama di pasar telah memanen hasil otomatisasi yang paling rendah. Tahap selanjutnya dalam perjalanan menuju efisiensi yang lebih besar mengharuskan produsen untuk melangkah lebih jauh ke ranah Industri 4.0. Meskipun ini mungkin tampak seperti lompatan besar ke hal yang tidak diketahui, ini adalah langkah yang relatif kecil dan mudah untuk sektor yang telah memanfaatkan data dengan baik di lingkungan produksi mereka.
Organisasi yang terlibat dalam ekstraksi dan peleburan logam cenderung cukup maju dalam hal pengumpulan data dari lingkungan produksi mereka, dan diperlengkapi dengan baik untuk memanfaatkan perpindahan ke Industri 4.0. Perusahaan-perusahaan ini secara signifikan mengumpulkan lebih banyak data yang berkaitan dengan proses produksi daripada sebagian besar segmen komunitas manufaktur dan kemungkinan besar akan menggunakan sejarawan pabrik dan platform IoT Industri untuk menyimpan dan menganalisis data ini.
Tingkat kematangan data yang tinggi ini berasal dari fakta bahwa dalam logam, rahasia kualitas belum tentu mesin itu sendiri, tetapi proses yang terlibat di dalamnya. Kontrol yang ketat atas metode dan waktu membuat perbedaan antara menghasilkan produk berkualitas tinggi dan tidak memiliki nilai sama sekali. Produsen memantau proses ini dengan cermat, dan dengan demikian mengumpulkan sejumlah besar data untuk menginformasikan produksi dan meninjau kinerjanya. Dengan selesainya proses ekstraksi data dari lingkungan produksi, sejumlah besar nilai tambah kini dapat dicapai.
Pemeliharaan prediktif menawarkan peluang signifikan bagi organisasi yang beroperasi di bidang ekonomi ini untuk meningkatkan efisiensi. Praktik pemeliharaan yang baik sangat penting untuk menjaga produksi tetap online dan mencegah kegagalan bencana.
Perhatian dan perhatian yang luar biasa telah diberikan untuk memastikan bahwa peralatan penting seperti mesin tempa tetap berfungsi penuh dan berfungsi dengan baik. Masalah di sini bisa menjadi bencana besar bagi produksi, biaya waktu, dan uang dalam jumlah besar. Lebih buruk lagi, kegagalan menempa menciptakan risiko bahaya nyata bagi orang-orang yang bekerja di dalam dan di sekitar lingkungan tersebut.
Namun, perhatian yang jauh lebih sedikit diberikan untuk memastikan bahwa komponen tambahan bekerja secara optimal. Paling-paling, peralatan yang diremehkan ini dipelihara sesuai dengan jadwal yang ketat, yang berarti mereka akan diservis apakah mereka membutuhkannya atau tidak. Pendekatan ini juga menghasilkan kemungkinan bahwa masalah dengan mesin atau komponen individu dapat berlangsung berbulan-bulan sebelum ditemukan. Masalah ini dapat menurunkan jalur produksi, dan menyebabkan kerusakan sekunder pada mesin yang terlibat.
Produk perawatan prediktif otomatis seperti rangkaian perangkat lunak PdM Senseye memberikan solusi, memungkinkan organisasi untuk mencapai penghematan nyata segera dengan menerapkan tingkat perawatan dan perhatian yang sama pada semua aset produksi.
Daripada meminta manusia untuk memeriksa setiap aset produksi secara manual, kami telah membuat algoritme pembelajaran mesin yang secara otomatis menilai kondisi mesin industri. Kami mencapainya dengan menerapkan algoritme pembelajaran mandiri ke keluaran data yang ada untuk memantau variasi kecil namun signifikan dalam getaran, tekanan, suhu, torsi, arus listrik, dan sumber lain yang menunjukkan penurunan kesehatan alat berat.
Berbekal wawasan ini, produsen dapat menerapkan intervensi pemeliharaan yang tepat pada waktu yang tepat. Pendekatan ini memastikan bahwa mesin dapat berjalan semulus mungkin, mengurangi risiko kegagalan mesin yang fatal, dan menghilangkan inefisiensi dan pemborosan yang terkait dengan perawatan yang berlebihan. Produsen dapat beralih dari memantau segelintir aset penting menjadi ribuan, memaksimalkan efisiensi dan kontrol dengan pandangan komprehensif tentang apa yang terjadi di seluruh lini produksi mereka.
Tantangan yang dihadapi sektor logam dan pertambangan tidaklah unik, dan tentunya tidak terminal. Ini adalah industri yang telah ada selama ribuan tahun, dan tidak diragukan lagi akan terus beroperasi selama beberapa tahun lagi. Namun, mengingat tantangan yang dihadapi sektor ini, pemenangnya adalah mereka yang dapat terus menghadirkan produk berkualitas tinggi dengan harga yang kompetitif, tugas yang membutuhkan operasi yang lebih cerdas dan efisien. Pemeliharaan prediktif adalah salah satu area di mana produsen dapat mencapai penghematan dan efisiensi yang nyata, sementara juga meningkatkan aspek-aspek seperti keselamatan dan kinerja lingkungan. Fondasi data yang diperlukan untuk menerapkan cara kerja baru ini sudah tersedia untuk sebagian besar organisasi yang beroperasi di sektor ini.
Cari tahu lebih lanjut dengan mengunduh studi kasus kami di Alcoa atau pesan demo Senseye.
