Membentuk Masa Depan Pemeliharaan di Sektor Logam & Pertambangan
Bisnis pertambangan dan pemurnian logam adalah salah satu yang paling lama di dunia, dan meskipun telah sangat mendapat manfaat dari penggunaan mesin modern dan analisis data, bagaimana nilai diciptakan tetap sama untuk generasi. Masa depan untuk sektor logam dan pertambangan menyajikan beberapa tantangan kritis yang perlu diantisipasi dan dikelola agar roda industri ini terus berputar dengan menguntungkan.
Meskipun ada permintaan yang meningkat, harga logam dan mineral lain tetap berada di bawah tekanan intens due to the sheer volume of product entering the market. Akibatnya, produsen perlu menemukan efisiensi biaya untuk melindungi bottom line dan memberikan stabilitas dalam lingkungan ekonomi yang selalu berfluktuasi.
Kemampuan produsen untuk memberikan efisiensi yang lebih besar, namun, ditekankan oleh fakta bahwa pemain besar di pasar telah memanen buah rendah terendah dari otomatisasi. Tahap berikutnya dalam perjalanan menuju efisiensi yang lebih besar memerlukan produsen untuk melangkah lebih jauh ke dalam ranah Industry 4.0. Sementara ini mungkin terlihat seperti lompatan raksasa ke dalam yang tidak diketahui, ini adalah langkah yang relatif kecil dan sederhana bagi sektor yang sudah membuat penggunaan data yang besar dalam lingkungan produksi mereka.
Organisasi yang terlibat dalam ekstraksi dan peleburan logam cenderung cukup canggih ketika datang ke pengumpulan data dari lingkungan produksi mereka, dan siap untuk memanfaatkan perpindahan ke Industry 4.0. Perusahaan ini mengumpulkan data yang jauh lebih banyak terkait proses produksi dari sebagian besar segmen komunitas manufaktur dan jauh lebih mungkin untuk menggunakan factory historians dan Industrial IoT platforms untuk menyimpan dan menganalisis data ini.
Tingkat kematangan data yang tinggi ini berasal dari fakta bahwa dalam logam, rahasia kualitas tidak tentu mesin itu sendiri, tetapi proses yang terlibat. Kontrol ketat atas metode dan waktu membuat perbedaan antara menghasilkan produk berkualitas tinggi dan tidak memiliki apa pun yang bernilai sama sekali. Produsen memantau proses ini secara erat, dan dengan demikian mengumpulkan sejumlah besar data untuk memberikan informasi produksi dan meninjau bagaimana mereka bekerja. Dengan pengambilan beban berat dari pengambilan data dari lingkungan produksi telah selesai, sejumlah besar nilai tambah sekarang dapat dicapai.
Prediktif maintenance menawarkan peluang yang signifikan untuk organisasi yang beroperasi di area ekonomi ini untuk meningkatkan efisiensi. Praktik pemeliharaan yang baik sangat penting untuk menjaga produksi tetap online dan mencegah kegagalan katastropik.
Saat ini banyak perhatian dan hati-hati yang sudah diberikan untuk memastikan bahwa peralatan kritis seperti forge tetap berfungsi sepenuhnya dan dalam kondisi kerja yang baik. Masalah di sini dapat mematikan untuk produksi, mengakibatkan waktu dan sejumlah besar uang. Lebih buruk lagi, kegagalan forge menciptakan risiko nyata dari kerugian bagi orang yang bekerja di dan sekitar lingkungan tersebut.
Sayangnya, jauh lebih sedikit perhatian diberikan untuk memastikan bahwa komponen pendukung bekerja secara optimal. Terbaik, peralatan yang diremehkan ini dipelihara sesuai jadwal yang ketat, artinya mereka dilayani apakah membutuhkannya atau tidak. Pendekatan ini juga menghasilkan kemungkinan bahwa masalah dengan mesin atau komponen individual bisa berbulan-bulan sebelum ditemukan. Masalah ini dapat menurunkan garis produksi, dan menyebabkan kerusakan sekunder pada mesin yang terlibat.
Produk prediktif maintenance otomatis seperti suite software PdM Senseye memberikan solusi, yang memungkinkan organisasi untuk mencapai penghematan nyata segera dengan menerapkan tingkat perhatian dan hati-hati yang sama ke semua aset produksi.
Daripada meminta manusia untuk memeriksa setiap aset produksi secara manual, kami telah menciptakan algoritma machine learning yang secara otomatis menilai kondisi mesin industri. Kami mencapai ini dengan menerapkan algoritma self-learning ke output data yang ada untuk memantau variasi kecil namun signifikan dalam getaran, tekanan, suhu, torsi, arus listrik, dan sumber lain yang menunjukkan degradasi kesehatan mesin.
Dengan wawasan ini, produsen dapat menerapkan intervensi pemeliharaan yang tepat pada waktu yang tepat. Pendekatan ini memastikan bahwa mesin dapat berjalan sehalus mungkin, mengurangi risiko kegagalan mesin katastropik, dan menghilangkan ketidakefisienan dan pemborosan yang terkait dengan over-maintenance. Produsen dapat beralih dari memantau sejumlah aset kritis hingga ribuan, memaksimalkan efisiensi dan kontrol dengan pandangan komprehensif tentang apa yang terjadi di seluruh garis produksi mereka.
Tantangan yang dihadapi sektor logam dan pertambangan tidak unik, dan tentu saja tidak mematikan. Ini adalah industri yang telah ada selama ribuan tahun, dan tanpa ragu akan terus beroperasi selama beberapa tahun lagi. Mengingat tantangan yang dihadapi sektor ini, pemenang akan menjadi mereka yang dapat terus memberikan produk berkualitas tinggi dengan harga yang kompetitif, tugas yang akan memerlukan operasi yang lebih cerdas, semakin efisien. Prediktif maintenance adalah salah satu area di mana produsen dapat mencapai penghematan nyata dan efisiensi, sambil juga meningkatkan aspek seperti keselamatan dan kinerja lingkungan. Fondasi data yang diperlukan untuk menerapkan cara kerja baru ini sudah ada untuk mayoritas organisasi yang beroperasi di sektor ini.
Temukan lebih banyak dengan mengunduh studi kasus kami tentang Alcoa atau book a Senseye demo.
