Moldando o Futuro da Manutenção em Metais e Mineração

O negócio de mineração e refino de metais é um dos mais antigos do mundo, e embora tenha se beneficiado significativamente do uso de maquinário moderno e análise de dados, como o valor é criado permaneceu o mesmo por gerações. O futuro para o setor de metais e mineração apresenta desafios críticos que precisam ser antecipados e gerenciados para que as rodas desta indústria continuem girando lucrativamente.

Embora haja demanda crescente, o preço que metais e outros minerais podem alcançar permanece sob intensa pressão devido ao volume massivo de produto entrando no mercado. Como resultado, fabricantes precisam encontrar eficiências de custo para proteger o resultado final e fornecer alguma estabilidade em um ambiente econômico sempre flutuante.

A capacidade de produtores entregarem maiores eficiências, no entanto, é desafiada pelo fato de que grandes players do mercado já colheram as frutas mais acessíveis da automação. O próximo estágio na jornada rumo a maior eficiência requer que produtores entrem mais no reino da Indústria 4.0. Embora isso possa parecer um salto gigante no desconhecido, é um passo relativamente pequeno e direto para um setor que já faz grande uso de dados em seus ambientes de produção.

Organizações envolvidas na extração e fundição de metais tendem a ser bastante avançadas quando se trata de coleta de dados de seus ambientes de produção, e estão bem equipadas para capitalizar a mudança para a Indústria 4.0. Essas empresas coletam significativamente mais dados relacionados ao processo de produção que a maioria dos segmentos da comunidade de manufatura e são muito mais propensas a fazer uso de historiadores de fábrica e plataformas IoT industriais para armazenar e analisar esses dados.

Este alto grau de maturidade de dados vem do fato de que, em metais, o segredo da qualidade não é necessariamente as máquinas em si, mas os processos nos quais estão envolvidas. Controle estrito sobre métodos e tempos faz a diferença entre produzir um produto de alta qualidade e não ter nada de valor. Produtores monitoram esse processo de perto, e ao fazer isso coletam grandes quantidades de dados para informar produção e revisar como performam. Com o trabalho pesado de extrair dados de ambientes de produção feito, uma quantidade massiva de valor adicional agora é alcançável.

A manutenção preditiva oferece oportunidade significativa para organizações operando nesta área da economia melhorarem eficiência. Boas práticas de manutenção são vitais para manter produção online e prevenir falhas catastróficas.

Uma tremenda quantidade de cuidado e atenção já vai para garantir que equipamentos críticos como forjas permaneçam totalmente funcionais e em boas condições de operação. Problemas aqui podem ser catastróficos para produção, custando tempo e vastas quantias de dinheiro. Pior ainda, falhas em forjas criam risco genuíno de danos a pessoas trabalhando em e ao redor desses ambientes.

Muito menos atenção, no entanto, é dada a garantir que componentes auxiliares estejam operando otimamente. Na melhor das hipóteses, esses equipamentos subestimados são mantidos de acordo com cronograma estrito, significando que recebem serviço precisem ou não. Essa abordagem também resulta na possibilidade de que um problema com uma máquina ou componente individual possa passar meses antes da descoberta. Esses problemas podem derrubar uma linha de produção e causar danos secundários às máquinas envolvidas.

Produtos de manutenção preditiva automatizados como o software Senseye PdM fornecem uma solução, permitindo que organizações atinjam economias tangíveis imediatamente aplicando nível similar de cuidado e atenção a todos os ativos de produção.

Em vez de pedir humanos para verificar cada ativo de produção manualmente, criamos algoritmos de machine learning que avaliam automaticamente a condição de maquinário industrial. Alcançamos isso aplicando algoritmos auto-aprendizes a saídas de dados existentes para monitorar pequenas mas significativas variações em vibração, pressão, temperatura, torque, corrente elétrica e outras fontes que indicam deterioração na saúde da máquina.

Armados com esse insight, produtores podem implementar precisamente a intervenção de manutenção certa no momento certo. Essa abordagem garante que maquinário possa rodar o mais suavemente possível, reduz risco de falha catastrófica de máquina e elimina ineficiências e desperdício associados à super-manutenção. Produtores podem passar de monitorar um punhado de ativos críticos para milhares, maximizando eficiência e controle com visão abrangente do que está acontecendo em suas linhas de produção.

Os desafios enfrentados pelo setor de metais e mineração não são únicos, e certamente não são terminais. É uma indústria que existe há milênios, e sem dúvida continuará operando por vários mais. Dados os desafios que este setor enfrenta, no entanto, os vencedores serão aqueles que podem continuar a entregar produto de alta qualidade a preço competitivo, tarefa que exigirá operações mais inteligentes, cada vez mais eficientes. A manutenção preditiva é uma área onde produtores podem alcançar economias e eficiências tangíveis, enquanto também melhoram aspectos como segurança e performance ambiental. As fundações de dados necessárias para implementar esta nova forma de trabalhar já estão no lugar para a maioria das organizações operando neste setor.

Saiba mais baixando nosso estudo de caso sobre Alcoa ou agende uma demo da Senseye.