O futuro da manutenção no setor de 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, a forma como o valor é criado permaneceu o mesmo por gerações. O futuro do setor de metais e mineração apresenta alguns desafios críticos que precisam ser antecipados e gerenciados para que as rodas dessa indústria continuem girando de forma lucrativa.

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

A capacidade dos produtores de fornecer maior eficiência, no entanto, é desafiada pelo fato de que os principais players do mercado já colheram os frutos mais baixos da automação. O próximo estágio na jornada em direção a uma maior eficiência exige que os produtores avancem ainda mais nos domínios da Indústria 4.0. Embora isso possa parecer um salto gigante para o desconhecido, é um passo relativamente pequeno e direto para um setor que já está fazendo grande uso de dados em seus ambientes de produção.

As 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 do que a maioria dos segmentos da comunidade de manufatura e são muito mais propensas a usar historiadores de fábrica e plataformas de IoT industrial para armazenar e analisar esses dados.

Esse 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 em que estão envolvidas. e não ter nada de valor. Os produtores monitoram esse processo de perto e, ao fazê-lo, coletam grandes quantidades de dados para informar a produção e revisar seu desempenho. Com o trabalho pesado de extração de dados de ambientes de produção concluído, uma enorme quantidade de valor adicional agora é alcançável.

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

Uma quantidade enorme de cuidado e atenção já é necessária para garantir que peças críticas de equipamentos, como forjas, permaneçam totalmente funcionais e em boas condições de funcionamento. Os problemas aqui podem ser catastróficos para a produção, custando tempo e grandes quantias de dinheiro. Pior ainda, as falhas de forja criam um risco genuíno de danos às pessoas que trabalham dentro e ao redor desses ambientes.

No entanto, muito menos atenção é dada para garantir que os componentes auxiliares funcionem de maneira ideal. Na melhor das hipóteses, esses equipamentos subestimados são mantidos de acordo com um cronograma rigoroso, o que significa que são atendidos, precisando ou não. Essa abordagem também resulta na possibilidade de que um problema com uma máquina ou componente individual possa demorar meses antes da descoberta. Esses problemas podem derrubar uma linha de produção e causar danos secundários às máquinas envolvidas.

Produtos automatizados de manutenção preditiva, como o pacote de software PdM da Senseye, fornecem uma solução, permitindo que as organizações obtenham economias tangíveis imediatamente, aplicando um nível semelhante de cuidado e atenção a todos os ativos de produção.

Em vez de pedir aos humanos que verifiquem cada ativo de produção manualmente, criamos algoritmos de aprendizado de máquina que avaliam automaticamente a condição do maquinário industrial. Conseguimos isso aplicando algoritmos de autoaprendizagem às saídas de dados existentes para monitorar suas pequenas, mas significativas, variações de vibração, pressão, temperatura, torque, corrente elétrica e outras fontes que indicam deterioração na integridade da máquina.

Armados com essa percepção, os produtores podem implementar precisamente a intervenção de manutenção certa no momento certo. Essa abordagem garante que as máquinas funcionem da maneira mais suave possível, reduz o risco de falhas catastróficas da máquina e elimina as ineficiências e os desperdícios associados à manutenção excessiva. Os produtores podem passar do monitoramento de um punhado de ativos críticos para milhares, maximizando a eficiência e o controle com uma 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 outros. Diante dos desafios que esse setor enfrenta, no entanto, os vencedores serão aqueles que conseguirem continuar entregando um produto de alta qualidade a um preço competitivo, tarefa que exigirá operações cada vez mais inteligentes e eficientes. A manutenção preditiva é uma área na qual os produtores podem obter economias e eficiências tangíveis, além de melhorar aspectos como segurança e desempenho ambiental. As bases de dados necessárias para implementar esta nova forma de trabalhar já estão em vigor para a maioria das organizações que operam neste setor.

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