制造业可以从金属和采矿业中学到什么 - 第 3 部分 - 与 Axora

欢迎收听趋势检测播客，该播客由 Senseye 提供支持，Senseye 是使用 AI 推动可扩展和可持续资产性能和可靠性的行业领导者。这是一本新的出版物，旨在帮助您摆脱关于如何实现维护效率的想法。

在我们讨论制造商可以从金属和采矿业学到什么的系列的第三部分也是最后一部分中，来自 Axora 的 Joe Carr 再次加入了我的行列。你可以在这里听第一部分，在这里听第二部分。

在讨论制造商可以从金属和采矿业学到什么的这一集中，来自 Axora 的 Joe Carr 再次加入我们，讨论金属和采矿公司遵循的维护实践，为什么机器正常运行时间是关键，以及机器数据过多如何证明具有挑战性。

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成绩单

涵盖的关键主题（点击跳转到该部分）

1. 金属和采矿业的关键维护实践
2. 在金属和采矿业中使用机器数据
3. 金属和采矿领域的 AI 和机器学习用例
4. 金属和采矿业的可持续性
5. 案例研究：美国铝业

Niall Sullivan，Senseye：是的，就是这样，乔。这很有趣，你提到维护是因为那是我接下来要去的地方，实际上是一种更聪明的方法。再次，只是作为一个起点思考，你可能会说这是一个个案的基础，但总的来说，目前主要的维护实践是什么？

这些金属矿业公司遵循什么？是被动维护吗？是不是像您建议的那样，它们每 4,000 天更换一次，或者其他可能的情况？一般而言，他们目前在维护方面遵循什么样的做法？

Joe Carr, Axora：在采矿金属领域，正常运行时间是关键。 100%，正常运行时间是最重要的，因为就像飞机座位一样，如果我不在那段时间生产，我就永远无法找回它。对吧？

一旦飞机起飞，座位不卖，我就永远不能把座位拿回来卖了。如果你经营一家炼油厂，也是一样的，对吧？如果你不生产金属，一吨铜一小时，那么那个小时就过去了。我永远不会恢复生产。

正常运行时间是关键。该行业当然不想进行被动响应。总会有某种程度的反应性维护。它总是会发生。当然，作为一个行业，我们希望它成为例外，而不是规则。除了我们不想要的被动维护之外，您还有计划性和预防性维护。

那里肯定有混合。再次，就像我说的，这是一个公司一个公司的基地。我们发现某些东西，尤其是……例如，卡车。这是一个很好的例子。今天，我们在卡车上安装了很多传感器，它们可以告诉我们发动机是如何运转的、刹车情况等等。例如，在这些地方，我们可以更有预测性地了解一个组件需要多长时间才会出现故障，从而存在。

然后，有些地方是直接计划好的。我们每 5,000 小时更改一次。为什么我们每 5,000 小时更换一次？这就是制造商的建议。这是否正确，还有待商榷。

今天肯定是混合的。我认为，理想情况下，整个行业都希望以不可预测的方式运行。我们希望人工智能、传感器数据和机器学习能够告诉我们什么时候会失败，在它们失败前一百小时，这样我们就可以在关键时刻改变它们。

规划存在问题。我们不能在它坏掉之前把所有东西都修好。我们必须有一定程度的计划，但通过最大限度地延长组件寿命可以节省大量成本并延长正常运行时间。事实上，如果我能让那辆卡车比我想要的多运行 10 个小时。当我有可用空间时，我可以计划将其取下来，而不是在我做其他事情时将其停放并排队一天，因为那会失去生产。

我认为今天，当我从事运营工作时，我们试图将正常运行时间的目标定为 80 年代高。 88% 一般是这样的。如果我们能在 80 年代和 90 年代实现更好的预测性维护，将会带来巨大的好处。矿业公司有巨大的利益。对社会有巨大的好处，因为我们可以用我们拥有的相同数量的资产生产更多的金属。我们不需要再开一个矿了。我们可以继续利用现有设备进行生产，并利用现有设备提高效率。

Niall Sullivan，Senseye：根据您的说法，有多种策略正在发生。您显然谈到了预测性维护，从我的角度来看，这是一个非常明显的兴趣。

从所有方面来看，你说，很明显，预测维护会增加相当多的价值。被他们拥抱得有多好？可能预测性维护仍然是一个不断增长的市场，可能还没有起飞。

我们之前提到过数字化转型以及其中的一些问题，但是预测性维护及其好处是否广为人知？或者，它是否广为人知，但由于您之前指出的原因，与安全问题和它的那方面有关，他们没有接受它？

乔·卡尔，Axora：是的。实际上，它确实广为人知。维护解决方案是业内最大的。

再一次，它归结为一点点，因为计算值非常容易。很容易说，“正常运行时间增加 1% 能给我带来什么？”那些在备件中航行的备件，总是很棒，但总是被他们的生产相形见绌。

如果我们经营矿山的成本高于生产材料的成本，我们就不会拥有矿山。这不是采矿业的运作方式，对，就像任何企业一样。总是有巨大的好处。我认为主要问题是这些年来它只是一个随意的发展，当然在车辆和工厂中，它是最具前瞻性的。特别是，如果你有非常有名的黄色大卡车，对吧？

如果您有 Caterpillar、Komatsu 或这类人，他们知道他们已经对他们的车辆进行了很长时间的预测性维护。今天他们卖车的时候，有很多矿山买他们的车。他们不买。他们在正常运行时间购买它们。

他们正在购买车辆，最低正常运行时间为 87% 或类似的东西。如果他们没有获得正常运行时间，他们就不会为此付费，因为他们正在出租它。有点像你可以租一辆车。他们很有动力。制造商非常有动力让这些车辆尽可能高效地运行，因为当你销售卡车时，这是一个巨大的差异化因素，说“我的卡车很高效”。他们拥有如此庞大的数据池。

如果您想到卡特彼勒，您就会拥有数以万计的带有传感器的卡车，所有这些都提供有关这些卡车如何运行的数据。他们只是在交付他们正在做的事情上做得更好。

如果您是一家采矿公司并且拥有一百辆卡车，那么您的数据池会小得多，无法提供这些好处。当他们确实实施自己的系统时，它们就没有那么有效了。这是一个由制造商推动预防性维护和计划性维护的示例。

然而，如果您进入选矿厂、精炼厂或冶炼厂之类的地方，没有一家公司会出售冶炼厂。你不会去 Hatch 或 FLSmidth 购买这个冶炼厂。他们使用来自许多不同制造商的组件构建它们。然后，如果它是一个全新的冶炼厂，他们可能会在过去五年中围绕它建立一个数字双胞胎。

这确实是人工智能、预测性维护和机器学习真正有机会的地方，因为它不受单一现有 OEM 的控制，对吧？这不是钻头，它是由……制造的。它不是福特制造的汽车，福特知道所有零件的情况。

每个矿山炼油厂都不一样。每个冶炼厂都不一样。每个集中器都是不同的，由许多不同制造商的许多不同部件制成。能够将所有这些数据汇总在一起，理解并提供当今我们可用于卡车、钻机或铲车的洞察力，这就是一个非常有趣的机会。然后，整个价值挖掘链都存在同样的问题。这只是两个非常好的例子。

Niall Sullivan, Senseye：是不是因为数据总是一个......嗯，从我们的角度来看，这是一个重要的话题吗，因为要么......这就是盛宴，要么饥荒情况，没有数据或有很多不同格式的数据。至少要花一些时间来获得其中的真正见解是相当困难的。

金属和采矿公司是否非常擅长围绕不同类型的机器收集大量数据并正在寻找利用这些数据的方法？或者，他们不收集大量数据吗？是不是事情的另一面？

Joe Carr, Axora：根据个人经验，他们收集了大量数据。他们不知道如何处理它。

我们从我们的预测中发现，我们的创新预测，当我们做这项工作时。最大的问题之一是，我们需要能够收集数据。这是一个挑战，因为您需要网络来做到这一点。

一旦地雷有了数据，它就会以许多不同的格式出现在许多不同的位置。第一，他们不一定不知道如何处理它，或者他们不能用它做任何事情，因为他们做不到。正如我们之前所说，他们没有技能。数据是一个真正的挑战，因为今天的这些机器......几年前我与技术部门的一位技术人员交谈过，他说，“整辆卡车每天产生 2 GB 的数据。”而且，他们有 83 人在矿上跑来跑去。他说：“仓库满了，用不了多久。”对？你有 83 个东西每天产生两场数据来填满服务器。我们如何处理这些数据？

或者99%，我们不感兴趣。为什么我们不感兴趣？我们与它没有任何关系。这可能是非常有趣的数据。我们正在跟踪速度、循环时间和发动机温度等变量。我们可能正在实时跟踪来自这些卡车的 500 个变量中的 20 个。

这对矿山来说是一个巨大的机会，因为他们拥有所有这些数据，然后它就成了孤岛。由于我们之前谈到的所有原因，它位于矿山上，关于云基础设施以及如何保护矿山免受网络攻击？我们拥有所有这些数据，这些数据只是位于没有人做任何事情的服务器上，因为矿井本身没有人知道如何去做。没有人受雇来做这件事。

我是从事什么工作的，作为一名采矿工程师在矿场工作。我不习惯坐下来浏览服务器数据。我的工作是打碎岩石，把东西从地上挖出来，然后通过处理计划。这是一个混合，对吧？你很少去矿场找到 20 名数据科学家在处理数据。对？你要做的就是找到很多地质学家、工程师、生产人员和钻工在矿山上工作。

这似乎太可惜了，因为就像我说的，这是一个尚未开发的机会。就像我说的那样，他们内部没有资源来筛选这些数据。在使用云或软件平台时，他们也更有安全意识，他们可能能够帮助获得一些真正的洞察力。这似乎是一个错失的机会。

就像我说的，这个行业可能会发生变化。人们换工作并产生......也许这也是世代相传的事情。也许这会随着时间的推移而改变，人们提出这些想法时会想，“好吧，有大量数据。为什么我们什么都不做？”我们真的需要走出去寻找解决方案，以便我们可以利用这些数据，为我们谋福利。

这也是工作的事吧？当我还是一名生产工程师时，我真正关心的是生产。如果有人来找我说，“哦，我们可以在你的卡车上运行一个人工智能项目吗？”我的观点会是，嗯，那种会妨碍我的制作和工作。

您还会看到现场人员的脱节，他们只是想继续工作。创新部门的人真的对做创新项目很感兴趣，但他们需要得到现场人员的支持。如果我是一名生产工程师，我会在生产中获得奖金和薪水。在运行 AI 项目时，我没有得到报酬。

可能会出现脱节，现场的人会说，“看，我没时间做这个。”这也是一个有趣的二分法，同样，在矿井内。矿山本身是孤立的。矿山的生产人员，不要与工厂的生产人员交谈，他们不一定与生产最终金属的精炼厂和冶炼厂的生产人员交谈。他们都在做自己的事情。同样，因为他们都在做自己的事情，这对他们来说真的很重要，如果你带着维护的东西来，你可能不会得到支持。他们可能会说，“啊，这真的很有价值。我真的很喜欢。”回应往往是，“当我可以立即使用它时回来找我，我不必花时间整合它。”这就是集成步骤和随之而来的麻烦。那里没有一个人的工作就是这样做。

Niall Sullivan，Senseye：就像我说的，我想这与那里缺少的技能元素有关。或者，这不是一个已知问题，是吗？他们知道技能差距吗？

Joe Carr, Axora：是的。我认为这可以归结为我们之前谈到的机器学习、人工智能和远程操作中心。

当人们从做可重复的事情中解放出来，部分计划，以及他们仍然在做的步骤......很多人用手做，那可能是自动化的。当人们从这些东西中解放出来时，他们将能够关注 AI 之类的东西，并能够将时间和精力投入到这些项目中，最终将产生令人难以置信的价值。

就是，“好吧，我宁愿现在有 10 磅，也不愿下周有 20 磅。”你宁愿拥有什么，对吧？你宁愿现在还是以后受益？作为具有可怕的长期思想家的人类，提前 10 年计划……实际上，采矿业非常擅长提前 20 年计划。

每个采矿部门都有短期、中期和长期规划者。做长远规划的人，他们最早的预测是10年后。他们正在研究未来的东西。短期人士的计划窗口是今天下午。我认为，实际上，采矿业真的很擅长长期思考。这只是关于我们如何帮助整个价值链进行长期思考。我们如何让人们能够做到这一点？

Niall Sullivan, Senseye：我知道我们已经多次提到 AI 机器学习，显然从我的角度来看，我知道从预测器维护的角度来看，它如何真正带来好处。除此之外，人工智能和机器学习在哪些领域得到了应用？您可以提供金属和采矿方面的哪些例子？

Joe Carr, Axora：嗯，真的……这个清单和你的胳膊一样长，就像很多东西一样。

Niall Sullivan，Senseye：也许谈谈前五名。不，顶……我不知道……

乔·卡尔，Axora：是的。我们会倒计时，对吧？第五名。

我认为有几个方面。我们谈到了维护。我认为维护是一项非常好的维护，因为它的果实挂得很低，在地板上。

在某些领域，只要我们能够使用传感器进行处理，我认为今天可以进行的维护工作非常多，要么是被动的，要么只是计划好的。我们在 500 小时时更换了空气过滤器。我们为什么要改变它？因为它这么说。我绝对认为那里有好处。

了解押金肯定有好处。考虑到您播客的观众，不要沿着地质切线走，而只是了解金属在地下的位置。能够不使用人脑而仅仅理解这一点有很多好处，因为你可以拥有数百万个数据点，今天我们找到它，我们点击，我们在这里和它在这里，我们建立一个形状，对吧？

人工智能或机器学习有很多好处，具体取决于您想要专门研究的算法，以便能够应用于这些模型。机器学习算法不是每周制作一个模型，而是可以在一个下午制作数百个模型，然后地质学家可以评估它们，然后说，“好吧，那个是有道理的。这个那个，我不知道是什么它在这里完成了。它已经离题了，所以我们将忽略它。”

基本 AI 肯定有很多好处。我们把人工智能带到了愚蠢的地方。这很聪明。它在一件事上非常好，在其他所有事情上都很糟糕。驾驶卡车的 AI，非常擅长驾驶卡车，但当机器学习自己学习发生了什么时，你就无能为力了。

人工智能的应用，在矿井内重新做事，那些重复性的工作。从钻孔到挖出材料，再到标记面部，再到装载炸药，有很多事情要做。对于人工智能来说，所有这些事情都已经成熟，因为我们每次都做完全相同的事情。

我去钻一个面向横向发展的脸。我每次都使用相同的钻孔模式。现在很多钻，钻工连孔都不钻。他们把它引爆，它自己钻。他们确保将孔放置在正确的位置，但是真的有很多额外的步骤要说，“好吧，为什么他们不能自己动手呢？让远程操作中心的人密切关注就可以了。”

那里有好处，当然在金属领域，当我们看机器学习之类的东西时，就理解我们正在生产的产品而言。我们是如何生产它的？有缺陷吗？如果它最终是使用机器视觉之类的精炼金属，那么相机。从本质上讲，相机的一种奇特方式。使用机器视觉来了解材料的结果，然后我们将其出售给谁。

最终，乌托邦将是，你想要一种具有某种特性的特定金属。您下订单，它会送到矿山，然后矿山将设备发送到它知道材料所在的地方。它开采特定设备。它经过选矿厂、冶炼厂和精炼厂，因为它具有非常特殊的特性，并且可以完全按照您想要的规格交付给您。然后，您可以随心所欲地处理它，或者您只是在您的项目中使用它。今天，我们离整合供应链还很远。这最终是可以做到的......而且我们今天没有理由不能做到，它只是今天不存在。

Niall Sullivan，Senseye：不，这真的很有趣。

我知道我们的时代即将结束，但我想谈谈可持续发展这个热门话题。

我想知道的是，总的来说，可持续性如何在一分钟内影响金属和采矿？我知道我们谈到了资源问题。此外，公司正在采取哪些措施来实现目标？我敢肯定，很多制造商、金属和矿业公司也有他们想要实现的目标。

乔·卡尔，Axora：是的。采矿业实际上做了很多事情。你今天看看，有很多项目在矿山上使用电池车。氢也是一个很大的话题。

我想就在昨天的新闻中，在澳大利亚拥有 Fortescue Metals 的那个人，他刚买了 Williams F1 的电池臂，来看看电池。

他是个有趣的角色，因为他拥有世界上最大的铁矿之一。或者，我应该说是矿业集团。他正在内陆地区建造一个太阳能农场，这是一个更好的术语。他将用它从海水中制造氢气，在澳大利亚制造绿色钢铁。所以，销售没有碳足迹的钢材。

当您查看采矿业时，钢铁这一金属部门是最大的二氧化碳生产商之一。他们拿铁矿石生产钢铁，必须烧焦炭和煤，这是一种特殊的煤。

你有两种煤。热能，当大家想到下坑，把煤扔进火里，然后在发电厂里燃烧时，这就是每个人都会想到的。那是动力煤。焦煤是一种非常特殊的用于制造钢铁的类型。很明显，这是采矿业的大部分来源，除了煤炭开采业。这是采矿业很大一部分的来源，是二氧化碳足迹。

我们如何生产绿色钢材存在很大的问题？我们如何减少钢铁生产中对煤炭的需求？我们可以用氢气甚至天然气来做到这一点吗？

虽然，今天的天然气价格，在目前也不是很有意义，就像天然气一样。

可持续性在采矿业的待办事项清单及其需求上非常重要。这是一个有趣的问题，我们如何生产所有人都想要的所有这些非常重要的金属？我们如何在这种有限的影响下生产它们？了解采矿业就其本质而言，是一个从地球上获取某些东西的行业。这是一个采掘业。

我们如何做得更好的问题，长期以来一直是矿业公司的议程。它将继续如此，更多的人关注环境，这只会得到更多。我们会看到更多。

对我来说，真正有趣的一点是……引用奥威尔的《十九八十四》的双重想法，即能够在你的脑海中持有两件事，截然相反，不了解它们的好处，是很多人不知道不喜欢采矿业。你说你在采矿业工作，人们会说，“哦，随便。”他们不了解这个行业。

他们认为这个行业是一个可怕的行业，金属行业。然而与此同时，他们也说，“我们正处于气候危机之中，我们需要绿色能源，而不是任何东西。”不可能持有两种截然相反的观点，你不喜欢采矿业，但你想为气候变化做点什么。你不能没有另一个。

我们不能那样做。我记得我在几年前的国际矿业资源会议 IMARK 上，当时我实际上被允许上飞机去一些地方。

墨尔本倒地和灭绝叛乱的人都在那里。实际上，我有一段澳大利亚天空新闻采访的视频。他们在那里有灭绝叛乱抗议的负责人。或多或少地解释了他所说的话。他说：“我们目前正处于气候危机之中，我们需要对此采取一些措施。如果不醒来，世界将会陷入巨大的麻烦之中。”然后，同时，“他们正在菲律宾建造一个没人想要的铜矿。”

不可能同时持有两种观点，对吧？你不能反对铜矿和气候变化。没有采购行业，就不可能有绿色能源革命。

Niall Sullivan，Senseye：实际上，这是一个非常好的结束语。就在我们完成 Joe 之前，人们如何才能更多地了解 Axora 以及您为他们做了什么？对于行业？

Joe Carr, Axora：是的，您可以访问 Axora.com。您可以查看市场并通过它与我们联系。或者，您可以在 LinkedIn 上找到我并给我留言。我很乐意将您重定向到公司内任何合适的人，谈论您想谈论的任何事情。

案例研究：美国铝业

美国铝业公司是铝土矿、氧化铝和铝产品的全球领导者，其建立在强大的价值观和卓越运营的基础上，其历史可追溯到 130 多年前的改变世界的发现，使铝成为现代生活中负担得起的重要组成部分。

美国铝业在全球经营生产工厂，并应用突破性创新并实施最佳实践，从而提高了效率、安全性、可持续性和更强大的社区。

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