金属和采矿业维护的未来

采矿和精炼金属业务是世界上最古老的业务之一，虽然它从现代机械和数据分析的使用中受益匪浅，但创造价值的方式几代人都保持不变。金属和采矿业的未来提出了一些需要预测和管理的关键挑战，以使该行业的车轮保持盈利。

尽管需求不断增长，但由于进入市场的产品数量庞大，金属和其他矿物的价格仍然承受着巨大的压力。因此，制造商需要找到成本效益来保护底线，并在不断波动的经济环境中提供一定的稳定性。

然而，生产商提高效率的能力受到市场主要参与者已经收获的自动化最低成果的挑战。迈向更高效率的下一阶段要求生产商进一步进入工业 4.0 领域。虽然这似乎是向未知领域的巨大飞跃，但对于已经在其生产环境中充分利用数据的行业来说，这是一个相对较小、直接的步骤。

涉及金属提取和冶炼的组织在从其生产环境中收集数据方面往往非常先进，并且具备充分利用向工业 4.0 转变的能力。这些公司收集的与生产过程相关的数据比制造业的大多数部门要多得多，并且更有可能利用工厂历史学家和工业物联网平台来存储和分析这些数据。

这种高度的数据成熟度来自于这样一个事实：在金属中，质量的秘诀不一定是机器本身，而是它们所涉及的过程。对方法和时间的严格控制决定了生产高质量产品之间的区别并且一点价值都没有。生产者密切监控这一过程，并通过收集大量数据为生产提供信息并审查其执行情况。随着从生产环境中提取数据的繁重工作完成，现在可以实现大量附加价值。

预测性维护为在这一经济领域运营的组织提供了提高效率的重要机会。良好的维护实践对于保持在线生产和防止灾难性故障至关重要。

大量的关注和关注已经投入到确保锻造等关键设备保持功能齐全并处于良好工作状态。这里的问题可能对生产、花费时间和巨额资金造成灾难性影响。更糟糕的是，伪造失败会给在这些环境中和周围工作的人带来真正的伤害风险。

然而，对确保辅助组件以最佳方式工作的关注要少得多。充其量，这些被低估的设备按照严格的时间表进行维护，这意味着无论他们是否需要，他们都会得到服务。这种方法还导致机器或单个组件的问题可能会在发现前几个月出现。这些问题可能会导致生产线停机，并对相关机器造成二次损坏。

Senseye 的 PdM 软件套件等自动化预测性维护产品提供了一种解决方案，通过对所有生产资产应用类似级别的关注和关注，使组织能够立即实现切实的节省。

我们没有要求人类手动检查每个生产资产，而是创建了自动评估工业机械状况的机器学习算法。我们通过将自学习算法应用于现有数据输出来监控它们在振动、压力、温度、扭矩、电流和其他表明机器健康状况恶化的来源方面的微小但显着的变化来实现这一目标。

有了这种洞察力，生产商可以在正确的时间准确地实施正确的维护干预。这种方法可确保机器尽可能平稳地运行，降低灾难性机器故障的风险，并消除与过度维护相关的低效率和浪费。生产者可以从监控少数关键资产转移到数千个，通过全面了解其生产线发生的情况来最大限度地提高效率和控制。

金属和采矿业面临的挑战并非独一无二，当然也不是最终的。这是一个已经存在了数千年的行业，毫无疑问，它还将继续运作数年。然而，鉴于该行业面临的挑战，赢家将是那些能够继续以具有竞争力的价格提供高质量产品的公司，这项任务需要更智能、更高效的运营。预测性维护是生产商可以实现切实节约和提高效率的一个领域，同时还可以改善安全和环境绩效等方面。实施这种新工作方式所需的数据基础已经为该行业的大多数组织准备就绪。

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