Como un líder de las tecnologías de procesamiento de minerales sostenibles, Metso, con sede central en Helsinki, trabaja con clientes industriales complejos en todo el mundo.
Los clientes de agregados, minería, refinación de metales y reciclaje dependen de Metso para conseguir equipos, tecnología y servicios que mejoran los procesos de producción y reducen los riesgos.
En el sector minero, una meta a largo plazo es la transformación a operaciones plenamente autónomas Pero para lograr esta meta, Metso llegó a reconocer que las organizaciones deben comenzar con las nociones básicas creando la conectividad y la visibilidad controladas por IIoT para el mantenimiento predictivo y la optimización de activos.
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Identificación de oportunidades
A diferencia de industrias similares tales como el sector de gas y petróleo, la industria minera ha sufrido un bajo nivel de utilización de activos fijos, eficiencia energética insuficiente y largos plazos de tiempo improductivo. Esto ha supuesto una estrategia de intervención manual poco eficaz que utiliza trabajadores en planta para el monitoreo de equipo y sistemas, el mantenimiento y la generación de informes.
Metso comenzó a ayudar a las minas a acercarse más al objetivo de la minería autónoma al crear una solución controlada por IIoT para el mantenimiento predictivo y la optimización de activos del equipo de procesamiento de minerales. El resultado, Metros Metrics for Mining, ayuda a conseguir de manera coherente alta productividad de los activos existentes y ha ayudado a evitar costosos fallos de los equipos y tiempo improductivo.
Metsos Metrics aborda la baja eficacia total de equipo (OEE) del equipo de procesamiento de minerales al reducir el tiempo improductivo no programado y al mejorar la capacidad de predicción y la exactitud de las actividades de mantenimiento. Es más, optimiza el rendimiento del equipo, lo cual da lugar a una eficiencia energética y operacional mejorada.
Aprovechar el poder de la inteligencia artificial y humana
Metso Metrics se conecta con PLC y dispositivos de IIoT en equipos críticos. Recolecta datos provenientes de los sensores del equipo y los envía con seguridad a la nube. Después, genera algoritmos de IA avanzados de los datos para detectar patrones de fallo nuevos o conocidos, y alerta a los gerentes cuando los datos indican un posible problema.
En un sitio minero de mineral de hierro en Australia, Metso Metrics busca patrones de fallo y anomalías conocidos en los datos de las trituradoras de la mina, lo cual contribuye a predecir incidentes, a aplicar mantenimiento de forma proactiva y a evitar el tiempo improductivo.
“Hemos desarrollado algoritmos de diversos subsistemas para este cliente, incluyendo el sistema hidráulico y de variadores, y estamos haciendo un seguimiento de los datos sobre patrones de vibración y el estado del filtro de aceite y buje”, dice Jani Puroranta, gerente principal digital, Metso. “En un caso dado, los patrones de vibración indicaron un patrón problemático en un área específica de la trituradora. Cuando nuestro equipo de servicios pidió al equipo de mantenimiento en planta hacer una evaluación, se identificó una estructura aflojada fácil de reparar. Si esto no se hubiera identificado y reparado, podría haberse convertido en un evento catastrófico con un costo posible de más de US$1 millón”.
Cada uno de los algoritmos de la máquina recibe capacitación de 4-6 semanas con respecto al comportamiento específico de la máquina a fin de establecer una base de óptimo rendimiento. Después, en modo vivo, monitorean 24/7 para detectar y predecir posibles fallos o problemas.
“La IA no es suficiente. Necesitamos también la inteligencia humana”, añade Puroranta. “Siempre es posible mejorar la optimización, por ende establecimos centros de rendimiento en los que trabajan científicos expertos de datos”.
Estos equipos remotos en Santiago, Chile, y Changsha, China, observan señales procedentes de las máquinas e interpretan los datos para ayudar a guiar la acción por el cliente y proporcionar sugerencias sobre la optimización de rendimiento, incluso cuando no se detectan problemas. Son responsables de gestionar los casos que requieren acción inmediata y coordinan el mantenimiento con los equipos locales en planta. Los expertos en la materia de Metso también utilizan la información para brindar asistencia técnica a los clientes de forma remota desde las oficinas de Metso en todo el mundo.
Logros de éxito hasta la fecha
Las estimaciones e instalaciones tempranas indican que la mayor ventaja para las plantas de procesamiento de mineral resulta de evitar incidentes y los costos de mantenimiento relacionados, incluso el costo del tiempo improductivo.
Más de 10 minas en todo el mundo ya utilizan Metso Metrics y han conectado más de 1000 piezas de equipo de IIoT. Varios casos de indicadores tempranos han permitido evitar cientos de miles de dólares en costos. Si bien se requiere una inversión para implementar un sistema de mantenimiento predictivo y optimización de activos controlado por IIoT, los clientes pueden disfrutar resultados inmediatos.
Metso Metrics les ofrece también beneficios indirectos a los clientes. A medida que Metsos desarrolla y lanza nuevos modelos de equipo, los ingenieros de Metso usan los datos que pasan por la analítica para monitorear el rendimiento de nuevos diseños en condiciones de campo reales. Es posible mejorar los diseños en función de los resultados a fin de crear equipo más eficiente e inteligente que acarreará beneficios adicionales a las operaciones en el futuro.
“La información que recolectamos proporciona información útil inapreciable sobre cómo los clientes utilizan nuestras máquinas en el campo y nos proporciona información usada por nuestros equipos de investigación y desarrollo para crear nuevos modelos con mayor rapidez, permitiéndonos así lanzarlos al mercado más rápido”, comenta Puroranta.
Publicado 2 de diciembre de 2020
