Die Zukunft der Instandhaltung im Metall- und Bergbausektor

Das Geschäft des Abbaus und der Veredelung von Metallen ist eines der ältesten der Welt, und obwohl es erheblich vom Einsatz moderner Maschinen und Datenanalysen profitiert hat, ist die Art der Wertschöpfung seit Generationen gleich geblieben. Die Zukunft für den Metall- und Bergbausektor stellt einige kritische Herausforderungen dar, die antizipiert und bewältigt werden müssen, damit sich die Räder dieser Branche weiterhin profitabel drehen.

Während die Nachfrage wächst, bleibt der Preis, den Metalle und andere Mineralien erzielen können, aufgrund der schieren Menge an Produkten, die auf den Markt kommen, unter starkem Druck. Infolgedessen müssen Hersteller Kosteneffizienzen finden, um das Endergebnis zu schützen und eine gewisse Stabilität in einem ständig schwankenden wirtschaftlichen Umfeld zu gewährleisten.

Die Fähigkeit der Hersteller, höhere Effizienzen zu erzielen, wird jedoch durch die Tatsache in Frage gestellt, dass die wichtigsten Akteure auf dem Markt bereits die am wenigsten hängenden Früchte der Automatisierung geerntet haben. Die nächste Stufe auf dem Weg zu mehr Effizienz erfordert, dass Hersteller weiter in die Bereiche von Industrie 4.0 vordringen. Auch wenn dies wie ein riesiger Sprung ins Unbekannte erscheinen mag, ist es ein relativ kleiner, unkomplizierter Schritt für eine Branche, die bereits in großem Umfang Daten in ihren Produktionsumgebungen nutzt.

Organisationen, die an der Gewinnung und Verhüttung von Metallen beteiligt sind, sind in der Regel ziemlich weit fortgeschritten, wenn es um die Erfassung von Daten aus ihren Produktionsumgebungen geht, und sind gut gerüstet, um vom Übergang zu Industrie 4.0 zu profitieren. Diese Unternehmen sammeln wesentlich mehr Daten in Bezug auf den Produktionsprozess als die meisten Segmente der Fertigungsgemeinschaft und nutzen mit größerer Wahrscheinlichkeit Fabrikhistoriker und industrielle IoT-Plattformen, um diese Daten zu speichern und zu analysieren.

Dieser hohe Datenreifegrad ergibt sich aus der Tatsache, dass das Geheimnis der Qualität bei Metallen nicht unbedingt die Maschinen selbst sind, sondern die Prozesse, an denen sie beteiligt sind. Eine strenge Kontrolle über die Methoden und Zeitvorgaben macht den Unterschied zwischen der Herstellung eines qualitativ hochwertigen Produkts und überhaupt nichts Wertvolles haben. Die Produzenten überwachen diesen Prozess genau und sammeln dabei große Datenmengen, um die Produktion zu informieren und ihre Leistung zu überprüfen. Mit dem schweren Heben des Extrahierens von Daten aus Produktionsumgebungen ist jetzt ein enormer Mehrwert erzielbar.

Vorausschauende Wartung bietet Organisationen, die in diesem Wirtschaftsbereich tätig sind, eine bedeutende Möglichkeit, die Effizienz zu verbessern. Gute Wartungspraktiken sind unerlässlich, um die Produktion am Laufen zu halten und katastrophale Ausfälle zu verhindern.

Es wird bereits mit enormer Sorgfalt und Aufmerksamkeit dafür gesorgt, dass kritische Ausrüstungsteile wie Schmieden voll funktionsfähig und in gutem Betriebszustand bleiben. Probleme hier können für die Produktion katastrophal sein, Zeit und Unmengen an Geld kosten. Schlimmer noch, Schmiedefehler stellen ein echtes Schadensrisiko für Menschen dar, die in und um diese Umgebungen arbeiten.

Weit weniger Aufmerksamkeit wird jedoch dem optimalen Funktionieren von Zusatzkomponenten geschenkt. Diese unterschätzten Geräte werden bestenfalls nach einem strengen Zeitplan gewartet, dh sie werden gewartet, ob sie es brauchen oder nicht. Dieser Ansatz führt auch dazu, dass ein Problem mit einer Maschine oder einzelnen Komponente Monate dauern kann, bevor es entdeckt wird. Diese Probleme können eine Produktionslinie zum Erliegen bringen und sekundäre Schäden an den beteiligten Maschinen verursachen.

Automatisierte vorausschauende Wartungsprodukte wie die PdM-Softwaresuite von Senseye bieten eine Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, sofort spürbare Einsparungen zu erzielen, indem sie allen Produktionsanlagen ein ähnliches Maß an Sorgfalt und Aufmerksamkeit widmen.

Anstatt Menschen zu bitten, jedes Produktionsmittel manuell zu überprüfen, haben wir maschinelle Lernalgorithmen entwickelt, die den Zustand von Industriemaschinen automatisch bewerten. Wir erreichen dies, indem wir selbstlernende Algorithmen auf vorhandene Datenausgaben anwenden, um ihre kleinen, aber signifikanten Schwankungen bei Vibration, Druck, Temperatur, Drehmoment, elektrischem Strom und anderen Quellen zu überwachen, die auf eine Verschlechterung des Maschinenzustands hindeuten.

Ausgestattet mit dieser Erkenntnis können Produzenten genau den richtigen Wartungseingriff zum richtigen Zeitpunkt durchführen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Maschinen so reibungslos wie möglich laufen, reduziert das Risiko eines katastrophalen Maschinenausfalls und eliminiert die Ineffizienz und Verschwendung, die mit übermäßiger Wartung verbunden sind. Hersteller können von der Überwachung einer Handvoll kritischer Anlagen auf Tausende umsteigen und die Effizienz und Kontrolle mit einem umfassenden Überblick über die Vorgänge in ihren Produktionslinien maximieren.

Die Herausforderungen, denen sich der Metall- und Bergbausektor gegenübersieht, sind nicht einzigartig, und sie sind sicherlich nicht endgültig. Es ist eine Industrie, die seit Jahrtausenden existiert und zweifellos noch einige weitere bestehen wird. Angesichts der Herausforderungen, mit denen dieser Sektor konfrontiert ist, werden die Gewinner jedoch diejenigen sein, die weiterhin ein qualitativ hochwertiges Produkt zu einem wettbewerbsfähigen Preis liefern können, eine Aufgabe, die intelligentere und effizientere Abläufe erfordert. Vorausschauende Wartung ist ein Bereich, in dem Hersteller spürbare Einsparungen und Effizienzen erzielen und gleichzeitig Aspekte wie Sicherheit und Umweltleistung verbessern können. Die für die Implementierung dieser neuen Arbeitsweise erforderlichen Datengrundlagen sind für die meisten Organisationen, die in diesem Sektor tätig sind, bereits vorhanden.

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