Меню


Металлургия

BHP экономит 5,5$ млн.
Благодаря прогнозированию требований к обслуживанию карьерных самосвалов используя машинное обучение

BHP создала Центр технического обслуживания для анализа данных, с целью прогнозирования потребностей в техническом обслуживании оборудования, улучшения технического обслуживания грузовых автомобилей на нескольких участках. В результате получила экономию в 5,5$ млн. на одной шахте.

На своем веб-сайте BHP заявляет, что у них «работает более 3 000 машин: от грузовиков размером с дом до экскаваторов, которые перемещают миллионы тонн материала каждый год. В случае отказа оборудования может возникнуть ситуация, которая подвергнет риску людей, нарушится производство, увеличатся затраты и сократятся ресурсы, которые клиенты могут использовать. Таким образом, техническое обслуживание является приоритетом, и BHP тратим 3,5$ миллиарда в год на обслуживание различного оборудования».
Watt Electrical News сообщает, что Центр технического обслуживания BHP (MCoE) стандартизирует системы и процессы технического обслуживания для операций BHP по всему миру, заменив предыдущую модель с 40 различными организациями по техническому обслуживанию, каждая из которых имеет свой собственный способ работы. В качестве основы модели MCoE лежит наука о данных, и применение машинного обучения (понимание того, как проводится техническое обслуживание на каждом объекте и где можно вносить улучшения). Сначала модель фокусируется на «возможностях с наивысшей ценностью», которые приносят BHP наивысший результат.
На Caterpillar 793F, которые используются на железорудных шахтах в Западной Австралии - устанавливаются датчики. Аналитика с которых собирается в централизованное хранилище. Данные по разным шахтам показывают
большую степень расхождения между ними в отношении компонентов двигателя. BHP заявила, что создала алгоритмы машинного обучения для анализа истории отказов компонентов и анализа износа компонентов двигателя в режиме реального времени, что позволяет ей «лучше прогнозировать отказы» и планировать техническое обслуживание заранее с большей степенью точности.
Результат
Точность прогнозирования технического обслуживания выросло до 85%
Экономия до 5,5$ млн. на руднике Янди в 2017 году
Доступность автопарка выросла до 90% на руднике Янди
Подпишись на новые кейсы
Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту
Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ
Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.
Okay
Close
Made on
Tilda