Dingo: Fortalezca sus operaciones mineras

Dingo: Fortalezca sus operaciones mineras

Conozca a través de esta infografía como Dingo lo puede ayudar a fortalecer sus operaciones mineras. DINGO une una vasta experiencia en mantenimiento y tecnología comprobada, para ayudar a sus clientes de forma rápida y rentable a implementar programas de talla mundial en manutención de equipos que mejorarán la predictibilidad, productividad y rentabilidad.

Más información al teléfono (493) 878 8552 ext. 102 y al email fesquivel@dingo.com

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Dingo: Líder del Mantenimiento Predictivo

DINGO: Líder del Mantenimiento Predictivo

Sepa lo que va a pasar mañana, hoy y asegure el rendimiento futuro. DINGO combina pericia con la tecnología de probada eficacia para ayudar a las minas a implementar, de manera rápida y económica, programas de gestión de estado del más alto nivel que impulsen la productividad, la rentabilidad y el rendimiento.

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Incrementa disponibilidad, extiende vida, reduce costos operativos con Dingo

DINGO: Nuestro proceso para su solución.

RECABAR:
DINGO abarca variadas industrias, fabricantes y tipos de equipos, y se conecta para capturar datos de estado.

EVALUAR:
Para crear un Sistema Centralizado de Estado de los Activos e identificar los problemas de manera proactiva.

ACTUAR:
Y así brindar inteligencia aplicable para que los equipos vuelvan a su estado normal de funcionamiento.

RESOLVER:
Se hace el seguimiento de los problemas y las acciones hasta su resolución, cuando un ciclo que mantiene los componentes en estado óptimo.

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DINGO mejora las capacidades de mantenimiento predictivo de Trakka con AI

DINGO mejora las capacidades de mantenimiento predictivo de Trakka con AI

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International Mining: la nueva solución Trakka Predictive Analytics de Dingo utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir las fallas inminentes de equipos con confianza.

Dingo dice que su nueva solución Trakka Predictive Analytics utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir las fallas inminentes de los equipos con confianza, permitiendo a los clientes realizar acciones correctivas de mantenimiento para minimizar el tiempo de inactividad y optimizar la vida útil de los activos.

El lanzamiento se produce aproximadamente cinco meses después de que la compañía sentó las bases para la nueva solución con el anuncio de que presentaría modelos prácticos de aprendizaje automático creados con datos reales de clientes y orientados a problemas específicos de la industria a partir de enero.

La nueva solución Trakka incluye una serie de sofisticados modelos de análisis predictivo para proporcionar detección de anomalías y predicción de fallas para industrias intensivas en activos, dijo la compañía. Estos modelos se construyen al unir los datos de fallas de los equipos reales, “la experiencia de Dingo en la industria y la ciencia de datos para abordar los modos comunes de fallas de componentes específicos, como el desgaste final de los dientes del engranaje impulsor”.

Dingo dice que la solución Trakka Predictive Analytics, basada en una biblioteca de aprendizaje automático patentada, puede predecir el tiempo hasta la falla de los activos / componentes con un alto grado de precisión. La compañía dijo que sus clientes obtendrán los beneficios de estos modelos de vida útil (RUL) restantes (en la imagen), ya que:

  • Reduce las fallas inesperadas y el tiempo de inactividad;
  • Reduce los costos de reparación ya que la programación está optimizada;
  • Reduce la pérdida de potencial desperdiciado en capital;
  • Reduce las actividades de mantenimiento innecesarias;
  • Reduce los riesgos de personal y procesos creando un entorno más seguro y más controlado;
  • Mejora la vida de los componentes actuando antes;
  • Mejora la confianza en la planificación de reemplazos de componentes;
  • Mejora la disponibilidad y confiabilidad del equipo;
  • Mejora el presupuesto y el resultado final, y;
  • Mejora los procesos relacionados con el negocio, tales como compras, logística y gestión.

Dingo dijo: “Antes de que se puedan hacer predicciones, los expertos en dominios y el equipo de ciencia de datos de Dingo trabajan con el fallo histórico de un cliente y los datos de monitoreo de la condición para implementar o adaptar los modelos existentes o crear nuevos modelos de aprendizaje automático para identificar correctamente las fallas dentro de la flota del cliente.»

“Este proceso generalmente implica la recopilación, limpieza y validación de datos para garantizar que los resultados del modelo sean lo más precisos posible. La transición al análisis predictivo en línea se completa una vez que el flujo de datos está listo y los modelos están completamente entrenados y probados.»

Los modelos predictivos están diseñados teniendo en cuenta la escalabilidad, dijo Dingo, lo que significa que pueden volver a capacitarse fácilmente para trabajar con una amplia gama de problemas de modo de falla y activos experimentados por operaciones mineras reales, lo que los hace altamente reutilizables.

«Los modelos se optimizan continuamente a través de la validación continua y la entrada de nuevos datos e información de rendimiento del equipo», dijo Dingo.

Y, la plataforma conecta una amplia gama de sistemas y software para proporcionar datos sobre el estado de los activos, incluida la planificación de recursos empresariales y los sistemas de gestión de activos empresariales, los sistemas de gestión de mantenimiento computarizados, los sistemas de gestión de flotas y todas las formas de datos de monitoreo de la condición, incluido el análisis de petróleo, inspecciones, datos de sensores, vibraciones y termografía.

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Cinco Minutos con Dingo

Cinco Minutos con Dingo

Paul-Higgins-Ex-Director-Dingo

Paul Higgins, ex director general de Dingo Software entrevistado por Ailbhe Goodbody (Mining Magazine)

Goodbody: ¡Felicitaciones por ganar el Austmine Innovation Award para METS! ¿Podrías contarnos un poco sobre la aplicación de inspección de campo de Trakka y cómo se desarrolló?

Paul Higgins: ¡Gracias! Es un gran honor para el equipo de Dingo ganar este premio, especialmente dada la calidad de los demás participantes.

La belleza de la aplicación de inspección de campo es que es una herramienta simple pero poderosa que fue desarrollada para resolver una necesidad real del cliente. Trabajamos en colaboración con la mina Blackwater de BMA en Australia y las operaciones de Nevada de Newmont en los EE. UU. para desarrollarla, probarla y optimizarla. Ambos clientes querían que los técnicos pudieran tomar fotos de cosas como filtros usados y enchufes magnéticos en el sitio, y luego evaluarlos por expertos centralizados fuera del sitio. También querían un registro permanente de estos datos de inspección almacenados en un lugar organizado.

Nuestro gerente de producto y equipo de I + D utilizaron el método de desarrollo ágil para crear rápidamente un prototipo que podríamos poner en manos de nuestros clientes. Los sitios comenzaron a usar la aplicación y proporcionaron comentarios continuos para que podamos mejorar continuamente la funcionalidad para satisfacer mejor sus necesidades.

Goodbody: ¿Cómo puede ayudar a mejorar las decisiones de mantenimiento en los sitios mineros?

Paul Higgins: Todos hemos escuchado que «Una imagen vale más que mil palabras», ¿verdad? Bueno, probablemente sea más cercano a diez mil palabras en mantenimiento. Con solo mirar una imagen, un experto en la materia puede aconsejar rápidamente al equipo de mantenimiento si tiene un problema y, en caso afirmativo, qué hacer al respecto.

Es un poco como un experto que lee una radiografía. Para el ojo no entrenado, una radiografía no dice mucho, pero para un experto, una diferencia sútil podría significar algo significativo. El problema para los sitios mineros es que los expertos altamente especializados suelen estar ubicados en otro lugar. La aplicación Field Inspection proporciona una solución simple para ese problema.

Goodbody: ¿Tiene ejemplos de sitios de minas que estén utilizando la aplicación de inspección de campo de Trakka y cómo lo están utilizando?

Paul Higgins: Tenemos grandes minas en Australia, Canadá y EE. UU. Utilizando la aplicación. Una sola mina capturó más de 200 inspecciones en una sola semana: tapones magnéticos, cortes de filtro, desmontaje del equipo, piezas dañadas y más.

Es tan fácil de usar que las personas ahora planean extender su uso a inspecciones en andamios, empalmes de tuberías, equipos de seguridad e incluso caminos de acarreo. No imaginamos estos usos, por lo que es genial ver cómo las personas se adaptan a sus necesidades.

Goodbody: ¿Cómo ha afectado la recesión actual en la industria minera a la demanda de este tipo de producto? ¿Hay un mayor enfoque en el mantenimiento predictivo?

Paul Higgins: De hecho, la demanda de productos de bajo costo que mejoran la salud de los activos y la eficiencia de la unidad está aumentando. Todos están tratando de hacer más con menos, por lo que mantener las máquinas en funcionamiento el mayor tiempo posible y evitar costos innecesarios es lo más importante.

En este entorno desafiante, las minas se están dando cuenta de que un programa de mantenimiento predictivo sólido, basado en la condición de una máquina en lugar de horas operadas, es una forma inteligente de realizar una operación más eficiente.

A pesar de los muchos desafíos que enfrenta la industria minera, hay montones de grandes personas que hacen todo lo posible para mejorar sus operaciones con tecnología e innovación. Cuando la industria estaba en auge, no recuerdo este nivel de enfoque en la innovación. Toda la discusión fue sobre mano de obra y escasez de neumáticos.

Dicen que la necesidad es la madre de la invención, y mi opinión es que la lucha por muchas minas para simplemente permanecer en el negocio en realidad está impulsando un cambio positivo. He trabajado en esta industria durante más de 25 años y creo que es uno de los momentos más emocionantes e innovadores que he presenciado.

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DINGO: Nuestro proceso para su solución.

DINGO: Nuestro proceso para su solución.

RECABAR:
DINGO abarca variadas industrias, fabricantes y tipos de equipos, y se conecta para capturar datos de estado.

EVALUAR:
Para crear un Sistema Centralizado de Estado de los Activos e identificar los problemas de manera proactiva.

ACTUAR:
Y así brindar inteligencia aplicable para que los equipos vuelvan a su estado normal de funcionamiento.

RESOLVER:
Se hace el seguimiento de los problemas y las acciones hasta su resolución, cuando un ciclo que mantiene los componentes en estado óptimo.

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4 Mitos Más Populares de Mantenimiento Predictivo En La Industria Minera

4 Mitos Más Populares de Mantenimiento Predictivo En La Industria Minera

Después de trabajar con minas de todo el mundo durante más de 25 años, hemos escuchado algunas preocupaciones, y percepciones erróneas, sobre el mantenimiento predictivo. Para ayudarlo a comprender la verdad sobre el mantenimiento predictivo, hemos abordado cuatro de los mitos principales de este artículo.

 

Mito # 1: «Ni siquiera podemos hacer bien el mantenimiento básico, así que no hay manera de que podamos hacer un mantenimiento predictivo».

La implementación del mantenimiento predictivo no se basa en hacer bien el mantenimiento preventivo tradicional, en absoluto. El objetivo de DINGO es asumir todo el trabajo pesado y maximizar sus procesos actuales, para que su equipo pueda concentrarse en sus tareas mientras implementamos el mantenimiento predictivo para usted.

El mantenimiento de rutina generalmente se desencadena por fallas y factores fijos como el tiempo, la antigüedad, las recomendaciones de servicio y las lecturas de los medidores. La desventaja del mantenimiento preventivo es que es fácil no darse cuenta de algo si ocurre fuera del tiempo del mantenimiento programado. Por el contrario, el mantenimiento predictivo se basa en la condición de operación real de su equipo, por lo que está evaluando continuamente si todo está funcionando bien.

El software de salud de activos de DINGO, Trakka®, captura información de salud predictiva automáticamente de cada una de sus máquinas, informa sobre el rendimiento y, si se encuentran problemas, programa una solicitud de servicio con antelación para evitar fallas en los equipos. Maximizamos los datos que ya tiene, incluidos los datos de mantenimiento preventivo, por lo que se puede abordar una situación antes de que se convierta en un problema.

Mito # 2: «Ya intentamos algo como el mantenimiento predictivo, y no funciona».

Existen diferentes enfoques para el mantenimiento predictivo y, honestamente, muchos no funcionan bien. Algunas minas dependen de los datos de los sensores para comprender que equipo necesita atención. El inconveniente es que los datos de los sensores son solo una parte de la historia: según los expertos en mantenimiento de Dingo, más del 80% de todos los problemas se encuentran a través de otras fuentes de monitoreo de condición.

Otro desafío es que la cantidad de datos recopilados suele ser abrumadora y casi imposible de analizar manualmente. En promedio, se está utilizando menos del 1% de los datos disponibles en la industria minera; si esos datos se utilizan de manera inteligente, podrían evitar averías costosas y lentas de los equipos.

Trakka 4.5 de DINGO ingiere, cura y analiza datos de casi cualquier fuente, al mismo tiempo que recomienda acciones para solucionar problemas. Al utilizar el análisis predictivo y el aprendizaje automático, Trakka puede «aprender» de los patrones y hacer predicciones inteligentes basadas en los datos.

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El software de mantenimiento predictivo TRAKKA facilita el análisis de todos los datos de condición, incluidas las imágenes y los documentos, en una plataforma centralizada para mejorar la información, las acciones correctivas y los resultados.

DINGO también cree que el análisis de datos por sí solo no es suficiente, la experiencia humana también debe aplicarse para solucionar problemas y diagnosticar problemas. Nuestro equipo de expertos en inteligencia de la condición tiene más de 800 años de experiencia en mantenimiento combinado y administra la condición de más de 150,000 componentes vitales. Revisarán sus datos de monitoreo de condición diariamente para identificar proactivamente los problemas y recomendar acciones correctivas. También continuarán supervisando los problemas abiertos hasta que su equipo vuelva a un estado de funcionamiento normal.

Mito # 3: «Ya lo estamos haciendo lo suficientemente bien».

Descubrimos que la mayoría de las minas no se dan cuenta de lo bien que podrían funcionar si tuvieran la tecnología adecuada. Casi todas las minas tienen margen de mejora: según los datos compilados de más de 50 operaciones mineras en todo el mundo, el 33% de los componentes principales funcionan regularmente en estado de advertencia y más del 11% se encuentran en condición crítica.

Dentro de cada una de sus máquinas hay una gran cantidad de información. El mantenimiento predictivo y el software de mantenimiento de activos se trata de escuchar, buscar, localizar y actuar para solucionar problemas inminentes antes de que se conviertan en problemas importantes.

Un buen ejemplo es una pequeña mina de superficie con la que trabajamos en Nevada. Querían reducir su presupuesto de mantenimiento en un 15%. Al monitorear sus equipos a través de Trakka, redujimos ese objetivo en un 24% en el primer año. Esto no es inusual: en promedio, los clientes de DINGO logran un ROI de 4: 1 solo con partes.

DINGO ha ayudado a cientos de empresas mineras, por lo que tenemos una amplia experiencia en el mundo real en lo que se considera «bien». Hemos compilado el conjunto de datos de rendimiento más grande del mundo sobre componentes de equipos de minería; Esta información se basa en datos operativos del mundo real, por lo que proporciona una imagen precisa del rendimiento de su equipo. Podemos usar estos datos para ayudarlo a comparar el desempeño actual de su mina y definir objetivos razonables para mejorar.

Mito # 4: «Un sistema de mantenimiento predictivo me hará quedar mal».

En realidad, nuestro objetivo es hacer que se vea bien y convertirse en su asesor de confianza. Trabajamos como socios para brindarle las herramientas que su mina necesita para aumentar la disponibilidad, extender la vida útil de los componentes y reducir los costos de mantenimiento, para que pueda obtener el crédito y la palmada en la espalda.

Entendemos que necesita una ganancia rápida, por lo que nuestros programas están orientados a llevar la condición general de su flota a un estado de salud ideal dentro de los primeros tres meses. El reembolso típico con DINGO es mayor que 4 a 1 en 12 meses.

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Figura 1: Un retorno en el mundo real en un año por usar DINGO a $6 millones ahorrados debido a la mejora de la salud de los activos.

Un cliente de minería dijo esto acerca de cómo DINGO lo ayudó a lograr sus objetivos,

«Con Trakka, puedo entender, administrar y reducir el costo por cada hora de funcionamiento en una pieza del equipo. Tener todos nuestros datos de condición en un solo lugar también ayuda a administrar el riesgo. Al comprender mi nivel de riesgo, puedo hacer una mejor trabajo de administrar mi presupuesto y estirar las cosas con confianza «.

Próximos pasos

No permita que las percepciones erróneas sobre el mantenimiento predictivo le impidan a su mina implementar un programa de salud de activos de clase mundial. Al combinar la tecnología de mantenimiento predictivo con la experiencia humana, DINGO puede ayudar a su mina a lograr una mayor disponibilidad al mismo tiempo que extiende la vida útil de los componentes y reduce los costos operativos.

Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para averiguar cómo su mina puede implementar de manera rápida y rentable un programa de mantenimiento predictivo líder en la industria que reducirá sus costos de mantenimiento en millones.

Información de contacto

Ing. Felipe Esquivel Rico
Teléfono:+52 (493) 878 8552 ext. 108
fesquivel@dingo.com

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Software de mantenimiento: Percepciones erróneas del mantenimiento predictivo

DINGO dice que después de trabajar con minas de todo el mundo durante más de 25 años, ha escuchado algunas preocupaciones, y percepciones erróneas, sobre el mantenimiento predictivo. El software de salud de activos de DINGO, Trakka® 4.5, captura información de salud predictiva automáticamente de cada máquina minera, informa sobre el rendimiento y, si se encuentran problemas, programa una solicitud de servicio con antelación para evitar fallas en los equipos. Maximiza los datos que ya tiene la mina, incluidos los datos de mantenimiento preventivo, por lo que se puede abordar un problema antes de que se convierta en un problema.

La compañía argumenta que la implementación del mantenimiento predictivo no se basa en hacer bien el mantenimiento preventivo tradicional, ni siquiera en absoluto. “El objetivo de DINGO es asumir todo el trabajo pesado y maximizar sus procesos actuales, para que su equipo pueda concentrarse en sus tareas mientras implementamos el mantenimiento predictivo para usted.

El mantenimiento de rutina generalmente se desencadena por fallas y factores fijos como el tiempo, la antigüedad, las recomendaciones de servicio y las lecturas de los medidores. La desventaja del mantenimiento preventivo es que es fácil perder algo si ocurre fuera de la ventana de mantenimiento programado. Por el contrario, el mantenimiento predictivo se basa en la condición de operación real de su equipo, por lo que está evaluando continuamente si todo está funcionando bien».

Algunas minas dependen de los datos de los sensores para comprender qué equipo necesita atención. La desventaja es que los datos de los sensores son solo una parte de la historia; según los expertos de mantenimiento de Dingo, más del 80% de todos los problemas se encuentran a través de otras fuentes de monitoreo de condición.

Otro desafío es que la cantidad de datos recopilados suele ser abrumadora y casi imposible de analizar manualmente. En promedio, se está utilizando menos del 1% de los datos disponibles en la industria minera; si esos datos se utilizan de manera inteligente, podrían evitar averías costosas y lentas de los equipos.

“El Trakka 4.5 de DINGO ingiere, cura y analiza datos de casi cualquier fuente al mismo tiempo que recomienda acciones para solucionar problemas. Al utilizar el análisis predictivo y el aprendizaje automático, Trakka puede «aprender» a partir de patrones y hacer predicciones inteligentes basadas en los datos».

DINGO también cree que el análisis de datos por sí solo no es suficiente, la experiencia humana también debe aplicarse para solucionar problemas y diagnosticar problemas. Su equipo de expertos en inteligencia de condición revisa los datos de monitoreo de condición diariamente para identificar proactivamente los problemas y recomendar acciones correctivas. También continuarán supervisando los problemas abiertos hasta que el equipo vuelva a un estado de funcionamiento normal.

La compañía también argumenta que la mayoría de las minas no se dan cuenta de lo bien que podrían desempeñarse si tuvieran la tecnología adecuada. Casi todas las minas tienen margen de mejora: según los datos recopilados de más de 50 operaciones mineras en todo el mundo, el 33% de los componentes principales operan regularmente en estado de advertencia y más del 11% se encuentran en condición crítica.

“Dentro de cada una de sus máquinas hay una gran cantidad de información. La compañía dice que el software de mantenimiento predictivo y de salud de los activos consiste en escuchar, buscar, localizar y actuar para solucionar problemas inminentes antes de que se conviertan en problemas mayores. «La recuperación típica citada con DINGO es mayor que 4 a 1 dentro de 12 meses.

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