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

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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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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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Expertos en minería utilizan programas de mantenimiento basados en la condición para controlar costos y tomar decisiones

A continuación les mostramos la entrevista que le realizó Dingo a Peter Dale, gerente de mantenimiento del complejo minero Batu Hijau de Newmont.

En el clima económico de hoy, DINGO continúa preguntando: «¿Cuáles son las preocupaciones de los expertos en minería? ¿Cuál es su enfoque? ¿Y cómo puede un sistema de administración de activos basado en la condición ayudarlos a alcanzar sus metas?»

DINGO: Cuéntanos un poco acerca de tu experiencia en minería.
PD: «Originalmente no provengo de la minería. Comencé con los distribuidores de Caterpillar en Zimbabwe en 1983, y luego pasé los siguientes 17-18 años con varios distribuidores de CAT donde tenía mi base en la región de África y en Arabia Saudita. Llegué a Indonesia en 2002, y luego terminé en Batu Hijau a principios de 2007. Sin embargo, en el camino tuve bastante interacción con los clientes de la minería. En Botswana, comencé como ingeniero de servicio residente y luego me convertí en el Representante de Soporte de Productos en una gran mina de diamantes. Cuando me mudaron a Zambia, viví en una gran mina de cobre a cielo abierto».

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DINGO: ¿Por qué decidiste ingresar a ingeniería y minería en primer lugar?
PD: «Provengo de un entorno agrícola y todos mis amigos eran agricultores, pero realmente no sabía si eso era lo que quería hacer. Después de pensarlo mucho, decidí que no era para mí. Así que ingresé a la minería y la ingeniería. Hubo un par de veces en mi carrera donde pensé: ‘Oh, tal vez debería volver a dedicarme a la agricultura’. Solía volver a casa y todos mis compañeros tenían estas casas enormes, pero no me arrepiento de hacer lo que hago ahora.»

DINGO: ¿Cuáles son algunos de los mitos de mantenimiento que ha encontrado a lo largo de su carrera?
PD: «Hay muchos mitos … ‘El aceite es petróleo’. Ese es un mito común entre todos. El otro mito es que el costo por hora es clave, mientras que en realidad no lo es, es el costo por tonelada».

DINGO: Recientemente, ha sido bastante difícil en el mundo minero. Al referirse a parte de su experiencia en el lado del equipo, ¿qué tan crítico es para las compañías como Newmont reevaluar cómo toman las decisiones de mantenimiento y operaciones, en lugar deimplemente estar en un modo reactivo?
PD: «Creo que probablemente voy a responder a esta pregunta de una manera ligeramente diferente. Las personas de mantenimiento tradicionalmente miran lo que percibimos que tenemos bajo nuestro control directo, que influye en el costo por hora. La gente de operaciones, por otro lado, está mirando el costo por tonelada. Por lo tanto, es importante en mi toma de decisiones abarcar tanto a las personas de operaciones como a las de mantenimiento para asegurarnos de que nuestro objetivo común sea reducir el costo por tonelada, sin centrarse necesariamente en el costo por hora. Puede reducir su costo por hora, pero eso no necesariamente mejora su costo por tonelada; en realidad podría aumentar su costo por tonelada. Las decisiones que hemos tomado con nuestros socios en el lugar se han producido cuando, en conjunto, analizamos las decisiones que afectarán el costo por tonelada. Eso es bastante desafiante para un distribuidor en un Contrato MARC porque se están enfocando en su rentabilidad, o CPH, que puede tener un impacto negativo en la productividad de la operación, por ejemplo, en la cantidad de toneladas que se mueven. Como le expliqué al socio en el sitio, no tenemos ninguna objeción en pagar un poco más por nuestro equipo o nuestras tasas de mantenimiento, siempre que se reduzca nuestro CPH. Todos tenemos que trabajar juntos para lograr esto».

DINGO: ¿Cuáles son algunas de las iniciativas que su equipo ha implementado en Batu Hijau que han controlado los costos y aumentado la disponibilidad de equipos?
PD: «Cuando me uní a este equipo en 2007, habiendo provenido de un fondo de distribuidores, pensé que podía aportar algo con respecto al control de la contaminación y la medición de fluidos. No me tomó mucho tiempo darme cuenta de que tenía un equipo que tenía muchas ganas de hacer las cosas de manera diferente y, a través de una serie de iniciativas de capacitación y la participación de las personas adecuadas, logramos hacer los cambios. Me di cuenta de que nunca tomé fotografías cuando llegué aquí por primera vez. Veo cómo estas personas nos han llevado de donde estaba en ese entonces a donde está ahora, han hecho enormes avances hacia esa perspectiva de control de contaminación y han trabajado por un entorno más seguro y limpio. La apariencia de su entorno de trabajo y su entorno se refleja en el rendimiento de su trabajo, y si sus aceites son más limpios, es lógico que los componentes puedan durar más y que no vaya a tener tantas averías. Creo que entre el 60 y el 70% de todas las averías son el resultado de aceite sucio o aceite contaminado, por lo que si puede hacerlo más limpio, puede evitar un mantenimiento innecesario ”.

DINGO: ¿Qué papel ha desempeñado su programa CBAM para ayudarlo a lograr sus objetivos?
PD: “Antes de comenzar el programa CBAM, pensamos que teníamos todo esto controlado. Estábamos haciendo análisis de aceite y marcamos esa casilla, y teníamos todas las herramientas correctas dando vueltas, pero nunca nos estábamos controlando para ver si obteníamos ganancias del análisis de aceite. Con el programa CBAM de DINGO, nos permite enfocarnos en otras áreas dentro de nuestro negocio sobre las cuales sentimos que tenemos más control y podríamos obtener más beneficios. De esa manera, nos basamos en el proyecto CBAM y los expertos en la materia dentro de ese proyecto para desarrollar las ganancias. En los últimos seis o siete meses, definitivamente hemos visto aceites más limpios, nuestras disponibilidades y confiabilidad en la mayoría de nuestras flotas han aumentado respecto a los años anteriores. Y cuando piensa que nuestras flotas son cada vez más antiguas, CBAM definitivamente ha contribuido en gran medida a las mejoras que hemos visto «.

DINGO: ¿Cuáles han sido algunas de las claves para obtener la participación de los empleados en nuevas iniciativas de mantenimiento, como la implementación de un sistema CBAM?
PD: «La clave es asegurarse de que haya las personas correctas en el programa al comienzo. Usted los habilita para asegurarse de que tengan la capacidad de tomar las decisiones que deben tomarse. Deben darse cuenta y comprender los beneficios que el programa puede aportar a la mesa; una vez que se dan cuenta y entienden lo que pueden sacar de eso, les hace mucho más fácil interesarse. Creo que si obliga a las personas, generalmente lo rechazan y no les interesa, pero si dejan las personas evolucionan con el programa y aprenden lentamente cómo puede ayudarlas y les permiten comprender que pueden controlar el programa por sí mismas y que tienen todas las herramientas para tomar las decisiones por sí mismas, es mucho más fácil para las personas asumir eso «.

DINGO: ¿Cómo utiliza su equipo este programa para tomar decisiones diarias?
PD: “Nos permite priorizar. Tomamos decisiones juntos para que sea colaborativo y colectivo. Esa es la clave para ello. Creo que el éxito de cualquier cosa en la vida no depende únicamente de una persona o una cosa; es una cadena de eventos que tienen que suceder».

DINGO: Si depende de una persona, ¿es un riesgo?
PD: «Sí, absolutamente. Con DINGO, Newmont y las personas que tenemos se forman los vínculos en la cadena, creo que es clave para el éxito en la toma de decisiones. Es un esfuerzo de colaboración al final del día «.

DINGO: ¿Cuáles son algunos pensamientos finales en cuanto a «a dónde ir desde aquí»?
PD: «El “a dónde ir desde aquí «es la extensión de la vida en los componentes. Para mí, eso es llevar el mantenimiento al siguiente paso. Hemos pasado de lo correctivo a lo preventivo, y ahora estamos en esa etapa predictiva. Por lo tanto, la extensión de la vida del componente es la evaluación comparativa a la que idóneamente necesita llegar y asegurarse de maximizar la vida útil de ese componente, sea cual sea. No le estás dando una vida finita; lo estás basando todo en las herramientas de monitoreo de condición que tiene a su disposición para extender esa vida lo más posible sin correr ningún tipo de riesgo. Por lo tanto, para mí, el camino a seguir desde aquí es definitivamente comenzar a utilizar el sistema DINGO para prolongar la vida útil de los componentes, y no solo observar un arreglo para evitar costos «.

DINGO: Este boletín va dirigido a varios miles de mineros, algunos de los cuales tienen mucha menos experiencia que usted. ¿Alguna idea sobre las lecciones que ha aprendido a lo largo de los años que puedan ser útiles para nuestros lectores?
PD: «Me he basado mucho en el trabajo en equipo y el esfuerzo dentro del equipo. Además, en mantenimiento, tenemos que poder trabajar con el personal de operaciones. Creo que son de suma importancia para el éxito de nuestros resultados y lo que podemos lograr. Si no podemos hacer que participen, se hace muy difícil, como personal de mantenimiento, hacer mejoras. Podemos arreglarlo, pero muchas veces es interrumpido por el personal de operaciones, por lo que si podemos trabajar juntos para que entiendan nuestro punto de vista y entendamos su punto de vista, esto conduce a una mejor comprensión de ambas partes y definitivamente cosecharemos los beneficios de eso. Es importante tener ese equilibrio. No se trata de críticas; Se trata de trabajar juntos para el mayor bien de la operación. Mientras podamos demostrar que estamos contribuyendo a reducir el costo por tonelada, y no simplemente enfocándonos en reducir nuestro CPH, eso es algo positivo «.

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Trakka se vuelve móvil

DINGO está abriendo su reconocido soware de administración de activos de salud, Trakka, a un público más amplio con el lanzamiento de una nueva aplicación para dispositivos móviles.

La empresa australiana DINGO continúa dejando huella en el mundo de la gestión de la salud de los activos con el lanzamiento de una aplicación móvil para su software insignia de Mantenimiento Predictivo Trakka.

Ganador del Premio de la revista Mining 2017 para software, Trakka es un paquete integral para la administración de la salud de los activos. Conocido por su densidad, DINGO recientemente se ha esforzado por diseñar un acompañamiento móvil para Trakka que podría atraer a un grupo algo más amplio que la aplicación de escritorio Trakka, dirigida por los detalles y orientada a la ingeniería.

La compañía consideró que, si bien Trakka se destacaba en su función particular de detectar fallas inminentes en los activos y recomendar acciones correctivas, a su vez, ofreciendo menores costos por hora para los operadores de minas, aún podría simplicarse para los usuarios que no quieren las herramientas analíticas y detalles precisos. Se identicaron como un enfoque particular para DINGO a los gerentes y supervisores de minas, por ejemplo, que no tienen suciente tiempo para aprender los pormenores del escritorio de Trakka y aún desean tener la oportunidad de leer y delinear información importante sobre la salud y el rendimiento de sus activos.

“Parecía que una aplicación móvil era la forma correcta de hacerlo”, dice Colin Donnelly, vicepresidente de desarrollo de productos de DINGO.

“Los gerentes y supervisores de mantenimiento no tuvieron tiempo de profundizar en los detalles de nuestra aplicación de escritorio Trakka. Queríamos que pudieran controlar rápidamente y fácilmente ver el estado de su flota y se dieron cuenta de que una aplicación móvil era la manera perfecta de proporcionar esta capacidad.”

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“Al darles una visión simplicada de la salud de los activos de su flota, además de la capacidad de perforar con suficiente detalle para ver el estado actual, sabíamos que estaríamos proporcionando información valiosa a este decisor crítico de una manera muy fácil de usar.”

La aplicación de gestión de salud de los activos de Trakka fue el resultado de conversaciones con los gerentes y supervisores de las minas, que en general querían una aplicación que les diera acceso rápido a la información con facilidad de visibilidad y la capacidad de tomar decisiones. No fue la primera vez para la compañía. DINGO ha estado involucrado con aplicaciones móviles desde 2014, ganando el prestigioso Austmine Innovation Award por su revolucionaria aplicación Field Inspection. Después de comenzar a trabajar en la aplicación Asset Health Management a principios de 2017, la compañía entregó su producto mínimo viable para el tercer trimestre.

Fue en esta etapa que DINGO puso la aplicación en manos de los clientes para obtener retroalimentación del mundo real y perfeccionar sus capacidades. Esta entrada fue crucial para ajustar el producto final, que acaba de ser lanzado.

La aplicación está conectada al escritorio Trakka, capaz de vigilar veinticuatro horas los datos condicionales; para los sitios mineros esto podría ser tan variado como muestras de aceite, inspecciones visuales, datos a bordo, termografía o vibración (especialmente de maquinaria de planta fija).

Es una solución tan completa que Donnelly predice que la mayoría de las compañías mineras no recopilarán datos en papel en los próximos cinco años.

“Las aplicaciones móviles y otras tecnologías mejorarán no solo la recopilación de datos, sino también las capacidades de quienes recopilan los datos”, explica.

“Imagínese tener la capacidad de caminar alrededor de una máquina, como un recuperador, y hacer que lo guíe a puntos de inspección basados en un esquema, utilizando sensores de detección de proximidad y detección de fallas; podría mostrarle dónde y cómo tomar una medida y anunciar cualquier riesgo de seguridad.”

“Creemos que la respuesta será muy positiva de nuestra base de clientes porque estamos proporcionando una herramienta útil que proporcionará un mejor acceso a la información correcta en el momento correcto, mientras se adapta perfectamente a sus operaciones existentes”.

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Impulsando la eficiencia operacional a través de la salud de los activos

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DINGO une experiencia en mantenimiento con el software de mantenimiento predictivo líder de la industria, TRAKKA®, para ayudar a las minas a implementar de forma rápida y económica programas que ofrecen resultados reales. Al mejorar continuamente la salud y el rendimiento de los equipos, Dingo y su socio local VegaMining lograrán que su operación aumente la disponibilidad, extienda la vida útil de los componentes y reduzca costos operativos.

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Utilizado por más de 250 operaciones en todo el mundo, Dingo trabaja con un objetivo en mente: mejorar la salud y vida de los equipos de minería. Dingo logra este objetivo al fortalecer a los equipos humanos de mantenimiento a través de los sistemas, procesos y conocimiento para crear programas de Mantenimiento Predictivo altamente efectivos.

El motor de estos programas es Trakka®, ganador del Premio de software de la revista Mining Magazine 2017. Este sistema de mantenimiento predictivo está diseñado para albergar todos los datos de monitoreo de condición de una mina bajo un mismo techo. Su analítica predictiva y su base de datos global abarcan entornos operativos, OEMs y todo tipo de activos, y brindan los conocimientos y el apoyo para ejecutar un programa de salud de activos altamente efectivo que aumentará la predictibilidad, productividad y rendimiento.

Para minas que necesiten expertise adicional, el equipo de Expertos en Condition Intelligence de Dingo cuenta con muchísima experiencia en mantenimiento y gestiona la condición de más de 150.000 compo- nentes críticos diariamente. Estos expertos imparciales y externos a su operación, están 100% comprometidos a mantener sus activos saludables y las operaciones funcionando fluidamente.

“Con un enfoque en resultados cuantitativos, Dingo le dice al cliente cuánto puede ahorrar en una flota específica de equipos”, dice Martín Vega, Director de Desarrollo de Negocios de Dingo/VegaMining, quien señala que la plataforma puede producir un Retorno a la Inversión de 3:1 en el primer año.

La solución amplía el ciclo de vida de los activos fijos y móviles hasta en un 20% -incluyendo chancadores y camiones-, además de reducir los costos de mantenimiento y maximizar los tiempos de operación de la flota. Vega también enfatiza que Dingo se puede implementar como un sistema único para el mantenimiento predictivo o de forma complementaria a los sistemas existentes y contratos MARC.

Respaldadas por una trayectoria de 25 años mejorando la salud de los activos, las soluciones Dingo han ahorrado a la industria minera más de US$500 millones a la fecha.

Tablero Trakka

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Desafio

Para optimizar niveles de producción y reducir costos de mantenimiento, uno de los cinco mayores productores de carbón del mundo necesitaba mejorar el rendimiento de sus operaciones, que producen 30 millones de toneladas anuales. La compañía gastaba cientos de millones cada año manteniendo su flota de 150 camiones de carguío, 80 niveladoras, 30 cargadores, 30 excavadoras y palas hidráulicas, varias perforadoras y 100 equipos subterráneos distribuidos en sus operaciones mineras globales.

Antes de Dingo, cada mina estaba administrando su programa de mantenimiento de forma independiente, utilizando métodos tradicionales de muestreo y prácticas de mantenimiento basadas en el tiempo:

  • Tomando más de 2.000 muestras al mes y usando cuatro laboratorios distintos.
  • Los resultados venían en una variedad de formatos con recomenda- ciones basadas en las limitaciones de cada laboratorio, que variaban.
  • La logística de la gestión de datos era muy difícil y el intercambio de información era inexistente.
  • Otros tipos de datos de condición no estaban disponibles, por lo que las decisiones de mantenimiento se tomaban con información incompleta.
  • Los ingenieros de confiabilidad en faena eran los responsables del análisis, sin embargo, no contaban con tiempo ni herramientas suficientes para recopilar los datos correctos y realizar esta tarea de manera efectiva.

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En base a la experiencia previa con Dingo, un ingeniero superior recomendó la realización de un programa piloto en faena para evaluar el potencial en toda la operación. Dingo demostró rápidamente su capacidad para optimizar la salud y el rendimiento de camiones, palas y niveladoras. La faena logró ahorros de más de US$ 250.000, con un retorno de 7:1, junto con mejoras en la condición de los componentes y la eficiencia operativa.

Como resultado, Dingo trabajó con el cliente para crear un sistema centralizado utilizando Trakka. El mantenimiento ahora está dirigido por expertos remotos y centralizados, lo que reduce la carga de trabajo de planificación en mina y aumenta la eficiencia al aplicar aprendizajes clave en todas las faenas.

Al trabajar con Dingo, este cliente obtuvo un retorno del programa en 3 meses y un ROI de 3:1 en el primer año. En el quinto año, la reducción en los costos operativos superó los US$55 millones mientras que la salud general de los activos mejoró del 17% de los componentes en estado crítico a menos del 1%.

Resultados mundo real-Dingo-Trakka

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