Dingo, líder mundial en mantenimiento predictivo, ha sido galardonado con el honor de mejor desarrollo de software por parte de la industria y por parte de los editores de la revista Mining para Trakka® Predictive Analytics.

El desarrollo requirió dos años de trabajo y dio como resultado un producto que combina el aprendizaje automático con la experiencia en mantenimiento para predecir fallas inminentes del equipo con un alto grado de precisión.

Esta previsión permite a los clientes realizar el mantenimiento correctivo en el momento óptimo, reduciendo significativamente el tiempo de inactividad y optimizando la vida útil del activo.

Según el Director de Ingeniería de Producto de Dingo, Colin Donnelly, "las capacidades de Trakka equipan a los mineros con el conocimiento para tomar decisiones de mantenimiento basadas en la salud actual de un componente y lo que las propias compañías determinan que son más eficientes en cuanto a costos y tiempo".

La solución Trakka Predictive Analytics consta de dos modelos de software distintos pero igualmente importantes: detección de anomalías y vida útil restante (VUR).

El sistema de detección de anomalías fue la culminación de 12 meses de trabajo conjunto de Dingo y la Universidad Tecnológica de Queensland. Este sistema detecta anomalías mucho antes de que se alcancen los límites de ingeniería tradicionales del equipo, lo que permite a los equipos de mantenimiento abordar los problemas antes y restaurar el equipo a su condición normal.

El modelo VUR predice cuánto tiempo es probable que los activos permanezcan en funcionamiento y proporciona información analítica detallada a través de sus índices de probabilidad de falla y degradación. El resultado es una capacidad mejorada para planificar reemplazos de componentes, optimizar los costos de reparación y mejorar procesos, como el presupuesto y la gestión de la cadena de suministro.

Donnelly dijo que la ventaja competitiva de Dingo radica en el uso de datos de fallas reales para resolver problemas de equipos, además de su integración directa con ERP y sistemas de gestión de mantenimiento computarizados.

"Podemos traducir los resultados generados por los modelos en los próximos pasos que las empresas deben tomar para maximizar la salud y la vida de sus equipos con un costo e interrupción mínimos", dijo Donnelly.

Dado el enfoque decidido de Dingo en el uso de datos del mundo real, no es sorprendente que Trakka haya devuelto resultados concretos para sus clientes, incluidos varios de los 10 principales mineros mundiales.

Según el Director de Información, Gary Fouché, aunque muchos sistemas construidos por otras compañías hacen afirmaciones importantes sobre sus capacidades de análisis predictivo, les falta el elemento más vital: *la aplicación práctica*.

"Existe una gran diferencia entre pasar datos a través de una plataforma de análisis genérica y la solución de Dingo. Trabajamos con datos de fallas de los clientes para desarrollar modelos diseñados para ayudarlos a obtener una mejor comprensión de los problemas subyacentes para que puedan abordar la causa raíz".

"Dingo actualmente está trabajando con sus clientes para priorizar y construir más modelos de inteligencia artificial para abordar una gama más amplia de problemas", dijo Fouché. "También estamos ampliando las capacidades de aprendizaje automático de Trakka a otras áreas, incluida la implementación de modelos de IA en el borde o en el campo".

Al aprovechar el poder de la analítica predictiva, los mineros podrán anticipar el futuro y administrar de manera proactiva el mantenimiento del equipo, mientras obtienen enormes beneficios de productividad, planificación y seguridad en el proceso.