De toekomst van onderhoud in de metaal- en mijnbouwsector vormgeven

De winning en veredeling van metalen is een van de oudste industrieën ter wereld. Hoewel de sector aanzienlijk heeft gebaat bij moderne machines en data-analyse, is de manier waarop waarde wordt gecreëerd generaties lang ongewijzigd gebleven. De toekomst voor de metaal- en mijnbouwsector brengt cruciale uitdagingen met zich mee die worden voorspeld en beheerd moeten worden om deze industrie rendabel te houden.

Terwijl de vraag groeit, blijft de prijs van metalen en mineralen onder intense druk door het grote aanbod. Fabrikanten moeten dus kostenefficiëntieën realiseren om hun resultaten te beschermen en stabiliteit te bieden in een wisselende economie.

De capaciteit om meer efficiënt te produceren, wordt bemoeilijkt omdat de grote spelers al de 'laaghangende vruchten' van automatisering hebben geoogst. De volgende stap naar meer efficiëntie vereist dat producenten de diepgang van Industry 4.0 ingaan. Hoewel dit als een grote sprong in het onbekende lijkt, is het voor een sector die al intensief data gebruikt in productieomgevingen een relatief kleine, duidelijke stap.

Organisaties die betrokken zijn bij de winning en veredeling van metalen zijn vaak ver gevorderd in het verzamelen van data uit hun productieomgevingen en goed toegerust om te profiteren van de overstap naar Industry 4.0. Deze bedrijven verzamelen significant meer data over het productieproces dan de meeste productiesectoren en maken veel vaker gebruik van factory historians en Industrial IoT-platforms om deze data op te slaan en te analyseren.

Deze hoge datarijpheid komt doordat in de metaalindustrie het geheim van kwaliteit niet noodzakelijk in de machines zelf zit, maar in de processen waar ze onderdeel van uitmaken. Strikte controle over methoden en timing maakt het verschil tussen een hoogwaardig product en nietswaarde. Producenten monitoren dit proces nauwkeurig en verzamelen daarbij grote hoeveelheden data om de productie te sturen en prestaties te beoordelen. Nu de zware klus van data-onttrekking al gedaan is, is een enorme extra waarde bereikbaar.

Predictief onderhoud biedt een significante kans voor organisaties in deze sector om de efficiëntie te verbeteren. Goede onderhoudspraktijken zijn essentieel om de productie draaiende te houden en catastrofale storingen te voorkomen.

Er gaat al veel zorg en aandacht uit naar het waarborgen dat cruciale apparatuur zoals ovens volledig functioneel blijft. Problemen hier kunnen catastrofaal zijn voor de productie, tijd en enorme bedragen kosten. Nog erger: ovenstoringen creëren een echt risico op letsels voor mensen die in en om die omgevingen werken.

Veel minder aandacht gaat uit naar het optimal functioneren van hulponderdelen. Ten beste worden deze onderschatte apparaten onderhouden volgens een vast schema, wat betekent dat ze gewart worden of ze dat nu nodig hebben of niet. Deze aanpak brengt ook het risico dat een probleem met een machine of onderdeel maandenlang onontdekt blijft. Dergelijke problemen kunnen een productielijn stilleggen en secundaire schade aan de betrokken machines veroorzaken.

Geautomatiseerde predictieve onderhoudsproducten zoals Senseye's PdM-softwarepakket bieden een oplossing, waarmee organisaties direct tastbare besparingen realiseren door een vergelijkbaar niveau van zorg en aandacht toe te passen op alle productieactiva.

In plaats van mensen te vragen om elk productie-asset handmatig te controleren, hebben we machine learning-algoritmen ontwikkeld die automatisch de toestand van industriële machines beoordelen. We doen dit door zelflerende algoritmen toe te passen op bestaande data-outputs om te monitoren op kleine maar significante variaties in trilling, druk, temperatuur, koppel, elektrische stroom en andere bronnen die achteruitgang in machinegezondheid aangeven.

Gewapend met deze inzichten kunnen producenten precies de juiste onderhoudsinterventie op het juiste moment uitvoeren. Deze aanpak zorgt ervoor dat machines zo soepel mogelijk draaien, het risico op catastrofale machinegebreken verkleint en de inefficiënties en verspilling van overmatig onderhoud elimineert. Producenten kunnen evolueren van het monitoren van een handjevol cruciale activa tot duizenden, wat de efficiëntie en controle maximaliseert met een compleet overzicht van wat er over hun productielijnen gebeurt.

De uitdagingen voor de metaal- en mijnbouwsector zijn niet uniek en zeker niet dodelijk. Het is een industrie die al millennia bestaat en nog zeker tientallen jaren zal doorgaan. Gegeven de uitdagingen zullen de winnaars zijn die een hoogwaardig product tegen een competitieve prijs blijven leveren, een taak die slimmere, steeds efficiëntere operaties vereist. Predictief onderhoud is een gebied waarin producenten tastbare besparingen en efficiëntiewinst kunnen behalen, terwijl ze ook aspecten als veiligheid en milieuprestaties verbeteren. De datagrondslag die nodig is om deze nieuwe werkwijze te implementeren, is voor de meeste organisaties in deze sector al aanwezig.

Ontdek meer door onze casestudy over Alcoa te downloaden of een Senseye-demo te boeken.