¿Cómo aplica CENTAURI en minería?

Para un gran fabricante con miles de máquinas, ser preciso en el mantenimiento de las máquinas puede ahorrar millones de dólares cada año.

CENTAURI I.A. La API puede decirle, según los datos, cuándo una máquina requiere mantenimiento. Un programa efectivo de Mantenimiento Predictivo (PM) minimizará el mantenimiento insuficiente y excesivo de su máquina.

EXPLORANDO SOBRE EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO (PM)

Según los datos a continuación, actualmente le cuesta a la empresa alrededor de $ 27,000 por máquina fallada o mantenida. Centauri I.A. objetivo es reducir este costo.

IMPLEMENTACIÓN PREDICTIVA DEL MODELO

Centauri I.A. El objetivo de la API es mostrarle a la industria cómo un programa de mantenimiento predictivo (PM) puede ahorrarles dinero. Para hacer esto, construiremos un modelo predictivo que prediga la falla de la máquina dentro de los 90 días posteriores a la falla real. Tenga en cuenta que una ventana de error adecuada siempre dependerá del contexto del problema. Si una máquina se rompe sin mantenimiento en 6 meses, una ventana de tres meses no tiene sentido. Aquí, donde una máquina funcionará entre 4 y 6 años sin mantenimiento, una ventana de 90 días es razonable.

BASADO EN DATOS Y UNA POTENTE I.A. API

“¿Centauri I.A. puede decirle, según los datos, cuándo una máquina requiere mantenimiento. Centauri I.A. API (PM) tiene como objetivo optimizar el equilibrio entre el mantenimiento correctivo y preventivo al permitir el reemplazo justo a tiempo de los componentes.”

"Este enfoque minimiza el costo del mantenimiento no programado y maximiza la vida útil del componente, obteniendo así más valor de una parte".

CENTAURI I.A. EFECTIVIDAD MINERA

Actualmente le cuesta a la empresa unos 27.000 por máquina. Una solución de mantenimiento predictivo reducirá el costo por máquina en unos 3560 dólares por máquina. El ascensor multiplicado por 430 máquinas equivale a 1.204 millones de ahorro o alrededor de un 10% de reducción en los gastos totales.

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https://www.alacarteai.com/_files/ugd/8e4986_c8ac1b56814e489db7e1e10a5f62f5c6.pdf