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Estratégias de Transformação Digital na Exploração de Matérias Primas – Ativos Conectados

ID de Conteúdo:  

PMED.022

   |   Publicado a:   

26 de Abril, 2019
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Tipo de Documento:  

ESTRATÉGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL

Estratégias de Transformação Digital na Exploração de Matérias Primas – Ativos Conectados

Prioridade Estratégica: Ativos Conectados

A capacidade de uma operação de exploração entregar resultados de produção e de custo está diretamente relacionada com os seus ativos. As operações de exploração têm ativos fixo (por exemplo, concentradores, trituradores, correias transportadoras) e ativos móveis (por exemplo, transporte, comboios, perfuradoras) ao longo de toda a cadeia de valor da operação. Garantir que esses ativos têm um bom desempenho e evitar paragens não planeadas é o foco das empresas de exploração. Os custos dos equipamentos, da manutenção e reparação são uma componente enorme da capital e custos operacionais de uma empresa de exploração. As empresas de exploração sempre operaram com ativos conectados, mas agora número de sensores, o volume de dados e a capacidade de integrar dados de equipamentos com outras fontes de dados nos processos de negócio para prever e prescrever atividades de manutenção estão a mudar os resultados potenciais que as empresas de exploração podem alcançar. O potencial para a eficiência dos custos e as melhorias são substanciais.

Usar os dados dos equipamentos como parte de uma estratégia global de desemprenho de ativos é chave para a melhoria contínua nas operações do processo de exploração.

Programa Ativos Conectados: Ativos Inteligentes

Antes de uma empresa ter uma operação inteligente de gestão de ativos, é necessário ter ativos inteligentes. As empresas de exploração percebem que não se trata apenas de recolher dados de desempenho numa sala de controlo central. Os ativos devem ser capazes de se diagnosticar e, em alguns casos, corrigir-se.

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Autocura de ativos

Qualquer questão relacionada com os recurso requer intervenção humana imediata, que pode ser lenta e, por vezes, errada.

As empresas gastam muito dinheiro a transportar equipas para locais errados ou a chegar aos locais certos só depois de uma interrupção.

Os ativos que se podem autodiagnosticar, bem como a outros ativos, dentro de um sistema, podem redirecionar, liberar a carga ou desligar ativos para evitar falhas em cascata.

Isto aumenta o tempo de atividade e reduz o custo de ativos por falha prematura.

Sensores, ativos inteligentes, redes, ferramentas analíticas, gestão de dados, cognitiva, nuvem

Os ativos monitoram-se e aos seus pares e reagem aos redireccionamentos, eliminam a carga ou desligam para minimizar a interrupção e os danos nos ativos.

Instrumentação de ativos

Alguns ativos do local de exploração têm relatórios de condição através de sensores, mas a gestão centralizada de dados é focada em histórico.

Níveis mais altos de disponibilidade de ativos resultam em menos tempo de inatividade da produção.

IoT, BDA, redes

A consciencialização em tempo real da condição do ativo ocorrerá por meio da implantação de sensores sem fio e com fio.

Programa de Ativos Conectados: Gestão Estratégico de Ativos

À medida que os ativos inteligentes se tornam a norma, as empresas de exploração devem se afastar da tradicional “inspeção e correção”. A gestão estratégica de ativos requer a capacidade de recolher, analisar e atuar sobre grandes quantidades de dados provenientes de ativos inteligentes. Uma das maiores mudanças é a transição dos processos baseados em inspeção para processos de gestão preditiva de ativos. Para tal é necessário que essas mesmas capacidades de analítica passem a ser utilizadas para gerir ativos no contexto do global do negócio, não apenas para gerir os próprios ativos.

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Analítica preditiva

As estratégias mais avançadas de gestão de ativos geralmente envolvem a monitorização baseada em condições, mas existe uma capacidade limitada para prever falhas.

Altos níveis de disponibilidade de ativos resultam em menos tempo de inatividade e interrupções de produção.

Haverá também um custo menor de entrega de manutenção.

Mobilidade cognitiva, IoT

Algoritmos de aprendizagem de máquina baseados em modelos preditivos de falhas potenciais mais precisos.

Manutenção aumentada

A maior parte da manutenção assistida envolve instruções de trabalho documentadas, mas existe pouca integração com as ferramentas de manutenção técnica.

Os objetivos são menor tempo e custo para reparação, maior tempo médio entre falhas, maiores taxas de correção à primeira vez e menor tempo de inatividade do processo de exploração.

AR / VR. cognitiva, IoT, móvel

O uso da realidade aumentada e virtual fornece aos técnicos de manutenção informações relevantes e instruções de trabalho orientadas.

Manutenção coordenada

As atividades de manutenção em empresas de exploração são entregues por um conjunto de empresas contratadas e grupos de trabalhadores.

Os sistemas não são integrados e os registos são baseados em papel ou Folhas de cálculo.

Frequentemente, a pessoa, a ferramenta ou o inventário certo não estão disponíveis quando o trabalho de manutenção está programado para ser feito.

O objetivo é maximizar os resultados de manutenção e minimizar os custos através da ativação do blockchain como um ledger central para coordenar a manutenção e criar visibilidade da entrega da manutenção.

Blockchain, nuvem, IoT

O uso de blockchain para coordenar as atividades de manutenção de forma eficaz.

Manutenção centrada em ativos integrada

As atividades de manutenção envolvem muitos grupos de trabalhadores, ferramentas, peças de reposição e equipamentos.

Os processos não são projetados com o ativo no centro.

Para maximizar a eficiência na entrega de processos de manutenção através da coordenação de atividades, os processos devem ser centrados nos ativos.

Analítica, IoT, cognitiva, móvel

O uso de analítica e plataformas para conectar os processos de manutenção e as partes envolvidas nos processos de manutenção, com o objetivo de remover as barreiras que reduzem a eficiência e projetando os processos de manutenção para serem centrados em ativos.

Visão dos processos do local de exploração

Existe alguma conectividade com as operações do local de exploração através de sensores, mas a capacidade de extrair insights acionáveis dos dados gerados através dessa conectividade permanece limitada.

Maior visibilidade da eficiência e eficácia da operação de exploração resulta em melhor produção, maior produtividade e menor tempo de inatividade não programada.

IoT, BDA, redes avançadas

A analítica avançada fornece visibilidade em tempo real do processo de exploração através de sensores IoT e equipamentos conectados.

Inspeção digital

Os ativos fixos e móveis são inspecionados manualmente usando planeamentos derivados de dados históricos de falha.

Estes processos são essencialmente manuais o que acresce maior risco de eventos inesperados no futuro.

Os dados de desempenho em tempo real são combinados com fontes de dados externas para prever falhas em ativos fixos e móveis.

O objetivo é reduzir os custos de inspeção física e aumentar o desempenho do sistema.

Sensores, redes de comunicação, nuvem, Analítica, drones, aprendizagem de máquina

Uso de modelos preditivos para gerir inspeções de corrosão e reduzir inspeções físicas.

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