Solución basada en Inteligencia Artificial:
ABB presenta Diagnóstico Autónomo y Continuo de Condiciones en Mapla Mantemin 2024
La compañía exhibió la tecnología destinada a optimizar procesos y asegurar una operación más eficiente en el mantenimiento predictivo, en el marco del 20° Congreso Internacional de Mantenimiento Minero.
Eduardo Ingegneri, Global Product Marketing Manager de ABB, fue el encargado de dar a conocer esta solución que permite recolectar datos y detectar fallas inminentes.
La identificación autónoma de las condiciones de los activos productivos es esencial para minimizar interrupciones no programadas en las operaciones mineras. Eso bien lo saben proveedores clave de esta industria como ABB, compañía que participó en el 20° Congreso Internacional de Mantenimiento Minero, Mapla Mantemin 2024.
En la actividad, Eduardo Ingegneri, Global Product Marketing Manager de ABB, detalló el enfoque del Diagnóstico Autónomo y Continuo de Condiciones para el mantenimiento predictivo de una operación minera.
“Esta solución se basa en Inteligencia Artificial (IA) para recolectar datos del campo y, a través de algoritmos, identificar fallas inminentes en los activos antes de que afecten la producción. Sin duda, es una herramienta fundamental para la minería y otras industrias”, afirmó Eduardo Ingegneri.
La identificación de activos se logra mediante la incorporación de diversas señales que permiten detectar modos de fallo con precisión. Los Modelos de Activos simulan activos reales en un entorno digital, basándose en principios de ingeniería de confiabilidad y mantenimiento. Estas aplicaciones interactúan con fuentes de datos para identificar inconvenientes y proporcionar información relevante.
Metodología de la solución
Respecto a la metodología, Eduardo Ingegneri explicó que “hay diferentes tipos de algoritmos que se pueden emplear para identificar problemas inminentes, desde los más simples hasta los más complejos. La verificación precisa de posibles fallos requiere más que una simple comparación de unas pocas variables”.
Además, el ejecutivo de ABB señaló que, en la mayoría de los casos, la identificación de fallos en un equipo requiere la recolección de datos del activo principal y también de los activos periféricos.
“Esta metodología ya se implementa en plantas mineras de alta producción, comenzando por las áreas críticas y luego expandiéndose a toda la planta. Se convierte rápidamente en una herramienta valiosa para que los programadores de mantenimiento clasifiquen y prioricen las demandas”, destacó el Global Product Marketing Manager de ABB.
La presentación de esta solución generó gran interés entre los asistentes de Mapla Mantemin 2024, evento que reunió a actores clave de la industria minera. Como concluyó Eduardo Ingegneri, “fue una gran experiencia en la que pudimos compartir con los clientes nuestro portafolio enfocado en la optimización y eficiencia de sus procesos en materia de mantenimiento”.
Equipo Prensa
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