HCME sta collaborando con uno studente di dottorato a un progetto di ricerca per prevedere la vita residua dei componenti critici sulle macchine da miniera. L’iniziativa aiuterà gli ingegneri a pianificare la manutenzione prima che le parti debbano essere sostituite per migliorare la disponibilità, l’affidabilità e la sicurezza degli autocarri con cassone ribaltabile che operano in alcuni degli ambienti più difficili del mondo. Contribuirà inoltre a ridurre significativamente i tempi di inattività operativi e i costi del ciclo di vita.
Fornitura di dati complessi
Il team di soluzioni digitali di HCME per le operazioni minerarie ha accettato di fornire i dati complessi a Malihe Goli, dottoranda presso la Sezione Geo-Risorse del Dipartimento di Geoscienze e Ingegneria della TU Delft. Questi dati la aiuteranno a costruire un modello robusto che catturerà le tendenze di degrado in componenti come pompe, cilindri e freni. Il progetto è supervisionato congiuntamente dalla Sezione Geo-Risorse e dal Gruppo di Prognostica Sostenibile Intelligente all’interno della Facoltà di Ingegneria Aerospaziale della TU Delft.
“Le nostre macchine minerarie sono dotate di sensori installati su componenti chiave, che ci consentono di raccogliere informazioni dettagliate su indicatori come temperature e pressioni“, afferma Daan van Berkel, Manager Mining Projects and Sustainable Mining di HCME.
Strategie di manutenzione predittiva
I dati di monitoraggio delle condizioni di HCME aiuteranno Malihe, che è anche un ingegnere di controllo e automazione, a migliorare il suo modello e a fornire stime più accurate di quando un componente potrebbe guastarsi. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per informare le strategie di manutenzione predittiva.
“Saremo in grado di pianificare con maggiore precisione quando un carrello deve entrare in officina e di ordinare in anticipo le parti che potrebbero essere necessarie“, spiega Daan. “Inoltre, affrontare i potenziali problemi prima che si verifichino riduce il rischio di un problema grave che potrebbe anche danneggiare altre parti e mettere fuori uso una macchina per settimane“.
HCME ha iniziato a fornire i dati nel gennaio 2025 e la tesi di dottorato di Malihe – “Manutenzione predittiva per camion da miniera” – è prevista per altri due anni. “Oltre a fornire informazioni utili, siamo anche molto felici di condividere la nostra esperienza nel settore con Malihe e i suoi colleghi di TU Delft“, aggiunge Daan.
Secondo Malihe, il supporto di HCME è stato fondamentale per il progresso di questa ricerca. “L’accesso a set di dati reali su larga scala, tra cui registri dettagliati dei guasti, registri di manutenzione e misurazioni dei sensori, ha consentito lo sviluppo di modelli accurati e basati sui dati per il degrado dei componenti. Apprezzo sinceramente la loro continua collaborazione e le preziose intuizioni tecniche che condividono sul comportamento dei componenti, che sono state determinanti nel guidare lo sviluppo e l’interpretazione del modello“.
