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Maintenance prédictive sur convoyeur à bande

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Client

Le client est une entreprise minière et métallurgique française.

  • > 3 553 M€ de CA en 2020
  • > Présent dans 20 pays répartis en 47 sites
  • > 13 097 collaborateurs dans le monde en 2020

Projet

Le client souhaite surveiller son parc de machines via la détection des défaillances avant la panne afin d’augmenter le taux de disponibilité jusqu'à 90 % et de réduire les coûts de maintenance et les pertes de production.

  • > Tout arrêt du convoyeur entraine un arrêt de production car les minéraux ne peuvent plus être acheminés hors du site d’extraction

Sur son ensemble, le client a une variété d’organisation et de résultats de maintenance, avec différents niveaux d'expertise. Le souhait est de converger vers les meilleures pratiques de maintenance préventive pour l’ensemble du groupe.

Solutions

Pour détecter les anomalies nous avions besoin de :

  • 1- équiper les machines de capteurs afin de collecter la donnée.
  • 2- collecter un volume de données suffisant sur les vibrations (niveaux globaux, spectre) et la température pour appliquer nos modèles d’apprentissage.
  • 3- diagnostiquer les faux-positifs dû à l'hétérogénéité des roches convoyées, en taille, en forme et en positionnement, ce qui impactent les vibrations de façon aléatoire et génère des d’outliers (valeurs aberrantes).

Résultats

Le client a rapidement pu accéder à des prédictions lui permettant d’augmenter de manière sensible le taux de disponibilité de ses machines.
Exemple : Détection du défaut du palier d’inflexion 1 mois avant remplacement

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Ici, le suivi triaxial des vibrations permet d’anticiper proactivement la dégradation du palier EST d’inflexion, qui a conduit à la déportation du tapis côté OUEST, une première alerte pousse le client à inspecter et constater le défaut sans arrêt de production.

Ce déploiement nous permet de surveiller plusieurs machines et de planifier des opérations de maintenance ciblées pour garantir une productivité optimale ainsi que la sécurité des équipes
L. DONATI, Chief Digital Officer
  • Prédictions > 1 mois
  • Pas de pannes non-détectées ou non-anticipées
  • ROI en moins d'1an
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