장비 신뢰성 개선
성공 여부는 장비가 고장 날지가 아니라 언제 고장 날지 아느냐에 달려 있습니다.
성공 여부는 장비가 고장 날지가 아니라 언제 고장 날지 아느냐에 달려 있습니다.
오늘날 더 적은 자원으로 더 많은 작업을 수행해야 하는 환경에서는 직원 및 예산 감축과 더불어 조기에 문제 발생 감지가 불가능하여 적절한 시기에 해결할 수 없기 때문에 장비 가용성을 유지하기가 어렵습니다. Emerson의 전문 지식 및 장비 성과 관리 솔루션을 사용하여 실시간 정보를 집계하여 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄이고, 장비를 예측 수리하며, 값비싼 재고를 최적화하고, 작업 지시 관행을 간소화할 수 있습니다.
안전과 신뢰성을 개선하려면 중요한 광산 자산의 건전성에 대한 실시간 통찰력을 얻는 것이 중요합니다. 추가 센서가 장비 성능 문제의 조기 표시를 제공할 뿐만 아니라 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 공정 데이터 및 조건 기반 데이터를 지속적으로 분석하는 사전 구성된 애플리케이션을 사용하면 고장이 발생하기 전에 의사 결정자에게 행동을 경고할 수 있습니다.
로핑 및 막히는 것은 일반적인 업화 상태이므로 하이드로사이클론의 효과적인 작동을 방해합니다.Emerson 광업 제어 전문가들은 하이드로사이클론 최적화 기술을 개발했습니다. 이 제어 및 최적화 애플리케이션은 로핑, 플러깅 및 원하지 않는 입자 분류와 관련된 문제를 해결합니다. 이는 각 사이클론의 다른 작동 매개 변수를 특성화합니다. 사이클론에 따른 이 정보로 효율적인 제어 전략을 수행 할 수 있습니다.
대부분의 플랜트는 방대한 양의 데이터를 생성하지만, 지금까지 그 데이터를 이해하는 것은 쉽지 않았습니다. Plantweb의 강력한 확장형 분석 도구 포트폴리오는 플랜트 데이터를 유용한 정보로 변환합니다. 이 도구는 해당 분야의 깊이 있는 전문 지식을 활용하여 특정 자산 분류 또는 현장 전반의 개선을 위한 더욱 효과적인 의사결정을 이끌어주는 새로운 운영 인사이트를 생성합니다.
광산 작업에서 분쇄 공정은 분쇄, 연삭 및 기타 수단을 통해 채굴된 고체 물질을 줄입니다. SAG 및 볼밀은 공정에서 가장 중요한 장비 중 하나입니다. 광산 운영자는 엄격한 차단과 더 나은 회수를 보장하기 위해 연삭 공장 성능과 신뢰성을 최적화해야합니다.
