Компания Metso подключила более 800 единиц машин и оборудования к своим службам анализа данных на основе данных для горнодобывающей промышленности. Их число увеличилось более чем вдвое с момента запуска услуг в сентябре 2025 года. Целью является выявление возникающих неисправностей до того, как они приведут к дорогостоящим остановкам производства.
Финская промышленная группа использует данные измерений, расширенную аналитику и модели искусственного интеллекта для мониторинга оборудования на шахтах и горнодобывающих предприятиях. Специалисты центров производительности Metso анализируют информацию.
По мнению Metso, подход на основе данных может улучшить планирование технического обслуживания, повысить безопасность и сократить время незапланированных простоев. Компания также заявляет, что клиенты увеличили доступность оборудования, одновременно снизив выбросы на тонну продукции.
Цифры основаны на собственном опыте эксплуатации Metso и проекте клиента в Южной Америке. Компания не представила независимую оценку сообщенных результатов.
Датчики и искусственный интеллект предупреждают о возникающих неисправностях
Подключенное оборудование непрерывно передает информацию о таких факторах, как вибрация, температура, нагрузка и другие условия эксплуатации. Сравнивая текущие показания с историческими данными, система может выявить отклонения, указывающие на износ или технические проблемы.
Анализ сочетает в себе стандартные приборы, модели искусственного интеллекта и знания о том, как обычно выходят из строя различные компоненты. Metso также использует анализ видов и последствий отказов, или FMEA, метод систематического выявления потенциальных неисправностей, их причин и последствий.
Когда система обнаруживает аномалию, обслуживающий персонал может осмотреть оборудование и спланировать корректирующие меры до того, как проблема перерастет в сбой. Это может снизить потребность в аварийном ремонте и позволить выполнять работы во время плановой остановки производства.
Metso активизирует профилактическое обслуживание при переработке полезных ископаемых
Подключенное оборудование обеспечивает быстрый анализ и принятие мер. По нашему опыту, эти сервисы могут обнаружить от 80 до 90 процентов проблем, — говорит Артту-Матти Матинлаури, вице-президент подразделения Minerals Digital компании Metso.
По словам Матинлаури, некоторые клиенты увеличили доступность оборудования на целых 6 процентов. Сообщается, что выбросы углекислого газа сократились почти на 20 процентов на тонну продукции.
Масштаб улучшений зависит от таких факторов, как предыдущая производительность завода, тип подключенного оборудования и то, насколько быстро клиент реагирует на предупреждения. Поэтому результаты не могут автоматически применяться к каждому горнодобывающему или перерабатывающему комплексу.
Компания Metso заявляет, что теперь может анализировать как отдельные машины, так и группы взаимосвязанного оборудования. Это позволяет оценить, как проблема на одной части процесса может повлиять на другие этапы производства.
Завод в Южной Америке, как сообщается, сэкономил миллионы
По данным Metso, на неназванном объекте клиента в Южной Америке система сократила время незапланированных простоев и увеличила среднее время между отказами.
В течение первых 6 месяцев работы сервис, как сообщается, выявил 94 процента риски впоследствии подтвердились на заводе. Ранние предупреждения позволили принять превентивные меры и избежать потенциальных сбоев оборудования.
По оценкам Metso, заказчик избежал более 215 часов потенциального простоя. Потребность в запасных частях также снизилась.
По данным компании, общая оценочная финансовая стоимость выявленных и устраненных рисков составила 7,4 миллиона долларов. Компания Metso не назвала имя клиента и не предоставила подробную информацию о размерах и объемах производства завода.
Результаты демонстрируют, как операционные данные могут быть преобразованы в осязаемую ценность для клиентов. «Мы продолжим совместную работу над улучшением операций», — говорит Пабло Зунига, руководитель службы производительности Metso.
Расчеты предотвращенных затрат обычно основаны на предположениях о вероятной продолжительности остановки и производственных потерях, которые в противном случае могли бы возникнуть. Поэтому эти цифры следует рассматривать как оценку Metso потенциальной финансовой выгоды.
Цифровое техническое обслуживание получает все большее распространение в горнодобывающей промышленности
Горнодобывающие и перерабатывающие предприятия часто состоят из длинных производственных цепочек, в которых отказ дробилки, мельницы или другого критического оборудования может повлиять на всю работу. Таким образом, незапланированные перерывы могут привести к значительным финансовым потерям за короткое время.
Техническое обслуживание по состоянию отличается от традиционных моделей, в которых обслуживание проводится через фиксированные промежутки времени или только после выхода оборудования из строя. Контролируя фактическое состояние оборудования, вместо этого можно расставить приоритеты в техническом обслуживании в соответствии с потребностями.
Тем не менее, подход зависит от надежных датчиков, стабильной передачи данных и достаточно подробных аналитических моделей. Операторы также должны определить, какие оповещения требуют немедленных действий, а какие можно безопасно подождать.
Кибербезопасность становится все более важной, поскольку все больше оборудования подключается к внешним аналитическим средам. Нарушение передачи данных или вторжение в цифровые системы могут в худшем случае повлиять на производство.
Увеличение количества подключенных устройств с менее чем 400 до более чем 800 примерно за год указывает на растущий спрос на обслуживание, управляемое данными. Для горнодобывающих компаний ключевой вопрос заключается в том, смогут ли инвестиции обеспечить более стабильное производство и снижение эксплуатационных затрат с течением времени.
Источники: Metso и AT Minerals.
Компания Metso подключила более 800 единиц машин и оборудования к своим службам анализа данных на основе данных для горнодобывающей промышленности. Их число увеличилось более чем вдвое с момента запуска услуг в сентябре 2025 года. Целью является выявление возникающих неисправностей до того, как они приведут к дорогостоящим остановкам производства.
Финская промышленная группа использует данные измерений, расширенную аналитику и модели искусственного интеллекта для мониторинга оборудования на шахтах и горнодобывающих предприятиях. Специалисты центров производительности Metso анализируют информацию.
По мнению Metso, подход на основе данных может улучшить планирование технического обслуживания, повысить безопасность и сократить время незапланированных простоев. Компания также заявляет, что клиенты увеличили доступность оборудования, одновременно снизив выбросы на тонну продукции.
Цифры основаны на собственном опыте эксплуатации Metso и проекте клиента в Южной Америке. Компания не представила независимую оценку сообщенных результатов.
Датчики и искусственный интеллект предупреждают о возникающих неисправностях
Подключенное оборудование непрерывно передает информацию о таких факторах, как вибрация, температура, нагрузка и другие условия эксплуатации. Сравнивая текущие показания с историческими данными, система может выявить отклонения, указывающие на износ или технические проблемы.
Анализ сочетает в себе стандартные приборы, модели искусственного интеллекта и знания о том, как обычно выходят из строя различные компоненты. Metso также использует анализ видов и последствий отказов, или FMEA, метод систематического выявления потенциальных неисправностей, их причин и последствий.
Когда система обнаруживает аномалию, обслуживающий персонал может осмотреть оборудование и спланировать корректирующие меры до того, как проблема перерастет в сбой. Это может снизить потребность в аварийном ремонте и позволить выполнять работы во время плановой остановки производства.
Metso активизирует профилактическое обслуживание при переработке полезных ископаемых
Подключенное оборудование обеспечивает быстрый анализ и принятие мер. По нашему опыту, эти сервисы могут обнаружить от 80 до 90 процентов проблем, — говорит Артту-Матти Матинлаури, вице-президент подразделения Minerals Digital компании Metso.
По словам Матинлаури, некоторые клиенты увеличили доступность оборудования на целых 6 процентов. Сообщается, что выбросы углекислого газа сократились почти на 20 процентов на тонну продукции.
Масштаб улучшений зависит от таких факторов, как предыдущая производительность завода, тип подключенного оборудования и то, насколько быстро клиент реагирует на предупреждения. Поэтому результаты не могут автоматически применяться к каждому горнодобывающему или перерабатывающему комплексу.
Компания Metso заявляет, что теперь может анализировать как отдельные машины, так и группы взаимосвязанного оборудования. Это позволяет оценить, как проблема на одной части процесса может повлиять на другие этапы производства.
Завод в Южной Америке, как сообщается, сэкономил миллионы
По данным Metso, на неназванном объекте клиента в Южной Америке система сократила время незапланированных простоев и увеличила среднее время между отказами.
В течение первых 6 месяцев работы сервис, как сообщается, выявил 94 процента риски впоследствии подтвердились на заводе. Ранние предупреждения позволили принять превентивные меры и избежать потенциальных сбоев оборудования.
По оценкам Metso, заказчик избежал более 215 часов потенциального простоя. Потребность в запасных частях также снизилась.
По данным компании, общая оценочная финансовая стоимость выявленных и устраненных рисков составила 7,4 миллиона долларов. Компания Metso не назвала имя клиента и не предоставила подробную информацию о размерах и объемах производства завода.
Результаты демонстрируют, как операционные данные могут быть преобразованы в осязаемую ценность для клиентов. «Мы продолжим совместную работу над улучшением операций», — говорит Пабло Зунига, руководитель службы производительности Metso.
Расчеты предотвращенных затрат обычно основаны на предположениях о вероятной продолжительности остановки и производственных потерях, которые в противном случае могли бы возникнуть. Поэтому эти цифры следует рассматривать как оценку Metso потенциальной финансовой выгоды.
Цифровое техническое обслуживание получает все большее распространение в горнодобывающей промышленности
Горнодобывающие и перерабатывающие предприятия часто состоят из длинных производственных цепочек, в которых отказ дробилки, мельницы или другого критического оборудования может повлиять на всю работу. Таким образом, незапланированные перерывы могут привести к значительным финансовым потерям за короткое время.
Техническое обслуживание по состоянию отличается от традиционных моделей, в которых обслуживание проводится через фиксированные промежутки времени или только после выхода оборудования из строя. Контролируя фактическое состояние оборудования, вместо этого можно расставить приоритеты в техническом обслуживании в соответствии с потребностями.
Тем не менее, подход зависит от надежных датчиков, стабильной передачи данных и достаточно подробных аналитических моделей. Операторы также должны определить, какие оповещения требуют немедленных действий, а какие можно безопасно подождать.
Кибербезопасность становится все более важной, поскольку все больше оборудования подключается к внешним аналитическим средам. Нарушение передачи данных или вторжение в цифровые системы могут в худшем случае повлиять на производство.
Увеличение количества подключенных устройств с менее чем 400 до более чем 800 примерно за год указывает на растущий спрос на обслуживание, управляемое данными. Для горнодобывающих компаний ключевой вопрос заключается в том, смогут ли инвестиции обеспечить более стабильное производство и снижение эксплуатационных затрат с течением времени.
Источники: Metso и AT Minerals.
Компания Metso подключила более 800 единиц машин и оборудования к своим службам анализа данных на основе данных для горнодобывающей промышленности. Их число увеличилось более чем вдвое с момента запуска услуг в сентябре 2025 года. Целью является выявление возникающих неисправностей до того, как они приведут к дорогостоящим остановкам производства.
Финская промышленная группа использует данные измерений, расширенную аналитику и модели искусственного интеллекта для мониторинга оборудования на шахтах и горнодобывающих предприятиях. Специалисты центров производительности Metso анализируют информацию.
По мнению Metso, подход на основе данных может улучшить планирование технического обслуживания, повысить безопасность и сократить время незапланированных простоев. Компания также заявляет, что клиенты увеличили доступность оборудования, одновременно снизив выбросы на тонну продукции.
Цифры основаны на собственном опыте эксплуатации Metso и проекте клиента в Южной Америке. Компания не представила независимую оценку сообщенных результатов.
Датчики и искусственный интеллект предупреждают о возникающих неисправностях
Подключенное оборудование непрерывно передает информацию о таких факторах, как вибрация, температура, нагрузка и другие условия эксплуатации. Сравнивая текущие показания с историческими данными, система может выявить отклонения, указывающие на износ или технические проблемы.
Анализ сочетает в себе стандартные приборы, модели искусственного интеллекта и знания о том, как обычно выходят из строя различные компоненты. Metso также использует анализ видов и последствий отказов, или FMEA, метод систематического выявления потенциальных неисправностей, их причин и последствий.
Когда система обнаруживает аномалию, обслуживающий персонал может осмотреть оборудование и спланировать корректирующие меры до того, как проблема перерастет в сбой. Это может снизить потребность в аварийном ремонте и позволить выполнять работы во время плановой остановки производства.
Metso активизирует профилактическое обслуживание при переработке полезных ископаемых
Подключенное оборудование обеспечивает быстрый анализ и принятие мер. По нашему опыту, эти сервисы могут обнаружить от 80 до 90 процентов проблем, — говорит Артту-Матти Матинлаури, вице-президент подразделения Minerals Digital компании Metso.
По словам Матинлаури, некоторые клиенты увеличили доступность оборудования на целых 6 процентов. Сообщается, что выбросы углекислого газа сократились почти на 20 процентов на тонну продукции.
Масштаб улучшений зависит от таких факторов, как предыдущая производительность завода, тип подключенного оборудования и то, насколько быстро клиент реагирует на предупреждения. Поэтому результаты не могут автоматически применяться к каждому горнодобывающему или перерабатывающему комплексу.
Компания Metso заявляет, что теперь может анализировать как отдельные машины, так и группы взаимосвязанного оборудования. Это позволяет оценить, как проблема на одной части процесса может повлиять на другие этапы производства.
Завод в Южной Америке, как сообщается, сэкономил миллионы
По данным Metso, на неназванном объекте клиента в Южной Америке система сократила время незапланированных простоев и увеличила среднее время между отказами.
В течение первых 6 месяцев работы сервис, как сообщается, выявил 94 процента риски впоследствии подтвердились на заводе. Ранние предупреждения позволили принять превентивные меры и избежать потенциальных сбоев оборудования.
По оценкам Metso, заказчик избежал более 215 часов потенциального простоя. Потребность в запасных частях также снизилась.
По данным компании, общая оценочная финансовая стоимость выявленных и устраненных рисков составила 7,4 миллиона долларов. Компания Metso не назвала имя клиента и не предоставила подробную информацию о размерах и объемах производства завода.
Результаты демонстрируют, как операционные данные могут быть преобразованы в осязаемую ценность для клиентов. «Мы продолжим совместную работу над улучшением операций», — говорит Пабло Зунига, руководитель службы производительности Metso.
Расчеты предотвращенных затрат обычно основаны на предположениях о вероятной продолжительности остановки и производственных потерях, которые в противном случае могли бы возникнуть. Поэтому эти цифры следует рассматривать как оценку Metso потенциальной финансовой выгоды.
Цифровое техническое обслуживание получает все большее распространение в горнодобывающей промышленности
Горнодобывающие и перерабатывающие предприятия часто состоят из длинных производственных цепочек, в которых отказ дробилки, мельницы или другого критического оборудования может повлиять на всю работу. Таким образом, незапланированные перерывы могут привести к значительным финансовым потерям за короткое время.
Техническое обслуживание по состоянию отличается от традиционных моделей, в которых обслуживание проводится через фиксированные промежутки времени или только после выхода оборудования из строя. Контролируя фактическое состояние оборудования, вместо этого можно расставить приоритеты в техническом обслуживании в соответствии с потребностями.
Тем не менее, подход зависит от надежных датчиков, стабильной передачи данных и достаточно подробных аналитических моделей. Операторы также должны определить, какие оповещения требуют немедленных действий, а какие можно безопасно подождать.
Кибербезопасность становится все более важной, поскольку все больше оборудования подключается к внешним аналитическим средам. Нарушение передачи данных или вторжение в цифровые системы могут в худшем случае повлиять на производство.
Увеличение количества подключенных устройств с менее чем 400 до более чем 800 примерно за год указывает на растущий спрос на обслуживание, управляемое данными. Для горнодобывающих компаний ключевой вопрос заключается в том, смогут ли инвестиции обеспечить более стабильное производство и снижение эксплуатационных затрат с течением времени.
Источники: Metso и AT Minerals.
Компания Metso подключила более 800 единиц машин и оборудования к своим службам анализа данных на основе данных для горнодобывающей промышленности. Их число увеличилось более чем вдвое с момента запуска услуг в сентябре 2025 года. Целью является выявление возникающих неисправностей до того, как они приведут к дорогостоящим остановкам производства.
Финская промышленная группа использует данные измерений, расширенную аналитику и модели искусственного интеллекта для мониторинга оборудования на шахтах и горнодобывающих предприятиях. Специалисты центров производительности Metso анализируют информацию.
По мнению Metso, подход на основе данных может улучшить планирование технического обслуживания, повысить безопасность и сократить время незапланированных простоев. Компания также заявляет, что клиенты увеличили доступность оборудования, одновременно снизив выбросы на тонну продукции.
Цифры основаны на собственном опыте эксплуатации Metso и проекте клиента в Южной Америке. Компания не представила независимую оценку сообщенных результатов.
Датчики и искусственный интеллект предупреждают о возникающих неисправностях
Подключенное оборудование непрерывно передает информацию о таких факторах, как вибрация, температура, нагрузка и другие условия эксплуатации. Сравнивая текущие показания с историческими данными, система может выявить отклонения, указывающие на износ или технические проблемы.
Анализ сочетает в себе стандартные приборы, модели искусственного интеллекта и знания о том, как обычно выходят из строя различные компоненты. Metso также использует анализ видов и последствий отказов, или FMEA, метод систематического выявления потенциальных неисправностей, их причин и последствий.
Когда система обнаруживает аномалию, обслуживающий персонал может осмотреть оборудование и спланировать корректирующие меры до того, как проблема перерастет в сбой. Это может снизить потребность в аварийном ремонте и позволить выполнять работы во время плановой остановки производства.
Metso активизирует профилактическое обслуживание при переработке полезных ископаемых
Подключенное оборудование обеспечивает быстрый анализ и принятие мер. По нашему опыту, эти сервисы могут обнаружить от 80 до 90 процентов проблем, — говорит Артту-Матти Матинлаури, вице-президент подразделения Minerals Digital компании Metso.
По словам Матинлаури, некоторые клиенты увеличили доступность оборудования на целых 6 процентов. Сообщается, что выбросы углекислого газа сократились почти на 20 процентов на тонну продукции.
Масштаб улучшений зависит от таких факторов, как предыдущая производительность завода, тип подключенного оборудования и то, насколько быстро клиент реагирует на предупреждения. Поэтому результаты не могут автоматически применяться к каждому горнодобывающему или перерабатывающему комплексу.
Компания Metso заявляет, что теперь может анализировать как отдельные машины, так и группы взаимосвязанного оборудования. Это позволяет оценить, как проблема на одной части процесса может повлиять на другие этапы производства.
Завод в Южной Америке, как сообщается, сэкономил миллионы
По данным Metso, на неназванном объекте клиента в Южной Америке система сократила время незапланированных простоев и увеличила среднее время между отказами.
В течение первых 6 месяцев работы сервис, как сообщается, выявил 94 процента риски впоследствии подтвердились на заводе. Ранние предупреждения позволили принять превентивные меры и избежать потенциальных сбоев оборудования.
По оценкам Metso, заказчик избежал более 215 часов потенциального простоя. Потребность в запасных частях также снизилась.
По данным компании, общая оценочная финансовая стоимость выявленных и устраненных рисков составила 7,4 миллиона долларов. Компания Metso не назвала имя клиента и не предоставила подробную информацию о размерах и объемах производства завода.
Результаты демонстрируют, как операционные данные могут быть преобразованы в осязаемую ценность для клиентов. «Мы продолжим совместную работу над улучшением операций», — говорит Пабло Зунига, руководитель службы производительности Metso.
Расчеты предотвращенных затрат обычно основаны на предположениях о вероятной продолжительности остановки и производственных потерях, которые в противном случае могли бы возникнуть. Поэтому эти цифры следует рассматривать как оценку Metso потенциальной финансовой выгоды.
Цифровое техническое обслуживание получает все большее распространение в горнодобывающей промышленности
Горнодобывающие и перерабатывающие предприятия часто состоят из длинных производственных цепочек, в которых отказ дробилки, мельницы или другого критического оборудования может повлиять на всю работу. Таким образом, незапланированные перерывы могут привести к значительным финансовым потерям за короткое время.
Техническое обслуживание по состоянию отличается от традиционных моделей, в которых обслуживание проводится через фиксированные промежутки времени или только после выхода оборудования из строя. Контролируя фактическое состояние оборудования, вместо этого можно расставить приоритеты в техническом обслуживании в соответствии с потребностями.
Тем не менее, подход зависит от надежных датчиков, стабильной передачи данных и достаточно подробных аналитических моделей. Операторы также должны определить, какие оповещения требуют немедленных действий, а какие можно безопасно подождать.
Кибербезопасность становится все более важной, поскольку все больше оборудования подключается к внешним аналитическим средам. Нарушение передачи данных или вторжение в цифровые системы могут в худшем случае повлиять на производство.
Увеличение количества подключенных устройств с менее чем 400 до более чем 800 примерно за год указывает на растущий спрос на обслуживание, управляемое данными. Для горнодобывающих компаний ключевой вопрос заключается в том, смогут ли инвестиции обеспечить более стабильное производство и снижение эксплуатационных затрат с течением времени.
Источники: Metso и AT Minerals.