Metso運用工業物聯網(IIoT)實現自動採礦

找出有機會改善的領域

相較於石油和氣體等類似產業，採礦業一直面臨固定資產使用率低、能源效率不佳和嚴重停機的問題。因此需要現場工作人員親自監控、維護和回報設備及系統的效率不彰。

Metso打造以IIoT驅動的預測性維護與資產優化解決方案，開始幫助採礦業邁向自動採礦的目標。最終推出Metso Metrics for Mining，有助於利用現有資產達到穩定的高生產力，以及避免成本高昂的設備故障和停機。

Metso Metrics減少意外停機並改善維護活動的可預測性和準確性，以解決選礦設備的低整體設備效率(OEE)。同時優化設備性能，進而提高操作和能源效率。

人工智慧與人類智慧兼用

Metso Metrics與重要設備上的PLC和IIoT裝置連線進行運作，可收集設備感測器的資料，並安全地傳送至雲端。接著運行高階的AI演算法分析資料，偵測全新或已知的故障型態，在資料顯示有潛在問題時警告管理人員。

以澳洲的一個鐵礦場為例，Metso Metrics尋找碎礦機資料中的已知故障型態和異常情況，協助業者預測意外、主動採取維護措施及避免停機。

Metso的數位長Jani Puroranta表示，「我們為此客戶的多個子系統開發演算法，包含驅動和液壓系統，我們追蹤振動型態、濾油器和襯套使用情況的資料。有一次從振動型態可看出碎礦機的特定區域有問題，我們的維修團隊請現場維護團隊評估情況，他們發現了一處可輕鬆修好的結構鬆脫問題。若沒有標幟和修正問題，將可能造成災難性事件，損失超過上百萬的成本。」

每個機器演算法都針對特定機器行為進行4到6週的訓練，以便設立最佳性能的基準。接著在實際模式進行全天候監控，偵測和預測潛在故障或疑慮。

位於智利聖地牙哥和中國長沙的遠端團隊查看接收到的機器訊號並解讀資料，協助引導客戶採取行動及提供性能優化的諮詢服務，即使沒有偵測到問題也能給予支援。相關團隊負責管理需要立即採取行動和與當地現場團隊協調維護工作的案件。Metso領域專家也會運用資訊，從世界各地的Metso據點遠端支援客戶。

截至目前為止的成果

初期預估和安裝結果指出避免意外和包含停機成本在內的相關維護成本，讓選礦場享受最多效益。

全球已有超過10個礦場採用Metso Metrics，連接1,000個以上的IIoT設備。多個初期指標的案例已證明可避免數十萬的成本費用。雖然需要投資才能設置啟用IIoT的預測性維護和資產優化系統，但客戶可以立即看到成果。

Metso Metrics也為客戶提供間接優勢。Metso開發和推出新設備機型時，Metso工程師使用分析出來的資料來監控新設計在實際現場環境下的性能。接著便能根據投入結果改善設計，打造更聰明、有效率的設備，對未來的作業更有利。

Puroranta表示，「我們所收集的資訊提供寶貴的見解，瞭解客戶現場使用機器的方式，得到的見解供研發團隊用來加速打造新機型，縮短上市時間。」。