Gestión del cambio | para mineros, por mineros

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Estimación del tiempo de subtarea

Calcule subtareas con mayor precisión a través del análisis de tareas de mantenimiento basado en datos

Resumen

Las estimaciones precisas del tiempo de las subtareas de mantenimiento suelen basarse en datos geológicos y geofísicos, que pueden no estar disponibles con el suficiente detalle o exhaustividad. Estos datos incompletos o inciertos pueden generar estimaciones de tiempo inexactas, lo que repercute en otras tareas de mantenimiento programadas.

Al estimar los tiempos de las subtareas, es necesario considerar diversos factores que podrían influir o retrasar las tareas. Los retrasos en la entrega de los suministros y materiales necesarios, los desafíos logísticos como las interrupciones del transporte y la cadena de suministro, las condiciones climáticas, especialmente en operaciones mineras a cielo abierto, y la disponibilidad de equipos mineros contribuyen a las desviaciones en los tiempos de las subtareas.

Principales desafíos de los clientes

¿Cómo podemos incorporar tecnologías avanzadas como IA y aprendizaje automático en nuestro proceso de estimación para mejorar la precisión de la planificación y programación del mantenimiento?
¿Qué fuentes de datos y sensores deberíamos priorizar para recopilar información en tiempo real que pueda mejorar nuestras estimaciones de tiempo para las subtareas de minería?
¿Cómo podemos tener en cuenta de forma eficaz los datos de rendimiento y mantenimiento de los equipos para minimizar el tiempo de inactividad y los retrasos inesperados en las subtareas?

Cómo puede ayudar YCP Unison

Gracias a las tecnologías emergentes, las empresas mineras están ahora mejor posicionadas que nunca para mejorar estas estimaciones. Por ejemplo, las técnicas precisas de topografía y cartografía, como el escaneo láser 3D y el georradar, pueden proporcionar una comprensión más detallada de la topografía de la mina, lo cual es clave para una mejor estimación del tiempo de las subtareas.

Además, la integración de big data permite combinar datos de diversas fuentes, desde geología y rendimiento de equipos hasta condiciones ambientales, todo lo cual proporciona una imagen más completa de la operación minera y mejora las predicciones del tiempo de las subtareas.

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