AT.JOBBER | Stillingsmarked

LEVETID PÅ GRUVEMASKINER: Målet er å identifisere og forutsi gjenværende levetid for kritiske komponenter på gruvemaskiner.

Hitachi og TU Delft samarbeider om gravemaskinvedlikehold

Publisert

Delft tekniske universitet i Nederland og Hitachi Construction Machinery (Europe) NV (HCME) har inngått et toårig samarbeid om forskning på vedlikehold av gruveutstyr. 

Produsenten av ultra-store gravemaskiner og tiptrucker vil dele data og ekspertise med det største offentlige tekniske universitetet i Nederland.

Målet er å identifisere og forutsi gjenværende levetid for kritiske komponenter på gruvemaskiner. Dette skal forbedre tilgjengelighet, pålitelighet og sikkerhet for dumpere, samt redusere driftsstans og livssykluskostnader betydelig, skriver Hitachi i en melding.

HCMEs digitale løsningsteam deler komplekse data fra maskiner utstyrt med sensorer som måler temperaturer og trykk. Forskningen ledes av Malihe Goli, kontroll- og automatisingeniør og PhD-kandidat ved Geo-Resources-seksjonen i TU Delfts institutt for geofag og ingeniørvitenskap. Prosjektet har felles veiledning fra denne seksjonen og Intelligent Sustainable Prognostics Group ved fakultetet for romfartsingeniørvitenskap.

Goli bygger en modell som skal fange degraderingstrender i komponenter som pumper, sylindre og bremser. Daan van Berkel, manager for gruveprosjekter og bærekraftig gruvedrift i HCME, forklarer: 

– Vi vil kunne planlegge når en lastebil må inn til verkstedet mer presist, og bestille eventuelle deler på forhånd. Det reduserer risikoen for større problemer som kan sette en maskin ut av drift i uker.

Goli fremhever betydningen av samarbeidet:

– Tilgang til store, virkelige datasett – inkludert detaljerte feilregistre, vedlikeholdslogger og sensormålinger – har muliggjort utviklingen av nøyaktige, datadrevne modeller for komponentdegradation.

Denne artikkelen er laget ved hjelp av AI-verktøy og kvalitetssikret av AT.no sine journalister. AI står for artificial intelligence og betyr kunstig intelligens/maskinlæring.

Powered by Labrador CMS