采矿业维护资产数据面临的挑战

采矿业资产数据挑战对维护的三大影响

采矿作业非常复杂，通常需要昂贵的专用机器。因此，维护采矿设备对于保护资本投资和支持运营正常运行至关重要。关键资产故障可能导致运营中断，进而造成重大损失，具体取决于维修所需的时间。损失可能迅速达到数十万美元甚至更高。鉴于如此重大的运营影响，可以理解采矿业的维护成本很高，尤其是当超过 60% 的矿山总劳动力几乎专注于矿山资产的服务或维修时。（来源：Miningglobal.com）

大多数矿业公司的维护目标是确保其设备处于良好工作状态，以尽可能提高生产率、尽可能缩短停机时间并降低维护成本。最终，这意味着维护团队必须提高物理资产的可靠性和可用性，以尽可能提高员工安全性、尽可能降低风险并降低运营成本。数据是帮助矿业公司实现这一目标的核心，但当前的资产数据挑战导致：

• 基于不可靠或不可用数据的业务决策。
• 维护资源和人员利用效率低下。
• 难以证明资产更换和重新设计策略的合理性。

了解与资产数据相关的各项挑战因素，有助于深入了解解决这些挑战所需的能力。

数据可靠性和可访问性问题

可靠且可访问的数据对于良好的业务决策至关重要。不幸的是，许多矿业公司都在努力解决表 1 中列举的一个或多个问题。

表 1： 导致商业决策信息不足的关键问题 

表 1 中列举的问题会使得难以清楚了解资产状况，从而影响业务决策。缺乏良好的资产数据会导致过于谨慎的维护方法，从而推高运营成本，但不一定能带来额外价值。 

维护资源利用率低

如果无法获得可信的资产健康数据，采矿维护负责人通常会被迫要么过度维护设备，要么让设备运行到故障。过度维护设备是为了降低意外故障的风险，因为意外故障会给公司带来比过度维护成本更高的生产损失和停机时间。采矿公司拥有的有限维护人员和设备会被用于维护任务，而这些任务可能并非基于待处理故障数据的优先事项。资产健康数据可以提供有价值的见解，帮助维护计划找到正确的预防性维护节奏，从而将资源转移到更紧迫的维护问题上。 

难以证明资产更换和重新设计策略的合理性

当资产健康数据不可用或没有配套分析工具时，确定故障的具体来源可能会很困难。即使数据可用，如果它们存在于电子表格中或分布在多个系统中，也很难得出关于故障的准确结论。能够分析整个运营过程中的资产健康数据并识别有意义的趋势，可以帮助维护组织改进长期维护策略，例如优先考虑资产更换或重新设计流程或特定设备。拥有可用的数据来支持资产更换等决策，可以简化财务论证过程，并更容易获得对维护优先事项的支持。 

解决资产数据难题的重要要素

矿业公司如何开始解决这些数据难题，并朝着维护和运营效率的提升迈进？一个答案是统一的资产绩效管理 (APM) 解决方案。对整个矿区甚至多个矿区的设备和资产健康状况进行统一的整体查看，可以为矿业公司提供优化维护所需的见解。 

APM 解决方案的一些关键要素可以帮助矿业公司识别更有价值的资产，包括：  

·                     适合特定用途的解决方案，提供特定于采矿的资产健康功能，具有预定义模型。快速配置，工程工作量最小化是关键。 

·                     资产层级方法，有助于高效跟踪、安排和识别故障源。 

·                     解决方案能够轻松集成现有系统、数据源和应用程序。

·                     基于云的解决方案，可尽可能降低基础设施成本，避免增加 IT 工作量，缩短设置时间并提高资产健康数据的可访问性。 

·                     可扩展性，矿业公司可以根据自己的节奏添加额外的资产、分析和其他功能。 

总结

强大而有效的维护计划由许多集成部分组成。单一的软件、系统或工具无法立即带来维护改进。然而，资产健康数据是实现运营改进的核心。资产性能管理解决方案可以通过提供对采矿资产健康状况的全面可见性来帮助将设备数据转化为情境化的资产智能，从而成为实现这一目标的推动者。采矿公司如何解读和利用这些资产智能来指导其业务决策，将决定他们是否能够实现预期的成果，例如增加收入、提高资产效率和降低运营成本。 

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