资产管理和可靠性在采矿行业中至关重要，尤其是在涉及员工安全和避免高昂停机成本时。然而，世界级维护的障碍在于，大多数设备故障是随机发生且在发生前难以检测。事实上，据估计，大多数故障属于随机类别。
由于生产过程的孤立性和分布性，采矿行业的设备数据采集历来面临挑战。数据源分布在整个工厂和矿山，没有明确的统一网络将其连接回主枢纽。这导致可见性碎片化和手动数据工作流程。信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 各自独立存在，现有数据通常缺乏上下文，难以理解和利用。这种缺乏连接性限制了从特定工业设备提取性能指标的能力。
缺乏连接性和数据访问也使得实施企业范围的预测性维护解决方案变得困难。仅对单台设备或极小的联网组进行一次性和概念证明，并不能构成可靠的预测性维护解决方案，仍然让大部分维护工作处于偶然状态。
实现有意义改进的需求
显然，维护工作应从被动响应转向主动以提升效率，但实现这一目标需要对更全面的维护基础设施进行投资。仅仅定期安排维护并未考虑设备的实际状况。
为了有效管理资产，矿业公司必须了解设备为何、如何以及何时发生故障。作为一项职业和企业实践，维护在过去50年里经历了巨大演变，技术也同步发展。然而，能够为采矿行业提供预测性维护的技术在推广时面临的障碍主要与成本和运营分散性有关；没有一种通用的解决方案。
所需的是一种能够大规模实现数据情境化的解决方案，解决当前阻碍预测性维护解决方案大规模部署的数据架构和集成难题。这正是工业数据运营系统发挥作用的地方。
工业数据运营
工业数据运营 (DataOps) 支持采矿业预测性维护解决方案的开发。DataOps 所用技术聚焦于数据科学，以开发预测模型。它能够自动化数据收集和整理，这在过去是耗时的手动过程。通过像基于 Rockwell Automation FactoryTalk® DataMosaix™ 平台构建的采矿资产智能系统，将 OT 和 IT 融合，预测性维护成为可能。
数据科学家现在有更多时间分析数据并识别机器健康和性能趋势。这些洞察将帮助他们为每台设备确定合适的维护节奏，并能通过平板电脑、笔记本电脑或台式机上的易读仪表板，将这些信息提供给企业范围内的相关人员。宝贵的、近实时信息可在设备发生故障导致高昂停机前传递给合适人员。
工业 DataOps 增加并管理先前分散数据之间的有意义关系，加速机器学习应用（如预测性维护）的开发和部署。换句话说，它简化了矿业公司从复杂工业数据中提取价值的方式。
整合一切
将实时传感器数据与基于工程第一性原理（即从简单事物构建复杂事物理念）的资产模型相结合，提供了支撑采矿资产智能运营的预构建模型。DataOps 使这些模型实现运营化。
预测性维护能够减少维护所需人员工时，减少计划外停机并提升生产率。
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