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Imagen generada por IA que muestra un cami贸n volquete articulado Hitachi junto con gr谩ficos visuales. Imagen cortes铆a de Hitachi.

El estudio, de dos a帽os de duraci贸n y que comenz贸 en enero, se centra en identificar y predecir la vida 煤til restante de componentes cr铆ticos en camiones volquete y otras m谩quinas mineras de gran tama帽o. El objetivo es ayudar a los ingenieros a programar el mantenimiento antes de que se produzcan fallas, mejorando as铆 la confiabilidad de los equipos, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos del ciclo de vida.

El equipo de soluciones digitales de Hitachi proporciona datos detallados de monitorizaci贸n del estado de m谩quinas que operan en entornos remotos y hostiles. Los sensores instalados en componentes clave registran par谩metros como la temperatura y la presi贸n, lo que permite a los investigadores de la TU Delft modelar las tendencias de degradaci贸n en sistemas como bombas, cilindros y frenos.

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El proyecto est谩 dirigido por Malihe Goli, candidata a doctorado e ingeniera de control y automatizaci贸n del Departamento de Geociencias e Ingenier铆a de la TU Delft y supervisado conjuntamente por el Grupo de Pron贸sticos Inteligentes Sustentables de la universidad.

鈥淣uestras m谩quinas mineras cuentan con sensores instalados en componentes clave, lo que nos permite recopilar informaci贸n detallada sobre indicadores como la temperatura y la presi贸n鈥�, afirm贸 Daan van Berkel, gerente de proyectos mineros y miner铆a sostenible de Hitachi. 鈥淧odremos planificar con mayor precisi贸n cu谩ndo es necesario que un cami贸n llegue al taller y solicitar las piezas necesarias con antelaci贸n. Abordar los posibles problemas antes de que ocurran reduce el riesgo de un problema grave que podr铆a dejar una m谩quina fuera de servicio durante semanas鈥�.

Goli dijo que la participaci贸n de Hitachi ha sido fundamental para el proyecto.

鈥淓l acceso a conjuntos de datos reales a gran escala, incluidos registros detallados de fallas, registros de mantenimiento y mediciones de sensores, ha permitido el desarrollo de modelos precisos basados en datos para la degradaci贸n de componentes鈥�, se帽al贸.

Adem谩s de proporcionar datos de sensores, Hitachi tambi茅n aporta su experiencia en el sector al equipo universitario, ayudando a guiar el desarrollo e interpretaci贸n de modelos. Se espera que la investigaci贸n sirva de base para las estrategias de mantenimiento predictivo en el sector minero en general.

驴Por qu茅 esta universidad estadounidense ha desembolsado 1,5 millones de d贸lares en una impresora de hormig贸n? Una universidad estadounidense compr贸 una impresora 3D de hormig贸n tipo p贸rtico, pero 驴qu茅 construir谩 con ella?