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Un'immagine generata dall'intelligenza artificiale che mostra un ADT Hitachi insieme a grafici visivi. Immagine per gentile concessione di Hitachi

Lo studio biennale, iniziato a gennaio, si concentra sull'identificazione e la previsione della vita residua dei componenti critici di autocarri con cassone ribaltabile e altre macchine minerarie di grandi dimensioni. L'obiettivo è aiutare gli ingegneri a pianificare la manutenzione prima che si verifichino guasti, migliorando l'affidabilità delle apparecchiature, riducendo i tempi di fermo e i costi del ciclo di vita.

Il team di soluzioni digitali di Hitachi fornisce dati dettagliati di monitoraggio delle condizioni di macchine che operano in ambienti remoti e difficili. I sensori installati sui componenti chiave registrano parametri come temperatura e pressione, consentendo ai ricercatori della TU Delft di modellare le tendenze di degrado in sistemi come pompe, cilindri e freni.

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Il progetto è guidato da Malihe Goli, dottoranda e ingegnere del controllo e dell'automazione presso il Dipartimento di Geoscienze e Ingegneria della TU Delft e supervisionato congiuntamente dall'Intelligent Sustainable Prognostics Group dell'università.

"Le nostre macchine per l'estrazione mineraria sono dotate di sensori installati su componenti chiave, che ci permettono di raccogliere informazioni dettagliate su indicatori come temperature e pressioni", ha affermato Daan van Berkel, responsabile dei progetti minerari e dell'attività estrattiva sostenibile di Hitachi. "Saremo in grado di pianificare con maggiore precisione l'arrivo di un camion in officina e di ordinare in anticipo eventuali ricambi necessari. Affrontare potenziali problemi prima che si verifichino riduce il rischio di guasti gravi che potrebbero mettere fuori servizio una macchina per settimane".

Goli ha affermato che la partecipazione di Hitachi è stata fondamentale per il progetto.

"L'accesso a set di dati reali su larga scala, tra cui registri dettagliati di guasti, registri di manutenzione e misurazioni dei sensori, ha consentito lo sviluppo di modelli accurati e basati sui dati per il degrado dei componenti", ha osservato.

Oltre a fornire i dati dei sensori, Hitachi contribuisce anche con le sue competenze specialistiche al team universitario, contribuendo a guidare lo sviluppo e l'interpretazione dei modelli. Si prevede che la ricerca contribuirà a orientare le strategie di manutenzione predittiva nell'intero settore minerario.

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