En 2018, Tom Palangio, fondateur de WipWare, a apporté son expérience du secteur à L'avenir du secteur minier grâce à l'IA : poser les premiers jalons d'une organisation axée sur les données, un rapport élaboré par Deloitte et NORCAT Analyse des opportunités et des défis liés à l'intelligence artificielle dans le secteur minier.
Le rapport a examiné comment les opérations minières pourraient introduire les technologies émergentes, surmonter les obstacles à leur adoption et utiliser plus efficacement les données opérationnelles.
S'appuyant sur des décennies d'expérience dans l'ingénierie des explosifs et la mesure de la fragmentation, Palangio a évoqué la réticence traditionnelle de l'industrie minière à adopter des technologies nouvelles. Les solutions innovantes doivent non seulement démontrer leur viabilité technique, mais aussi prendre en compte les risques opérationnels, les coûts de mise en œuvre et les besoins pratiques des utilisateurs.
INDUSTRIE CULTURE – Tom Palangio
L'exploitation minière était traditionnellement perçue comme une entreprise risquée avec des teneurs incertaines, une volatilité des investissements et des prix des métaux variables, de sorte que chaque opportunité de réduire les risques et de rester avec les méthodes d'exploitation éprouvées était encouragée. Cette aversion pour le risque a étouffé les opportunités d'innovation et de nombreuses opérations majeures ont évité de prendre l'initiative de prouver les performances empiriques des nouvelles technologies, car les coûts initiaux et l'échec ou les risques potentiels liés aux innovations de pointe étaient considérés comme imprudents. L'approche de WipWare consistait à se concentrer sur l'amélioration de l'expérience quotidienne des travailleurs de première ligne, notamment en abandonnant les pratiques d'essais et d'erreurs du passé, où les employés tentant de prédire l'écart du concasseur augmentaient souvent les temps d'arrêt de l'équipement. S'appuyant sur des réseaux de neurones, WipWare fournit des données de dimensionnement des matériaux en temps réel tout au long du processus d'extraction qui permet un contrôle automatisé des processus, ce qui améliore les capacités des travailleurs à anticiper les interruptions de leurs opérations et à réduire les coûts grâce à moins de temps d'arrêt et à une durée de vie prolongée de l'équipement. (Page 7)
Sa contribution a mis en lumière une distinction importante : collecter davantage de données n’équivaut pas nécessairement à prendre de meilleures décisions. La mesure n’a de valeur que lorsque l’information parvient aux personnes et aux systèmes capables de l’exploiter.
Le rapport abordait également la manière dont le dimensionnement automatisé des matériaux et d'autres technologies pourraient contribuer à un contrôle des processus plus éclairé en aidant les opérations à reconnaître les conditions changeantes et à réagir en conséquence.
Lisez le rapport Deloitte et NORCAT
Lire L'avenir de l'exploitation minière avec l'IA par le biais de la collection de recherche de Deloitte.
Pour un exemple concret de la manière dont les mesures des matériaux peuvent éclairer les décisions dans les opérations minières, explorez Du dynamitage au broyage : utiliser les données de fragmentation pour améliorer les performances minières.
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