Nel 2018, il fondatore di WipWare, Tom Palangio, ha contribuito con la sua esperienza nel settore a Il futuro dell'industria mineraria con l'intelligenza artificiale: i primi passi verso un'organizzazione basata sui dati., un rapporto elaborato da Deloitte e NORCAT Analisi delle opportunità e delle sfide associate all'intelligenza artificiale nel settore minerario.
Il rapporto ha analizzato come le attività minerarie potrebbero introdurre tecnologie emergenti, superare gli ostacoli all'adozione e utilizzare in modo più efficace i dati operativi.
Basandosi su decenni di esperienza nell'ingegneria degli esplosivi e nella misurazione della frammentazione, Palangio ha discusso della tradizionale riluttanza dell'industria mineraria ad adottare tecnologie non familiari. Le nuove soluzioni non devono solo dimostrare capacità tecniche, ma anche affrontare i rischi operativi, i costi di implementazione e le esigenze pratiche delle persone che le utilizzano.
INDUSTRIA CULTURA – Tom Palangio
L'attività mineraria era tradizionalmente percepita come un'impresa rischiosa con valutazioni incerte, volatilità degli investimenti e prezzi dei metalli variabili, quindi è stata incoraggiata ogni opportunità per ridurre il rischio e rimanere con i metodi operativi comprovati. Questa avversione al rischio ha soffocato le opportunità di innovazione e molte operazioni importanti hanno evitato di assumere un ruolo guida nel dimostrare le prestazioni empiriche delle nuove tecnologie perché i costi iniziali e il potenziale fallimento o i rischi associati alle innovazioni all'avanguardia erano considerati imprudenti. L'approccio di WipWare è stato quello di concentrarsi sul miglioramento dell'esperienza quotidiana dei lavoratori in prima linea, compreso il passaggio da pratiche di prova ed errore del passato, in cui i dipendenti che tentavano di prevedere il divario del frantoio spesso aumentavano i tempi di fermo delle apparecchiature. Basandosi su reti neurali, WipWare fornisce dati di dimensionamento dei materiali in tempo reale durante tutto il processo di mining che consente il controllo automatizzato del processo, che migliora le capacità dei lavoratori di anticipare le interruzioni nelle loro operazioni e tagliare i costi grazie a tempi di fermo inferiori e una maggiore durata delle apparecchiature. (Pagina 7)
Il suo contributo ha messo in luce una distinzione importante: raccogliere più dati non equivale necessariamente a prendere decisioni migliori. La misurazione diventa preziosa quando le informazioni raggiungono le persone e i sistemi in grado di agire in base ad esse.
Il rapporto ha inoltre analizzato come il dimensionamento automatizzato dei materiali e altre tecnologie potrebbero supportare un controllo di processo più informato, aiutando le operazioni a riconoscere le condizioni mutevoli e a reagire di conseguenza.
Leggi il rapporto di Deloitte e NORCAT.
Leggere Il futuro dell'estrazione mineraria con l'IA attraverso la raccolta di ricerche di Deloitte.
Per un esempio pratico di come le misurazioni dei materiali possono influenzare le decisioni nelle operazioni minerarie, esplora Dalla frantumazione alla lavorazione: utilizzare i dati di frammentazione per migliorare le prestazioni minerarie..
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