Hitachi collabore avec une doctorante en charge d’un projet de recherche visant à prédire la durée de vie de composants critiques d’engins miniers. Cette étude sur le cycle de vie de tombereaux miniers servira de support pour la maintenance prédictive, en disponibilité, fiabilité et sécurité de ces engins exploités en conditions extrêmes. Elle contribuera également à réduire les temps d’arrêt opérationnels et les coûts du cycle de vie.
L’équipe de solutions numériques pour les opérations minières de Hitachi a fourni des données complexes à Malihe Goli , doctorante à la section Géo-Ressources du département de géosciences et d’ingénierie de la TU Delft. Ceci afin de construire un modèle fiable sur les usures de composants tels que les pompes, cylindres et freins.
« Nos machines minières sont équipées de capteurs installés sur des composants clés, ce qui nous permet de recueillir des informations détaillées sur des indicateurs tels que les températures et les pressions », explique Daan van Berkel, responsable des projets miniers et de l’exploitation minière durable pour HCME.
Stratégies de maintenance prédictive
La surveillance de l’état de marche d’un engin Hitachi apporte à Malihe, également ingénieure en contrôle et automatisation, un support concret pour connaître le moment où un composant risque de tomber en panne. Ces informations pourront ensuite être utilisées pour élaborer des stratégies de maintenance prédictive.
« Nous pourrons planifier avec plus de précision la réception d’un tombereau à l’atelier et commander en avance les pièces nécessaires. De plus, en traitant les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, nous réduisons le risque d’un incident majeur susceptible d’endommager d’autres pièces et d’immobiliser une machine pendant des semaines. »
HCME a commencé à fournir les données en janvier 2025 et la thèse de doctorat de Malihe, « Maintenance prédictive pour camions miniers », devrait se poursuivre sur deux ans.», ajoute Daan.
Selon Malihe, le soutien du HCME a été fondamental pour l’avancement de cette recherche, grâce à l’accès à des ensembles de données réels à grande échelle. Mais aussi offrant la possibilité de créer des rapports détaillés sur des pannes, des opérations de maintenance et des mesures de capteurs, une somme d’informations permettant la création de modèles précis et basés sur les données d’usure des composants.
