Estados Unidos Mina de superficie

Impulsar la reducción de emisiones y la eficiencia con la optimización de carreteras y flotas

Cómo una empresa norteamericana aprovechó Cascadia Scientific para ahorrar combustible, reducir las emisiones y comparar el rendimiento de su flota.
Cascadia Científica

Las herramientas de detección de sucesos señalaron oportunidades para reducir lo siguiente:

Resumen ejecutivo

Una importante empresa minera estadounidense se asoció con Cascadia Scientific para mejorar el diagnóstico de la flota, el diseño de los caminos de acarreo y el seguimiento de las emisiones en dos emplazamientos. Gracias a la supervisión en tiempo real y a los modelos de aprendizaje automático de SmartRView, las instalaciones consiguieron:

El reto:

Con el aumento de los costes del combustible y los objetivos de emisiones de carbono, las operaciones necesitaban información procesable sobre la calidad de las carreteras, el comportamiento de los operadores y la eficiencia de los equipos. Los retos específicos incluían:

La solución Cascadia

Cascadia desplegado SmartRViewque permite la recopilación de datos en tiempo real y el análisis ML en más de 30 camiones entre las dos sedes.

Las intervenciones clave incluían:

“La modelización de Cascadia nos permite validar el impacto de cada mejora de la carretera o cambio operativo, hasta en galones y toneladas de CO₂”.
- Analista de Rendimiento de Flotas

Resumen del impacto

Metric
Value

Diesel Fuel Savings

$1.6M USD

ROI

707%

CO₂ Reduced

5,406 tonnes

Road Segments Analyzed

25+

Trucks Analyzed

30+ Komatsu & CAT 

Impacto operativo

Optimización de carreteras y comparación de rutas

Cascadia apoyó más de una docena de comparaciones de carreteras para ayudar a los equipos de ingeniería a identificar y priorizar rutas en función de la duración del ciclo, el combustible por ciclo y la inclinación de la pendiente.

Ejemplos:

“El camino A o el camino B ya no es una conjetura: está modelado, simulado y cuantificado financieramente”.
Director de Operaciones

Evaluación comparativa de equipos y orientación sobre flotas

Cascadia utilizó el aprendizaje automático para comparar los camiones de transporte Komatsu y CAT. Los modelos se entrenaron a partir de datos medidos directamente y tuvieron en cuenta todos los factores que afectan al consumo de combustible, como la distancia, el tiempo de ciclo, la carga útil, los cambios de altitud, el comportamiento del operador, las condiciones meteorológicas, etc. Los principales resultados fueron:

Informes de emisiones y alineación ESG

Pollutant
Total Emitted (Jan–Oct 2024)
% from Max Load Burn

CO₂

54M+ lbs

58.3%

NOx

401K lbs

61.3%

CO

276K lbs

70.2%

HC

45.7K lbs

73.1%

Se identificaron dos camiones concretos como los que más emiten y ahora son objeto de optimización y de un seguimiento más estrecho.

Diagnóstico de operadores y eventos

En el segundo emplazamiento, las herramientas de detección de sucesos señalaron oportunidades para reducir

Ahora se están introduciendo herramientas de formación e información para reducir el desgaste, mejorar la seguridad y aumentar la concienciación.

Resultado final: Retorno de la inversión medible en toda tu mina

Desde la simulación de rutas hasta el diagnóstico predictivo y el modelado de emisiones, las soluciones de Cascadia ayudaron a esta operación a convertir miles de puntos de datos en millones de ahorro, y a construir un modelo de rendimiento de la flota que informa cada decisión sobre la carretera, el camión y el operador.

No necesitas adivinar qué carretera es mejor. O qué camión te cuesta más. O de dónde proceden realmente tus emisiones. Con Cascadia, obtienes información precisa que impulsa un cambio operativo real.

Construyamos tu hoja de ruta hacia una minería más inteligente. Reserva hoy una sesión de descubrimiento.