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Cascadia Scientific desplegó su SmartRView en toda la flota de transporte de la mina, permitiendo
Ante los elevados costes de combustible, las condiciones irregulares de las carreteras y los crecientes objetivos de sostenibilidad, una importante explotación minera a cielo abierto de Sudamérica se asoció con Cascadia Scientific para optimizar la eficiencia de las carreteras de acarreo utilizando análisis de combustible en tiempo real y aprendizaje automático.
El consumo de combustible es uno de los costes operativos más elevados de la minería a cielo abierto. En esta mina, incluso pequeñas ineficiencias en el diseño o la degradación de los caminos de acarreo provocaban un importante exceso de consumo de combustible y costes operativos. Entre los principales retos estaban:
El conocimiento limitado de las condiciones de la carretera dificulta la detección de problemas de eficiencia del combustible, lo que aumenta los costes y reduce el rendimiento.
Los cambios para mejorar el uso del combustible a menudo no se miden sistemáticamente, por lo que no está claro qué intervenciones funcionan realmente.
El terreno, la pendiente y los hábitos del operador provocan grandes fluctuaciones en el uso del combustible, lo que complica una gestión coherente del rendimiento.
Las normativas estrictas exigen informes precisos sobre las emisiones; unos datos deficientes pueden perjudicar el cumplimiento y dañar la credibilidad de la empresa.
Cascadia Scientific desplegó su SmartRView en toda la flota de transporte de la mina:
Esta solución ayudó a cuantificar si el trabajo en la carretera aportaba beneficios cuantificables en ahorro de combustible, velocidad y reducción de pendientes.
Destaca las intervenciones:
Los modelos ML de Cascadia Scientific eliminaron los sesgos debidos a la pendiente, la distancia y las condiciones ambientales para aislar el verdadero impacto del combustible.
Lanzada originalmente como proyecto piloto para 2022, la mina ha seguido utilizándola hasta 2023 y más allá. El despliegue de la SmartRView sigue plenamente activo en todos los camiones de transporte. El trabajo en curso incluye: Integración de ML Terrain y Operator Coach, señalización de carreteras en mal estado y mejora de los hábitos del conductor para aumentar la eficiencia.
El análisis de precisión del combustible de Cascadia sustituyó las conjeturas por un retorno de la inversión demostrable. Una inversión de 400.000 $/año generó casi esa cantidad en ahorro de combustible en sólo tres meses, con más ganancias por delante.
¿Sigues adivinando dónde se desperdicia el combustible o qué arreglos hay que financiar? Cascadia te da respuestas claras con información en tiempo real, evaluación comparativa ML y resultados probados.
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