« Le taux de couverture de maintenance quotidienne est passé à plus de 99%. Cela signifie que nous détectons les défauts plus tôt et pouvons remplacer les chaînes déformées avant qu'elles ne se cassent, évitant ainsi des pannes coûteuses qui ont un impact sur la production.
Les convoyeurs à chaîne à racleurs transportent le charbon vers la surface. Avec le temps, les chaînes se déforment et se cassent. Pour réduire le risque de pannes et minimiser le temps que le personnel doit passer sous terre, CCHG avait pour objectif d'automatiser les inspections de maintenance. CCHG a engagé le Lenovo Research Institute pour développer une application de vision par ordinateur qui utilise l'IA sur les flux de caméras pour identifier les signes d'usure et de dommages sur les convoyeurs à chaîne à racleurs.
En automatisant le processus d'inspection, CCHG peut identifier avec précision les défauts de la chaîne sans avoir à envoyer des équipes de maintenance sous terre. Ils peuvent prendre des mesures précoces pour éviter les ruptures de chaîne et maintenir la production sur la
bonne voie.
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