« Le taux de couverture de la maintenance quotidienne est passé à plus de 99%. Cela signifie que nous détectons les défauts plus tôt et que nous pouvons remplacer les chaînes déformées avant leur rupture. Nous évitons ainsi des temps d'arrêt coûteux avec un impact lourd sur la production.
Des convoyeurs à chaînes et racleurs transportent le charbon vers la surface. Avec le temps, ces chaînes se déforment et se cassent. Pour réduire les risques de temps d'arrêt et minimiser les heures de travail sous terre, CCHG a décidé d'automatiser les inspections de maintenance. CCHG a engagé le Lenovo Rsesearch Institute pour développer une application de vision par ordinateur qui intègre des fonctions d'IA pour analyser les flux vidéo des caméras pour identifier les signes d'usure et de dommages sur les chaînes des convoyeurs à racleurs.
En automatisant le processus d'inspection, CCHG peut identifier avec précision les défauts des chaînes, sans envoyer des équipes de maintenance sous terre. Ils peuvent prendre des mesures précoces pour éviter les ruptures de chaîne et maintenir les niveaux de production prévus.
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